Di Mark Aiello con April Crehan

La miriade di interrogativi che circonda le applicazioni dell'intelligenza artificiale in sanità pone una sfida importante al suo utilizzo ottimale. Come ha notato un partecipante alla nostra recente tavola rotonda sul settore Life Science, più ne sappiamo, meno resistenza opporremo ai progressi dell'intelligenza artificiale.

Per integrare con successo le più avanzate applicazioni dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario, è evidente quanto sia essenziale la formazione. Possiamo contribuire a chiarire le ambiguità che riguardano i regolamenti formando funzionari pubblici e organi normativi. Per favorire l'accettazione di nuovi dispositivi e approcci, dobbiamo educare il pubblico. E, naturalmente, dobbiamo educare continuamente noi stessi.

Formazione degli organi normativi

La maggior parte dei rappresentanti eletti non ha una profonda esperienza in intelligenza artificiale o ricerca medica. Tuttavia, questi professionisti sono responsabili della supervisione degli organi normativi che ne regolamentano l'applicazione. Come possiamo pretendere che gli enti pubblici siano in grado di prendere decisioni sulle normative e sui finanziamenti senza comprendere a pieno che cosa devono regolamentare e finanziare?

Negli Stati Uniti gruppi come TechCongress e l'American Association for the Advancement of Science sono già impegnati a inserire professionisti con profonda esperienza tecnica e scientifica all'interno degli uffici del Congresso. Servono inoltre informative esaustive, per favorire, anziché ostacolare, l'implementazione di nuove tecnologie.

Ampliando la nostra comprensione dell'intelligenza artificiale, gli stakeholder possono contribuire ad abbattere una barriera all'adozione, ad esempio la carenza di normative riguardo all'uso dell'AI applicata al mondo della sanità. Partnership on AI è un'organizzazione che riunisce ricercatori, settori e aziende della società civile. Il gruppo ha come base dei propri quattro capisaldi l'impegno a garantire "che gli stakeholder abbiano le informazioni, le risorse e la capacità complessiva necessarie per partecipare".

Questa spinta a formare gli altri sull'intelligenza artificiale è parte di una tendenza globale verso una maggiore trasparenza nel settore sanitario. Il linguaggio semplice utilizzato nei riepiloghi dei risultati dei trial clinici è un ottimo esempio di questa tendenza. Benché derivato in particolare dalla ricerca clinica (nei riepiloghi in linguaggio semplice successivi ai trial forniti ai partecipanti e al pubblico in generale), il principio di "tradurre" contenuti tecnici o scientifici in linguaggio chiaro trova applicazioni ben più ampie. La capacità di spiegare un argomento tecnico in termini di semplice comprensione è un vantaggio sia per i funzionari che vogliamo formare sia per il pubblico e i pazienti che ne saranno interessati.

Formazione del pubblico in generale

L'importanza di formare il pubblico riguardo all'intelligenza artificiale è particolarmente importante per affrontare la forte paura dell'ignoto delle persone. Gli americani in generale, ad esempio, temono che l'intelligenza artificiale produca più danni che vantaggi e le cifre riguardo all'Europa indicano una combinazione simile di entusiasmo e disagio. La paura colpisce anche chi implementa le nuove tecnologie. La formazione del pubblico riguardo ai rischi effettivi può attenuare alcuni di questi timori. A sua volta, questo approccio può aumentare la possibilità di implementare applicazioni di intelligenza artificiali in grado di salvare la vita delle persone.

Il pubblico e in particolare i pazienti devono e meritano di conoscere le ultime novità e tendenze della ricerca clinica. Semplici spiegazioni di argomenti complessi giovano in eguale misura agli scienziati e alle persone comuni. Ad esempio, gli articoli scientifici pubblicati nel New York Times sono caratterizzati da un tasso più elevato di citazioni. La semplice accessibilità di risorse e formazione aumenta la probabilità che pazienti e operatori sanitari prendano decisioni informate. Spiegazioni e previsioni formulate in modo chiaro possono anche migliorare l'aderenza ai requisiti degli studi. Tutto questo, a sua volta, comporta risultati migliori per ricercatori e pazienti. Un linguaggio semplice migliora la comprensione tra culture e competenze linguistiche diverse e questo significa per i ricercatori la possibilità di accedere a set di dati più diversificati, che permettono a progettisti di soluzioni di intelligenza artificiale di creare sistemi più solidi.

La formazione dei funzionari pubblici e del pubblico in generale crea un ciclo che si alimenta da solo. Tuttavia, in questo caso si tratta di un ciclo virtuoso. Gli elettori (pazienti o meno) in grado di comprendere l'attuale ricerca saranno più inclini a lasciarsi coinvolgere e motivare da normative e finanziamenti utili. Tutto questo aumenta naturalmente la probabilità che un rappresentante eletto avrà a cuore gli stessi aspetti. La trasparenza e la formazione possono permetterci di comprendere i nostri colleghi e la ricerca interdisciplinare.

Formazione di noi stessi

Chiunque operi nel settore della sperimentazione clinica sa che c'è sempre qualcosa di nuovo da imparare. Opportunità formative come la tavola rotonda che abbiamo organizzato di recente sono strumenti importanti per chiunque desideri esplorare l'integrazione di medicina e intelligenza artificiale e condividere le proprie conoscenze.

In quali altri modi possiamo usare la nostra esperienza per accelerare il processo di ricerca e l'adozione dell'AI in medicina e nel settore sanitario? Abbiamo già individuato diversi modi per riunirci e favorire la creazione di standard di settore riguardo all'intelligenza artificiale. Come possiamo condividere i nostri successi ed errori per migliorare il lavoro altrui?

Questa condivisione di informazioni è un processo più delicato, ad esempio, della creazione di riepiloghi in linguaggio semplice, perché è legata a problemi di privacy. Eppure, la volontà di condividere i risultati nel rispetto della privacy può rivelarsi l'opzione migliore per il progresso dell'innovazione medica.

In che modo la condivisione di dati e la collaborazione possono produrre più risultati per tutti più rapidamente e facilmente? Leggete il nostro articolo per scoprirlo.