L’intelligenza artificiale è sempre più al centro dell’attenzione e il settore medico non fa eccezione. Allo stesso tempo, la telemedicina ha compiuto enormi passi avanti, evolvendo dalla semplice video-chiamata tra medico e paziente al tele–consulto tra specialisti.
L’integrazione tra AI e telemedicina non è più un’ipotesi futuristica, ma una realtà in grado di trasformare radicalmente l’accesso e la qualità delle cure. I benefici principali si concentrano in tre ambiti chiave: maggiore accessibilità alle cure, diagnosi più rapide e possibilità di ottenere una second opinion in modo più semplice ed efficace.
Maggiore accessibilità alle cure
Alcuni sostengono che l’intelligenza artificiale possa essere più accurata di un medico nella diagnosi. Sebbene questa affermazione non sia propriamente corretta, in alcuni contesti inevitabilmente lo è.
Ci sono scenari, infatti, in cui per mancanza o scarsità di competenze mediche, l’AI può davvero fare la differenza. Pensiamo a zone dove l’accesso alle cure è limitato, come le aree rurali o i Paesi in via di sviluppo. Uno studio pubblicato nel 2020 sulla rivista scientifica Nature ha mostrato come ben il 43.1% della popolazione mondiale non possa raggiungere le cure in meno di 1 ora a piedi. Questa statistica è particolarmente importante per i Paesi in via di sviluppo, dove camminare è per molte persone l’unica opzione.
Anche nelle zone periferiche e remote di regioni sviluppate come il cantone Ticino in Svizzera c’è metà dei medici disponibili in città a parità di abitanti. In Italia, ci sono aree remote in cui il medico o l’ospedale più vicino sono troppo distanti per garantire un servizio rapido, soprattutto in contesti di emergenza-urgenza.
La tele-medicina, con l’ausilio dell’intelligenza artificiale, può sopperire alla distanza,fornendo consulto medico di base, suggerendo il luogo di cura più vicino e aiutandocon la programmazione di visite.
Anche esami ecografici assistiti da robot guidati dall’intelligenza artificiale stannoormai diventando realtà. Queste applicazioni permettono di effettuare ecografie di base senza personale medico in loco ma solo con la supervisione remota di un medico. Nel 2024 è stato infatti sviluppato, in via sperimentale, un sistema robotico autonomo per l’ecografia tiroidea che permette di eseguire scansioni anche senza ausilio diretto di personale. Il sistema usa tecnologie avanzate come il riconoscimento scheletrico, il reinforcement learning e il feedback di forza per localizzare la tiroide in modo accurato e orientare la sonda.
Diagnosi più rapide
Oltre alla possibilità di effettuare diagnosi ed esami da remoto, l’intelligenza artificiale può aiutare a velocizzare alcune tipologie di diagnosi.
In uno studio dell’Università di Stanford è stato analizzato in via sperimentale il ruolo di ChatGPT nella diagnosi medica generalista. Lo strumento ha permesso a un gruppo di medici internisti di completare valutazioni diagnostiche con oltre un minuto di anticipo rispetto ai medici che non avevano usato ChatGPT. In un mondo in cui la domanda di cure aumenta e la disponibilità di personale medico scarseggia, un solo minuto di tempo risparmiato può essere prezioso per migliorare l’efficienza e ridurre il burnout dei medici. Lo studio sottolinea quindi il potenziale dell’AI non per sostituire i medici, ma per supportarli, ottimizzando i processi diagnostici e decisionali.
Concretamente, in un teleconsulto fra medici, l’AI può fornire in tempo reale informazioni aggiornate sia su sintomi che su diagnosi differenziali e trattamenti,oppure può interpretare in poco tempo un’immagine diagnostica, identificando rapidamente eventuali pattern su cui i clinici avrebbero modo di soffermarsi per la diagnosi.
Second opinion più accessibile
I Large Language Models, come ChatGPT, stanno già rivoluzionando il modo in cui è possibile accedere a informazioni mediche, diagnosi e trattamenti. Questi modelli possono avere un impatto concreto sulle persone. È impressionante il caso di una madre negli Stati Uniti che, dopo aver consultato 17 medici senza ottenere una diagnosi per il figlio con dolore cronico, ha inserito i referti della risonanza magnetica e la storia clinica in ChatGPT. L’intelligenza artificiale ha quindi suggerito la sindrome del midollo ancorato, poi confermata e trattata con un intervento neurochirurgico.
Oltre che dai pazienti, i modelli di intelligenza artificiale possono essere utilizzati anche dai medici. Un esempio concreto arriva dall’ASL di Bari, che ha recentemente implementato un sistema avanzato basato su una banca dati di oltre 2.300 fonti scientifiche aggiornate quotidianamente. Grazie all’intelligenza artificiale generativa, i medici possono effettuare ricerche conversazionali in tempo reale, riassumere rapidamente informazioni complesse, porre domande di approfondimento e accedere direttamente alle evidenze scientifiche.
Nel teleconsulto tra medici, infatti, l’AI può facilitare la comunicazione, supportare il processo decisionale e migliorare l’interpretazione di immagini cliniche. Gli algoritmi di machine learning possono riconoscere anomalie con alta precisione, ridurre il margine di errore diagnostico e velocizzare il processo di diagnosi, offrendo un primo screening rapido e valutazioni cliniche di primo livello.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale con la telemedicina sta già mostrando il suo potenziale nel migliorare l’accesso alle cure, velocizzare le diagnosi e supportare il lavoro dei medici. Non si tratta di sostituire il fattore umano, ma di potenziarlo, offrendo strumenti che rendano la pratica medica più efficiente e capillare.
Dai teleconsulti assistiti alla diagnosi supportata da algoritmi avanzati, il futuro della medicina è in costruzione. La sfida rimane quella di offrire un’integrazione semplice, efficace, sicura ed etica, affinché queste tecnologie diventino alleate indispensabili per la salute di tutti.
