Intelligenza Artificiale in Medicina e Odontoiatria: cosa succede e cosa succederà? Lo stato dell’arte.

Nel corso del prossimo decennio, l’intelligenza artificiale (AI) si prefigura come un fattore di trasformazione nel mondo dell’odontoiatria.
La convergenza tra tecnologia e salute orale promette di rivoluzionare non solo il modo in cui i dentisti praticano la loro professione, ma anche come i pazienti esperiscono le cure odontoiatriche.

Intelligenza Artificiale in medicina: esempi di applicazioni pratiche da studi scientifici

L’uso dell’intelligenza artificiale (AI) nell’ambito dell’educazione e monitoraggio dei pazienti in medicina sta guadagnando sempre più terreno. Ecco alcuni esempi significativi:

Diagnosi e Trattamento del Cancro: In uno studio condotto nel Regno Unito, un sistema AI è stato impiegato per interpretare mammografie per la diagnosi del cancro al seno. Questo sistema ha ridotto falsi positivi e falsi negativi rispettivamente del 5.7% e 9.4%. In un altro studio in Corea del Sud, le diagnosi AI di cancro al seno hanno mostrato una maggiore sensibilità rispetto a quelle dei radiologi, 90% contro 78%.

Diagnosi di Malattie della Pelle: In questo studio l’AI è stata usata per rilevare il cancro della pelle, dimostrando che un sistema AI basato su reti neurali convoluzionali (CNN) è stato accurato nel diagnosticare i casi di melanoma, paragonabile ai dermatologi.

Diagnosi di Malattie Cardiache e Altre Condizioni: Algoritmi di AI sono stati usati anche per rilevare la polmonite dalle radiografie toraciche con una sensibilità e specificità rispettivamente del 96% e 64%, confrontate con il 50% e 73% dei radiologi. Inoltre, un’altra ricerca ha utilizzato varie tecniche di machine learning per diagnosticare precocemente l’appendicite acuta, predire la necessità di intervento chirurgico all’appendice, e persino per rilevare infezioni come il COVID-19 da campioni di sangue o immagini​​.

Monitoraggio e Previsione della Salute dei Pazienti: Gli strumenti AI hanno mostrato ottime possibilità anche nell’ambito della salute pubblica per prevedere le traiettorie di salute dei pazienti, raccomandare trattamenti, guidare l’assistenza chirurgica, monitorare i pazienti e supportare la gestione della salute della popolazione generale. Questi strumenti si trovano oggi vari stadi di maturità e di adozione ma, come noto, molti di essi non hanno ancora raggiunto un utilizzo diffuso​​. Fonte

Diagnosi Potenziate dall’AI in Odontoiatria

Uno dei campi più promettenti per l’AI in odontoiatria è la diagnosi. Algoritmi avanzati sono in grado di analizzare radiografie e immagini dentali con una precisione sorprendente, identificando problemi come carie, malattie gengivali e altre patologie orali con una precisione talvolta addirittura superiore rispetto all’occhio umano. Questo non solo migliorerà la qualità delle diagnosi ma ridurrà anche il tempo necessario per ottenerle, permettendo ai dentisti di concentrarsi maggiormente sul trattamento e sulla cura del paziente.

In uno studio è stato sviluppato un framework di AI per diagnosticare più malattie dentali su radiografie panoramiche.
Il framework, utilizzando reti neurali convoluzionali (roba difficile da ingegneri quindi sovroliamo :-), ha mostrato una sensibilità e specificità promettenti nella rilevazione di diverse malattie dentali. Per esempio, la sensibilità e la specificità per la diagnosi di carie erano rispettivamente del 82% e 98%, dimostrando un’elevata precisione nella rilevazione delle patologie dentali.
Questo sottolinea come l’AI possa migliorare significativamente l’accuratezza delle diagnosi dentali​.

Personalizzazione del Trattamento Odontoiatrico

L’AI porterà anche un livello senza precedenti di personalizzazione nel trattamento odontoiatrico. Analizzando grandi quantità di dati, inclusi storici clinici e preferenze personali dei pazienti, l’AI potrà assistere i dentisti nella creazione di piani di trattamento altamente personalizzati. Questi piani non solo saranno più efficaci, ma anche più confortevoli e adatti alle esigenze individuali.

