L'AI è in realtà già presente in molti aspetti della nostra vita quotidiana: nelle selezioni personalizzate di Netflix, nei consigli per gli acquisti di Amazon, nei filtri anti-spam di Gmail, nel riconoscimento di brani musicali di Shazam, fino ad arrivare ai sistemi di guida autonoma.

Questa rivoluzione tecnologica non è priva di aspetti problematici, come dimostrato dal caso di un amico che si è visto bloccare un account social per aver postato l'immagine di una bambola Barbie nuda in un sacchetto, erroneamente censurata da un algoritmo.

La diffusione dell'AI nel 2023 ha suscitato reazioni contrastanti, con posizioni garantiste legate alla protezione dei dati personali, come il blocco temporaneo di ChatGPT (https://chat.openai.com/) in Italia da parte del Garante della Privacy.

Con il collega Cesare Albasi, abbiamo iniziato a esplorare le potenzialità di questi strumenti, chiedendo a ChatGPT di generare la scaletta per un convegno di psicoterapia psicoanalitica relazionale. Il risultato è stato sorprendentemente pertinente e dettagliato. Questo ci ha spinto a pubblicare sulla rivista "Psichiatria e Psicoterapia" le nostre prime considerazioni sulle applicazioni cliniche di ChatGPT.

L'evoluzione dell'AI ha radici lontane, a partire dagli studi del padre Busa che, in collaborazione con IBM, ha gettato le basi per l'analisi computazionale del linguaggio, essenziale per gli attuali sistemi di AI generativa.

Lo sviluppo dell'AI è passato attraverso varie fasi: dai primi tentativi di programmazione di sistemi esperti, all'introduzione del machine learning basato su metodi statistici, fino al deep learning, che richiede meno intervento umano ma più dati per addestrare i modelli.

Un evento cruciale è stato la digitalizzazione di milioni di libri da parte di Google, che ha messo a disposizione un immenso corpus testuale per addestrare gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale.

Le potenziali applicazioni dell'AI sono molteplici e toccano praticamente ogni ambito della vita sociale e lavorativa: dall'Internet of Things alla robotica, dalle traduzioni automatiche agli assistenti personali. In ambito clinico, le prospettive sono altrettanto vaste e promettenti, ma richiedono un'attenta valutazione di rischi e benefici.

Tra le funzioni più interessanti per il clinico e il ricercatore vi sono:

1. Generazione di contenuti testuali e grafici per la comunicazione e la divulgazione scientifica, con la possibilità di creare immagini realistiche senza problemi di privacy.

2. Ricerca di informazioni medico-scientifiche attraverso strumenti come Perplexity (https://www.perplexity.ai/) o l'analisi di documenti in formato PDF.

3. Supporto nella stesura e revisione di articoli scientifici, con la possibilità di generare abstract, estrarre dati rilevanti dalla letteratura, fino a ottenere valutazioni simili a quelle di un revisore umano.

4. Analisi statistica di dataset clinici e produzione automatica di grafici attraverso ChatGPT o strumenti dedicati.

5. Scoperta di nuovi farmaci grazie all'analisi di vasti database di composti, la predizione delle interazioni molecolari e l'ottimizzazione degli esperimenti.

6. Sviluppo di sistemi di supporto decisionale clinico (CDSS) basati sul machine learning, per assistere il medico nella diagnosi e nella scelta del trattamento più appropriato.

7. Uso di chatbot e avatar per fornire supporto psicologico ai pazienti, monitorare il loro stato di salute mentale, fino all'integrazione dell'AI nella conduzione di psicoterapie.

Queste applicazioni non sono prive di criticità etiche e pratiche, dalla privacy alla trasparenza degli algoritmi, dalla standardizzazione all'equità di accesso, fino al rischio di bias e discriminazioni.

È fondamentale che la comunità clinica e scientifica si impegni in una sperimentazione attiva e consapevole di questi strumenti, sviluppando linee guida e buone pratiche condivise. L'obiettivo non è sostituire il giudizio umano, ma integrare l'AI nel processo clinico, rendendola un valido "assistente" sotto la supervisione del professionista.

Come sottolineato dal King's College di Londra (https://www.kcl.ac.uk/news/new-approach-needed-to-reap-benefits-of-ai-in-healthcare), l'introduzione dell'AI nella formazione e nella pratica clinica richiede un approccio centrato sulla persona, sullo sviluppo di competenze digitali piuttosto che sull'adozione passiva di singoli strumenti, e sulla responsabilità dell'utilizzatore.

Per il clinico, alcuni consigli pratici possono essere:

1. Tenere sempre aperto sul proprio computer un programma di AI, per familiarizzare con le sue funzioni e sperimentarne gli usi nella pratica quotidiana.

2. Informarsi, aggiornarsi e confrontarsi con i colleghi sulle potenzialità e i limiti di questi strumenti, attraverso corsi, newsletter (come AIgur che seguo con interesse), articoli e discussioni.

3. Sviluppare collaborazioni multidisciplinari con esperti di AI e data science per progettare e validare applicazioni cliniche specifiche.

4. Contribuire al dibattito etico e legale sulla governance dell'AI in sanità, per garantire che il suo sviluppo sia allineato ai principi di beneficenza, non maleficenza, autonomia e giustizia.

L'intelligenza artificiale rappresenta una nuova frontiera per la medicina e la ricerca clinica, carica di promesse ma anche di sfide da affrontare con spirito critico e umanistico. Sta a noi, come professionisti della salute, coglierne le opportunità per migliorare la cura dei nostri pazienti e il progresso delle conoscenze, senza rinunciare alla nostra responsabilità e ai nostri valori.

Vi ringrazio per l'attenzione e auspico che questo sia solo l'inizio di un percorso di approfondimento e confronto su un tema così affascinante e cruciale per il futuro della nostra professione.

Carlo Alfredo Clerici