Anche se i rapidi miglioramenti dell’intelligenza artificiale hanno portato a speculazioni su cambiamenti significativi nel panorama sanitario, l’adozione dell’IA nell’assistenza sanitaria è stata minima. Un sondaggio del 2020 di Brookings, ad esempio, ha rilevato che meno dell’1% delle offerte di lavoro nel settore sanitario richiede competenze relative all’IA.
La Abdul Latif Jameel Clinic for Machine Learning in Health (Jameel Clinic), un centro di ricerca all’interno del MIT Schwarzman College of Computing, ha recentemente ospitato la MITxMGB AI Cures Conference nel tentativo di accelerare l’adozione di strumenti clinici di intelligenza artificiale creando nuove opportunità di collaborazione tra ricercatori e medici si è concentrato sul miglioramento dell’assistenza per diverse popolazioni di pazienti.
Una volta virtuale, la conferenza AI Cures è tornata alla partecipazione di persona al Samberg Conference Center del MIT la mattina del 25 aprile, accogliendo oltre 300 partecipanti composti principalmente da ricercatori e medici del MIT e del generale di massa Brigham (MGB).
Il presidente del MIT L. Rafael Reif ha iniziato l’evento accogliendo i partecipanti e parlando della “capacità trasformativa dell’intelligenza artificiale e della sua capacità di rilevare, in un fiume oscuro di dati vorticosi, i brillanti schemi di significato che non potremmo mai vedere altrimenti”. La presidente e CEO di MGB Anne Klibanski ha proseguito lodando la partnership congiunta tra le due istituzioni e osservando che la collaborazione potrebbe “avere un impatto reale sulla vita dei pazienti” e “aiutare ad eliminare alcune delle barriere alla condivisione delle informazioni”.
A livello nazionale, tra il MIT e l’MGB vengono attualmente effettuati circa 20 milioni di dollari di lavoro in subappalto. Il direttore accademico della MGB e co-presidente di AI Cures, Ravi Thadhani, ritiene che sarebbe necessario cinque volte tale importo per svolgere un lavoro più trasformativo. “Potremmo sicuramente fare di più”, ha detto Thadhani. “La conferenza … ha appena scalfito la superficie di una relazione tra un’università leader e un sistema sanitario leader”.
Regina Barzilay, professoressa del MIT e copresidente di AI Cures, ha fatto eco a sentimenti simili durante la conferenza. “Se ci vorranno 30 anni per prendere tutti gli algoritmi e tradurli in assistenza ai pazienti, perderemo vite di pazienti”, ha detto. “Spero che l’impatto principale di questa conferenza sia trovare un modo per tradurla in un contesto clinico a beneficio dei pazienti”.
L’evento di quest’anno ha visto la partecipazione di 25 relatori e due panel, con molti dei relatori che hanno affrontato gli ostacoli che devono affrontare l’implementazione tradizionale dell’IA in contesti clinici, dall’equità e dalla convalida clinica agli ostacoli normativi e ai problemi di traduzione utilizzando gli strumenti dell’IA.
Nell’elenco dei relatori, da segnalare è stata l’apparizione di Amir Khan, un ricercatore senior della Food and Drug Administration (FDA) statunitense, che ha risposto a una serie di domande di ricercatori e medici curiosi sugli sforzi e le sfide in corso della FDA nella regolamentazione dell’IA in assistenza sanitaria.
La conferenza ha anche trattato molti degli impressionanti progressi compiuti dall’IA negli ultimi anni: Lecia Sequist, oncologa del cancro ai polmoni dell’MGB, ha parlato del suo lavoro in collaborazione con il radiologo dell’MGB Florian Fintelmann e Barzilay per sviluppare un algoritmo di intelligenza artificiale in grado di rilevare il cancro del polmone fino a sei anni di anticipo. La professoressa del MIT Dina Katabi ha presentato ai medici dell’MGB Ipsit Vahia e Aleksandar Videnovic un dispositivo di intelligenza artificiale in grado di rilevare la presenza del morbo di Parkinson semplicemente monitorando i modelli respiratori di una persona durante il sonno. “È un onore collaborare con il professor Katabi”, ha detto Videnovic durante la presentazione.
La professoressa assistente del MIT Marzyeh Ghassemi, la cui presentazione riguardava la progettazione di processi di apprendimento automatico per sistemi sanitari più equi, ha trovato avvincenti le prospettive a lungo raggio condivise dai relatori durante il primo panel sull’intelligenza artificiale che cambia la scienza clinica.
“Quello che mi è davvero piaciuto di quel panel è stata l’enfasi su quanto la tecnologia e l’IA siano diventate rilevanti nella scienza clinica”, afferma Ghassemi. “Hai sentito alcuni membri del panel [Eliezer Van Allen, Najat Khan, Isaac Kohane, Peter Szolovits] dire che erano l’unica persona a una conferenza della loro università incentrata su AI e ML [machine learning]e ora siamo in uno spazio in cui abbiamo una conferenza in miniatura con poster solo con persone del MIT”.
Gli 88 poster accettati ad AI Cures sono stati esposti ai partecipanti per esaminarli durante la pausa pranzo. La ricerca presentata ha abbracciato diverse aree di interesse, dall’IA clinica e dall’IA per la biologia ai sistemi basati sull’intelligenza artificiale e altri.
“Sono rimasto davvero colpito dall’ampiezza del lavoro in corso in questo spazio”, afferma Collin Stultz, professore al MIT. Stultz ha parlato anche ad AI Cures, concentrandosi principalmente sui rischi di interpretabilità e spiegabilità quando si utilizzano strumenti di intelligenza artificiale in un contesto clinico, utilizzando l’assistenza cardiovascolare come esempio per mostrare come gli algoritmi potrebbero potenzialmente fuorviare i medici con gravi conseguenze per i pazienti.
“C’è un numero crescente di fallimenti in questo spazio in cui le aziende o gli algoritmi si sforzano di essere i più accurati, ma non prendono in considerazione il modo in cui il medico vede l’algoritmo e la loro probabilità di usarlo”, ha affermato Stultz. “Si tratta di ciò che il paziente merita e di come il medico è in grado di spiegare e giustificare il proprio processo decisionale al paziente”.
Phil Sharp, professore del MIT Institute e presidente del comitato consultivo della Jameel Clinic, ha trovato la conferenza energizzante e ha pensato che le interazioni di persona fossero cruciali per ottenere informazioni e motivazione, ineguagliate da molte conferenze che sono ancora ospitate virtualmente.
“L’ampia partecipazione di studenti, leader e membri della comunità indica che c’è la consapevolezza che questa è un’enorme opportunità e un’enorme necessità”, afferma Sharp. Ha sottolineato che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico vengono utilizzati per prevedere le strutture di “quasi tutto” dalle strutture proteiche all’efficacia dei farmaci. “Dice ai giovani, attenzione, potrebbe esserci una rivoluzione delle macchine in arrivo”.
