Chi tiene il timone? L’intelligenza artificiale in medicina tra sapere, uso e responsabilità. Le riflessioni di Benanti e Tartaglia
di Davide Pinoli —
Nel sesto libro della Repubblica Platone affida a un’immagine la sua idea di governo: una nave i cui marinai si contendono il timone senza aver mai imparato l’arte della navigazione, mentre il vero pilota, quello che studia le stagioni e gli astri, viene deriso come un perditempo. Per Platone, dunque, il pilota è colui che sa. Qualche decennio più tardi Aristotele, nella Politica, riprende la stessa nave e ne sposta il senso: di certe arti non giudica meglio chi le esercita, ma chi ne usa i risultati, come chi abita una casa rispetto a chi l’ha costruita. In Aristotele il pilota diventa colui che usa.
Il rapporto tra tecnologia e decisione democratica
È il confronto che il teologo ed esperto di intelligenza artificiale Paolo Benanti ha rilanciato in una recente riflessione sul rapporto tra tecnologia e decisione democratica: a chi spetta giudicare il timone, a chi lo costruisce o a chi ne dipende? Una domanda che in medicina assume un volto molto concreto.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale sta ridefinendo i confini della diagnostica, della terapia e della cura personalizzata. Da semplice strumento di calcolo l’algoritmo diventa un vero co-pilota clinico: non sostituisce il medico, ne potenzia le capacità predittive e analitiche. Ma se il pilota è colui che sa, e al tempo stesso colui che usa, resta da stabilire chi risponde della rotta. In questo scenario la ricerca italiana gioca un ruolo di primo piano, e uno degli esempi più nitidi viene anche dalla odontostomatologia.
Modelli di deep learning e machine learning
Professore ordinario all’Università degli Studi di Milano e specialista attivo al Policlinico di Milano, Gianluca Martino Tartaglia ha trasformato la disciplina che studia funzioni, fisiologia e patologie dell’apparato masticatorio in un laboratorio di avanguardia tecnologica, dove modelli di deep learning e machine learning sostengono l’analisi quantitativa a supporto della diagnosi e una medicina di precisione costruita su dati misurabili.
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“Nel nostro lavoro l’algoritmo è un pilota di grande abilità, ma non è mai il comandante”, spiega Tartaglia. “Vede pattern che l’occhio umano non coglie, ma la scelta che incide sulla vita di una persona resta del clinico, che ne risponde. E resta del paziente, che è colui che usa la cura e ha pieno titolo per dire se funziona.”
Le ricerche guidate da Tartaglia applicano l’intelligenza artificiale alla diagnostica per immagini, sia con metodiche “invasive” come radiografie e TC, sia con tecniche “non invasive” come la risonanza magnetica e la stereofotogrammetria 3D. Gli algoritmi predittivi sono addestrati a riconoscere variazioni millimetriche nella forma e nelle dimensioni del viso, definendo parametri lineari, dimensionali e volumetrici di grande precisione. Il risultato è una medicina realmente personalizzata, in cui la forma del corpo e il suo accrescimento in condizioni patologiche vengono monitorati in modo oggettivo.
A questo si aggiunge lo studio dei biomarcatori, in particolare la salivomica: integrare i dati di imaging con i marcatori salivari consente di intercettare precocemente disturbi complessi, dalle malattie neurodegenerative a quelle metaboliche, molto prima che si manifestino sul piano clinico.
L’intelligenza artificiale solleva interrogativi
Proprio per questo l’espansione dell’intelligenza artificiale solleva interrogativi che la comunità scientifica non può ignorare ed il primo tra tutti la possibilità di rendere condivisi e pubblici magari dietro un accesso autorizzato e perche no a pagamento che aiuterebbe le strutture pubbliche ad es a migliorare i propri bilanci dei dataset sui quali i modelli vengono addestrati. Benanti ha ricordato come le macchine ricevano un obiettivo e ne ottimizzino il percorso senza possedere il buon senso: un risultato efficace non è automaticamente un risultato accettabile. L’algoritmo elabora dati massivi con una rapidità impossibile per l’uomo, ma non può assumersi la responsabilità finale di una decisione né possiede l’empatia che sta al centro della relazione medico-paziente.
“La vera sfida è fare in modo che il sapere accademico tenga il passo con la velocità della tecnologia”, osserva Tartaglia. “Servono clinici formati a usare l’intelligenza artificiale con rigore scientifico, strumenti validati prima di entrare nella pratica e accessibili a tutti, per non trasformare l’innovazione in una nuova disuguaglianza. Se facciamo bene questo lavoro, l’algoritmo libera tempo prezioso da restituire all’ascolto e alla cura.”
Il futuro della sanità, dunque, non sta nella scelta tra chi sa e chi usa, ma in una collaborazione in cui sapere, uso e responsabilità restano nelle mani di persone. È lì che la scienza incontra il coraggio di innovare: quando la tecnologia più avanzata rimane saldamente ancorata alla salute e al benessere dell’essere umano.
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