Medicina preventiva: l’IA può prevedere l’evolvere del rischio

Un aiuto in questo senso potrebbe arrivare dal nuovo modello di Intelligenza Artificiale chiamato Delphi-2M, in grado di stimare come la salute umana cambia nel tempo, prevedendo il rischio di sviluppare oltre 1.000 malattie diverse con più di 10 anni di anticipo. E’ il frutto della ricerca condotta dal Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (Embl) e dal Centro tedesco per la ricerca sul cancro (Dkfz), che hanno addestrato il modello con i dati relativi a 400mila persone contenuti nella Uk Biobank, il vasto database biomedico del Regno Unito. Lo studio, pubblicato sulla rivista Nature, costituisce un passo avanti importante verso trattamenti sempre più personalizzati e verso una medicina preventiva, che punti ad anticipare l’insorgere dei problemi.

«Le malattie spesso seguono schemi prevedibili», afferma Tom Fitzgerald dell’Embl, tra i coordinatori dello studio insieme a Ewan Birney dello stesso istituto e Moritz Gerstung di Dkfz e Embl. «Il nostro modello di Intelligenza Artificiale apprende questi schemi e può prevedere i futuri esiti di salute: ci offre un modo per esplorare cosa potrebbe accadere in base alla storia clinica di una persona e ad altri fattori chiave. È importante sottolineare - prosegue Fitzgerald - che non si tratta di certezze, ma di una stima dei potenziali rischi».

L’IA e gli algoritmi

La nuova IA utilizza algoritmi simili a quelli dei grandi modelli linguistici (Llm) come ChatGpt: come questi ultimi riescono ad apprendere la struttura delle frasi, Delphi-2M impara la ’grammaticà dei dati sanitari per ricostruire la storia clinica di un paziente sotto forma di sequenze di eventi, che includono diagnosi e fattori legati allo stile di vita. Prevede così il rischio di malattia in base all’ordine con il quale tali eventi si verificano e al tempo passato tra di essi.

La sperimentazione

Sperimentato sui dati di 1,9 milioni di pazienti presenti nel Registro nazionale danese, Delphi-2M ha dimostrato di funzionare molto bene per patologie che hanno andamenti chiari e costanti, come l’infarto e diverse forme di tumore, mentre è risultata meno affidabile per disturbi più complessi, come quelli mentali e le complicazioni legate alla gravidanza.

L’IA non è ancora pronta ad entrare nella pratica clinica e il modello presenta alcune limitazioni importanti: i dati con i quali è stato addestrato riguardano principalmente individui tra i 40 e i 60 anni, lasciando sottorappresentati i disturbi dell’infanzia e dell’adolescenza, oltre a diversi gruppi etnici. Potrebbe però essere già utile nella ricerca scientifica, aiutando ad esempio a comprendere meglio come le malattie si sviluppano e progrediscono nel tempo, o come lo stile di vita e le patologie pregresse influenzino la salute nel lungo termine.

«Questo è l’inizio di un nuovo modo di comprendere la salute umana e la progressione delle malattie», conclude Gerstung: “Modelli come i nostri potrebbero un giorno contribuire a personalizzare l’assistenza e ad anticipare le esigenze sanitarie su larga scala».