Intelligenza artificiale in pediatria: il potenziale c’è, ma la strada è ancora lunga

Un articolo della rubrica punti di vista di JAMA Pediatrics spiega che pur avendo il potenziale per rivoluzionare l’assistenza sanitaria pediatrica, l’intelligenza artificiale (IA) non riesce a integrarsi nella pratica clinica a causa dello sviluppo di modelli inadeguati combinati a un’infrastruttura informatica immatura e a una carente implementazione. «È un peccato, perché una maggiore adozione dell’IA nella pratica clinica potrebbe portare a significativi vantaggi per i pazienti e gli operatori sanitari» afferma il primo autore Joppe Nijman del Dipartimento di terapia intensiva pediatrica al Centro Medico Universitario di Utrecht in Olanda, spiegando che i recenti progressi dell’IA in pediatria hanno un grande potenziale, specie per quanto riguarda gli allarmi precoci e i sistemi di supporto alle decisioni cliniche. «Tuttavia gli attuali modelli clinici di IA si basano in gran parte su dati acquisiti per scopi diversi, cosa che favorisce gli errori compromettendo la qualità del supporto IA» sostengono gli autori, aggiungendo che infrastrutture informatiche ospedaliere immature e impostazioni sanitarie conservatrici contribuiscono alle difficoltà dell’IA nel raggiungere pazienti e operatori sanitari. Resta aperta la domanda su come risolvere l’integrazione tra problemi clinici e IA e su quali passaggi sono necessari per garantirne l’efficacia.«La cosa fondamentale è strutturare l’IA in modo da offrire strategie che ne rendano massimale l’impatto clinico, e a tale scopo sono fondamentali la visualizzazione dei dati e la comprensione della loro origine, in quanto fattori confondenti come la selezione, l’etnia o il genere dei pazienti possono peggiorarne la qualità se non adeguatamente gestiti» riprende Nijman, indicando altri parametri importanti tra cui l’eterogeneità della popolazione pediatrica e i problemi di trasportabilità in cui l’insieme dei dati riflette in modo inadeguato la popolazione. Ma oltre a modellare la struttura dall’IA è fondamentale preparare la tecnologia informatica e l’infrastruttura dati dell’ospedale per l’implementazione del modello, la cui validazione dovrebbe essere eseguita preferibilmente in modo prospettico e in diversi contesti clinici. E dopo l’implementazione è fondamentale il monitoraggio delle prestazioni, dato che situazioni dinamiche come la modifica dei protocolli clinici o l’adeguamento a nuove opzioni di trattamento possono degradarne l’efficienza. «In sintesi, è necessario riqualificare regolarmente il modello di IA valutandone le possibilità di miglioramento al fine di mantenere elevate le prestazioni» concludono gli autori. Fonte: Pediatria33.