Intelligenza Artificale

Si può però senz’altro tenere buona quella data da Marco Somalvico, l’ingegnere e accademico italiano che forse per primo ha portato il concetto di intelligenza artificiale in Italia: secondo Somalvico, l’intelligenza artificiale è “quella disciplina, appartenente all’informatica, che studia i fondamenti teorici, le metodologie e le tecniche che consentono di progettare sistemi hardware e sistemi di programmazione software capaci di fornire all’elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell’intelligenza umana”.

L’intelligenza artificiale è un concetto, nonché un campo di ricerca, che vide i suoi albori negli anni ‘50 dello scorso secolo, e che nel tempo ha preso sempre più contatto con la nostra quotidianità: le applicazioni del cellulare che riconoscono la voce, o quelle di riconoscimento facciale, ne sono dei chiari esempi.

L’intelligenza artificiale è, inoltre, una delle novità che negli ultimi anni sta avendo maggior successo in campo medico: in particolare, in quello radiologico. In questo ambito, chiaramente, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale è molto distante rispetto a quello che si fa nel quotidiano. Le sue principali finalità sono due: aumentare le capacità diagnostiche di un medico o di un operatore sanitario, e supportare la gestione di un sistema sanitario, in modo da migliorarne le prestazioni e aumentarne le capacità.

Dal punto di vista della radiologia, l’impiego dell’intelligenza artificiale risulta di grande utilità, in quanto riesce a rilevare dei dettagli che all’occhio umano tendenzialmente sfuggono, o che in generale lo stesso occhio umano non è in grado di riconoscere. Di fatto, le immagini radiologiche, alla stregua di una qualsiasi fotografia digitale, si possono intendere come un contenitore di informazioni; il lavoro del medico radiologo è quello di osservare l’immagine radiologica e confrontarla con quanto appreso negli anni di studio e di ricerca. Lo stesso è quello che fa l’intelligenza artificiale, ma con una maggiore e più rapida capacità di confronto, attraverso un processo di apprendimento dei dati, che prende il nome di Machine Learning. Si tratta di un metodo che sottopone al computer una serie di esami radiologici riguardanti determinate patologie e non; queste immagini sono già state previamente classificate come immagini che rappresentano un caso patologico o un caso sano. Il primo passaggio è dunque quello di insegnare al sistema a distinguere le due casistiche. Svolta questa prima fase, il computer potrà essere in grado di immagazzinare e apprendere le informazioni, e dunque successivamente di applicare la propria conoscenza a tutte le immagini a cui verrà sottoposto. Questa metodologia sicuramente implementa il lavoro del medico radiologo, in quanto una macchina è sviluppata in modo da riconoscere anche i dettagli più minimi presenti su un’immagine radiologica.

Attualmente, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in radiologia riguarda soprattutto il campo ortopedico. I principali vantaggi portati da questa tecnica riguardano il miglioramento delle capacità diagnostiche e una velocizzazione nell’ottenimento dei referti, soprattutto per i casi più urgenti.