Regolamentazioni divergenti, dati mancanti o incompleti e privacy. Le sfide da affrontare nell’ambito dei dati multimodali – cioè più modalità o tipi di dati, che possono includere testo, immagini, audio, video e altre forme di input sensoriale – sono tante. La loro adozione potrebbe rivoluzionare il settore sanitario integrando informazioni provenienti da sensori indossabili, analisi genomiche, immagini mediche e cartelle cliniche elettroniche. Ma quali sono le opportunità? Tra tutte, la medicina personalizzata e il monitoraggio da remoto. In un recente articolo pubblicato su Nature Medicine sono state descritte le principali applicazioni abilitate, insieme alle sfide tecniche e analitiche.

AI multimodale: tra opportunità e sfide

La medicina personalizzata è uno dei segmenti che più di ogni altro può beneficiare dell’intelligenza artificiale multimodale. La combinazione di dati genomici, epigenetici e clinici consente di sviluppare approcci terapeutici su misura, migliorando la prevenzione e il trattamento delle malattie. Inoltre, sensori indossabili e tecnologie ambientali possono supportare il monitoraggio continuo dei pazienti a casa, riducendo i costi ospedalieri e migliorando la qualità della vita.

Risvolti positivi ci sarebbero, stando alla rivista, anche per quanto riguarda la ricerca scientifica: modelli computazionali personalizzati possono simulare risposte individuali ai trattamenti, accelerando la ricerca clinica. Infine, la digitalizzazione può ridurre le barriere alla partecipazione e migliorare l’analisi dei dati, rendendo i trial più inclusivi ed efficienti.

Nonostante il potenziale rivoluzionario dell’AI multimodale in medicina, la sua adozione su larga scala è ostacolata da numerose sfide tecniche, legate ai dati e alla privacy. In particolare, tra queste ci sono la gestione dei dati (l’integrazione di informazioni da fonti diverse richiede soluzioni per superare problemi di standardizzazione, completezza e privacy), modelli AI avanzati (sviluppare algoritmi in grado di elaborare efficacemente dati complessi e multidimensionali è cruciale) e problemi etici e di privacy (è necessario garantire la sicurezza dei dati e affrontare questioni legate alla trasparenza e al consenso informato).

I nodi da affrontare

Le questioni da sciogliere sono ancora tante. Intanto, imodelli AI multimodali sono complessi e costosi: devono integrare dati da diverse fonti (genomica, imaging, sensori e molto altro), ognuna con formati e strutture diverse. Questo richiede modelli di apprendimento che sappiano gestire e correlare tali informazioni. Tuttavia, ciò aumenta la complessità computazionale e richiede risorse infrastrutturali notevoli. Gli approcci attuali, come i modelli Transformer, sebbene promettenti, devono ancora affrontare problemi di scalabilità e generalizzazione.

Inoltre, manca una standardizzazione nei metodi di fusione dei dati, rendendo difficile creare modelli universali. La “maledizione della dimensionalità” riduce l’efficacia degli algoritmi, poiché combinazioni di caratteristiche troppo specifiche possono non avere dati sufficienti per l’addestramento.

Dati: dalla mancanza di etichettature adeguate all’integrazione complessa

La rappresentatività dei dataset è fondamentale per garantire che i modelli funzionino su popolazioni diverse. Tuttavia, i dataset disponibili spesso soffrono di bias geografici, etnici o economici. Non solo. I dati medici richiedono annotazioni precise e specifiche, spesso difficili e costose da ottenere. La natura frammentata delle cartelle cliniche elettroniche e l’eterogeneità delle fonti di dati portano frequentemente a lacune nei dataset, che possono compromettere l’affidabilità dei modelli. Collegare dati provenienti da diversi sistemi (come genomica, imaging e record clinici) è una sfida significativa, sia dal punto di vista tecnico che normativo.

Privacy e sicurezza: regolamentazioni divergenti e rischio identificazione

L’integrazione di più fonti di dati aumenta il rischio di identificazione dei pazienti, anche in dataset de-identificati. Questo solleva preoccupazioni etiche e legali. Le normative sulla protezione dei dati, come il GDPR in Europa e l’HIPAA negli USA, spesso differiscono tra regioni, rendendo complessa la condivisione internazionale dei dati. Strumenti come il federated learning e la crittografia omomorfica stanno guadagnando attenzione, ma non sono ancora sufficientemente maturi per garantire privacy e prestazioni ottimali su larga scala.

Adozione: accettazione clinica e costi elevati

I professionisti della salute devono essere formati per utilizzare e interpretare i modelli di IA. Ma la mancanza di trasparenza degli algoritmi può limitare la fiducia e l’adozione. Sviluppare e implementare soluzioni multimodali richiede investimenti significativi, accessibili solo a istituzioni ben finanziate o consorzi globali.

Superare queste sfide richiede un approccio collaborativo tra ricercatori, industrie tecnologiche e istituzioni sanitarie. È necessario sviluppare nuove metodologie, creare dataset più inclusivi e migliorare le normative per garantire la privacy e l’accesso equo ai benefici dell’AI multimodale. Solo così si può sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia per trasformare il settore medico.