Towards better health & care: potenzialità dell'Intelligenza Artificiale

Lo scorso 24 Maggio si è tenuto ad Amsterdam - presso la Vrje University - l’evento Towards better health&care: the potential of AI organizzato dall’attivissima comunità AMDS (trovate il gruppo ufficiale qui).

Ma prima di entrare nel vivo dell’evento, facciamo un passo indietro.

Cos’è AMDS

AMDS, accronimo per Amsterdam Medical Data Science è un gruppo (la cui community ufficiale si trova su meetup.com) che consta quasi 2000 medici (e data scientists) entusiasti che lavorano nella sanità: gli incontri sono il luogo in cui medici incontrano data scientists ed i data scientists per discutere di un unico, comune argomento: i dati ed il loro uso nella medicina del domani.

Capita infatti che queste due categorie raramente abbiano a che fare, e spesso difficilmente si capiscano. Anzi: spesso si parla lingue completamente diverse.

Il gruppo è amministrato da Dr. Paul Elbers (Amsterdam UMC - Medico Intensivista) e da Dr. Mark Hoogendoorn (VU University Amsterdam - Matematico) - con il supporto finanziario offerto sia dall’Amsterdam UMC e dalla VU University Amsterdam.

L’ambizione del gruppo è abbastanza elevata: ci si propone infatti di potenziare l’offerta sanitaria, predisporre una medicina più a misura di paziente e che lo metta al centro, piuttosto che l’applicazione passiva di protocolli standardizzati. I dati in medicina sono una grande ricchezza; la quantità con cui vengono giornalmente generati però non va di pari passo alla qualità con cui vengono raccolti e ciò si riflette su uno scarso uso che invece ne viene fatto.

Nei meetup, solitamente a cadenza mensile, si discute di medical data science - ovvero di progetti in corso, sviluppi, iniziative, opportunità che hanno a che fare con l’ambiente medico e dei dati.

Il tutto accompagnato da pizza.

L’evento

L’evento in questione (completamente in inglese) però non è stato un semplice meetup di alcune ore, ma un evento in piena regola, organizzato nella mattina e nella sera: ci sono state sessioni di workshop, di postering su progetti in fase di sviluppo, ed interventi riflessivi circa potenziali futuri sviluppi (a carattere più teoretico-divulgativo piuttosto hce scientifico).

Ma quel che mi ha sorpreso più di ogni cosa non sono stati i temi; sono stati gli speakers.

Per la prima volta ho sentito medici, colleghi parlare di argomenti che reputavo di nicchia e per cui mi ero sempre informato attraverso manuali di matematici o informatici. Sentirli parlare con un linguaggio comune su algoritmi o protocolli si intelligenza artificiale in fase di sviluppo o definizione - con termini prettamente tecnici come random forest, logistic regression, support-vector machine è stato per me quasi toccante; emozionante.

Il programma

Quel che è stato il programma lo potete trovare qui.

Estremamente interessante il keynote di Sandjai Bhulai intitolato Artificial Intelligence in healthcare … it matters! che ha mostrato come un appropriato algoritmo di intelligenza artificiale basato sulla posizione più comune degli eventi che richiedono intervento di mezzo 118 possa ridurre drasticamente i tempi di intervento on site delle ambulanze anche in caso di iperafflusso in determinate giornate - il tutto facendole fisicamente spostare di sede in base agli eventi per cui le restanti vengono attivate nel territorio di pertinenza.

Non solo: il numero di spostamento richiesto per ottenere un time-on-site ragionevole (che altrimenti sarebbe stato notevolmente maggiore nelle aree rimaste scoperte dopo che l’ambulanza di pertinenza veniva attivata) era decisamente compatibile con una qualità di lavoro appropriata per gli operatori.

Geniale!

Altro speech interessante quello intitolato Applying AI to address the complex health care problem of falls in older persons e tenuto da Noman Dormosch & Bob van de Loo per cui veniva dimostrato come semplicemente permettendo al paziente di scegliere in fase di primo soccorso l’Ospedale cui desiderava essere trasportato per comodità oppure per standard di cure sulla base del tempo stimato per “evadere” la sua problematica assistenziale (nello speech: sospetta frattura di femore) rendeva la scelta di ospedali meno blasonati più accettabile rispetto al fatto che fossero direttamente trasportati presso quell’ospedale senza possibilità di scelta.

Nello speech di Translating AI into Radiological practice di Henk Marquering (Radiologo) racconta i vari inverni dell’Intelligenza Artificiale che lui personalmente ha vissuto nel suo campo di lavoro, lo studio di immagini radiologiche. Difficilmente l’AI riuscirà a sostituire il Radiologo come figura; sicuramente però sarà incommensurabile l’aiuto che potrà dare. Anche perchè - in caso di diagnosi mancata, considerata la delicatezza di certe scelte, potrà mai l’AI essere incriminata di aver sbagliato?

Conclusioni

Consiglio caldamente a chiunque fosse interessato (colleghi italiani, lanciatemi un urlo: andiamo tutti insieme il prossimo evento 😁) di partecipare a questi momenti di crescita professionale, che rafforzano la consapevolezza di come seppur un argomento di nicchia come l’analisi dei dati possa risultare vincente e potenziante in un profilo ibrido-medico piuttosto che rimanere di pertinenza esclusiva informatica.

Mi piacerebbe concludere questo post con una frase da me molto sentita, che rieccheggia spesso ed ancor di più in questi contesti: “profilo a I versus profilo a T”.