L’uso dell’AI sarà praticabile per migliorare l’accuratezza e l’efficacia della diagnosi dentale simulando e valutando i risultati prospettici e predicendo la possibile frequenza e la prognosi delle malattie orali. Tuttavia, gli ostacoli attuali negli algoritmi includono la mancanza di dati ben organizzati per essere utilizzati con algoritmi di AI (spesso infatti i dati dei pazienti sono riportati in gestionali informatici di varia natura oppure in pdf scritti in diversi formati o addirittura su carta), la condivisione e la leggibilità dei dati, nonché la difficoltàper i medici di comprendere (o poter analizzare) il processo decisionale interno seguito dall’AI per fornire risultati predittivi. In questo studio questi elementi vengono analizzati nel dettaglio.

Assistenza Robotica alla Chirurgia Orale e Procedure Minimamente Invasive

Anche se non sono riuscito a trovare studi specifici che trattano direttamente l’uso dell’AI nell’assistenza robotica in odontoiatria, è ragionevole aspettarsi anche in odontoiatria un aumento dell’uso di sistemi robotici AI per procedure complesse e minimamente invasive, come visto in altre aree della medicina. Si pensi ad esempio all’endodonzia oppure alla chirurgia guidata dove l’intervento di sistemi robotici mini-invasivi governati da algoritmi di AI in grado di analizzare le immagini radiologiche del paziente potranno in futuro fare la differenza in termini di sicurezza, tempistica ed efficacia del trattamento.

Miglioramento nell’educazione e nella prevenzione per il paziente

Anche in questo caso non ho trovato studi specifici in questo ambito ma l’uso di applicazioni basate sull’AI per l’educazione e la prevenzione delle malattie dentali si allinea con tendenze generali nell’uso dell’AI in campo medico, dove l’educazione del paziente e il monitoraggio della salute sono aree in crescita.

Sfide e Considerazioni Etiche

Nonostante i notevoli progressi, l’applicazione dell’AI in odontoiatria deve ancora affrontare diverse sfide. Queste includono la necessità di grandi set di dati ben annotati da medici odontoiatri finalizzati all’addestramento degli algoritmi, la comprensione delle decisioni prese dall’AI e la garanzia di buone pratiche etiche nel suo sviluppo e utilizzo. La capacità computazionale richiesta per allenare grandi quantità di dati può anch’essa rappresentare un limite in questo senso.
Inoltre, è essenziale continuare la ricerca per superare le limitazioni tecnologiche attuali e massimizzare il potenziale dell’AI nell’assistenza dentale.

Infine abbiamo una serie di considerazioni da fare dal punto di vista etico e etico-professionale. L’aspetto etico dell’uso dell’intelligenza artificiale (AI) in odontoiatria è infatti cruciale, comprendendo questioni come la privacy dei dati, il consenso informato, la responsabilità, e la trasparenza delle decisioni prese dall’AI. Queste preoccupazioni etiche sono particolarmente importanti nel contesto della salute e del benessere dei pazienti.

La raccolta e l’analisi di grandi set di dati, che includono informazioni sensibili sui pazienti, pongono significative preoccupazioni sulla privacy. È vitale assicurare che i dati siano trattati in modo sicuro e conforme alle normative sulla privacy, come il GDPR nell’Unione Europea. Le cliniche e le istituzioni devono implementare protocolli rigorosi per proteggere i dati dai rischi di violazione e abuso. I pazienti inoltre devono essere pienamente informati su come i loro dati vengono utilizzati e su come l’AI influenzerà il loro trattamento. Questo richiede un consenso informato che spieghi chiaramente il ruolo dell’AI nella diagnosi e nel trattamento, insieme ai potenziali rischi e benefici.

Gli algoritmi di AI possono essere estremamente complessi e a volte comportarsi come “scatole nere”, rendendo di fatto difficile la comprensione di come vengono prese le decisioni dell’AI stessa. Questo solleva preoccupazioni sulla trasparenza nell’uso di tale tecnologia. Sarà quindi fondamentale lavorare verso sistemi di AI spiegabili, in modo che i professionisti possano comprendere e giustificare le raccomandazioni fornite dall’AI stessa senza aspetti difficilmente interpretabili. Tutto questo a tutela della sicurezza del paziente.

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