Da Orsina Fiorentini 
Immaginate questo: un nuovo virus si diffonde rapidamente in tutto il paese, causando una pandemia. Gli obblighi di vaccinazione sono forniti dal governo ed è disponibile una selezione di diversi vaccini.
Ma non tutti ricevono lo stesso vaccino. Quando ti iscrivi alla vaccinazione ti viene inviata una fiala con le istruzioni per inviare un campione della tua saliva al laboratorio più vicino. Solo poche ore dopo ricevi un messaggio che ti dice quale vaccino dovresti ricevere. Anche il tuo vicino si è iscritto per vaccinarsi. Ma il loro vaccino è diverso dal tuo.
Ora siete entrambi vaccinati e protetti, sebbene ognuno di voi abbia ricevuto i vaccini a seconda di “chi siete”. I tuoi geni, età, sesso e innumerevoli altri fattori vengono catturati in un “modello” che prevede e determina l’opzione migliore per proteggerti dal virus.
Tutto questo suona un po’ come fantascienza. Ma da allora Decrittazione del genoma umano nel 2003Siamo entrati nell’era della prevenzione di precisione.
La Nuova Zelanda ha un programma di screening neonatale di lunga data. Ciò comprende Le macchine per il sequenziamento del genoma sono disponibili a livello nazionale E un Servizio di salute genetica. Programmi come questo aprono a tutti le possibilità della genomica della sanità pubblica e della sanità pubblica di precisione.
L’ulteriore espansione di questi programmi, così come l’uso più ampio dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico per consentire il passaggio a cure preventive più personalizzate, trasformeranno il modo in cui viene fornita l’assistenza sanitaria pubblica.
Allo stesso tempo, questi sviluppi sollevano preoccupazioni più ampie sulla scelta individuale rispetto al bene pubblico, alla privacy personale e a chi è responsabile della protezione dei neozelandesi e delle loro informazioni sanitarie.
Cos’è la prevenzione di precisione?
Pensare alla prevenzione di precisione (nota anche come prevenzione personalizzata) come a una misura di sanità pubblica adattata al singolo individuo piuttosto che a gruppi più ampi della società.
Questa assistenza sanitaria mirata si ottiene bilanciando una serie di variabili (compresi i geni, la storia della vita e l’ambiente) con i rischi (compreso tutto ciò che cambia dentro di te quando invecchi).
Mentre i progressi nel campo della genomica rendono possibile una prevenzione precisa, gli algoritmi di apprendimento automatico alimentati dai nostri dati personali lo hanno avvicinato alla realtà.
Ogni giorno generiamo dati su noi stessi – tramite social media, orologi intelligenti e altri dispositivi indossabili – che aiutano ad addestrare algoritmi per abbinare le misure di prevenzione medica ai singoli individui.
Combina tutto ciò con la modellazione predittiva basata sull'intelligenza artificiale e avrai un sistema in grado di prevedere lo stato della tua salute attuale e futura con un livello di precisione assurdo e Ti aiuta ad adottare misure per prevenire le malattie.
Sicurezza e ritardo
Recentemente capo consigliere scientifico del Primo Ministro Pubblicato un rapporto Mappatura del panorama dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico in Nuova Zelanda nei prossimi cinque anni.
Anche se gli autori del rapporto non hanno fatto specifico riferimento alla “prevenzione di precisione”, hanno comunque incluso esempi di questo approccio, ad es Mammografia potenziata dalla visione artificiale.
Ma come sottolinea il rapporto, l’adozione dell’intelligenza artificiale tende a restare indietro rispetto al ritmo dell’innovazione dell’intelligenza artificiale. Anche T Whatu Ora-Health Nuova Zelanda ha inaccettabile I modelli linguistici emergenti e gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono sicuri ed efficaci per l’uso nel settore sanitario.
Ciò significa che le pratiche di prevenzione di precisione basate sull’intelligenza artificiale, come l’intelligenza artificiale conversazionale per la messaggistica sanitaria pubblica, potrebbero dover attendere prima di essere considerate sicure da usare.
Procedi con cautela
C’è molto di cui essere entusiasti riguardo alle possibilità offerte dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico per inaugurare una nuova era di prevenzione di precisione e salute preventiva. Ma allo stesso tempo dobbiamo moderare tutto questo con cautela.
L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono aumentare l’accesso e l’utilizzo dell’assistenza sanitaria riducendo le barriere alla conoscenza medica e riducendo i pregiudizi umani. Ma il governo e le agenzie mediche devono ridurre le barriere associate all’alfabetizzazione digitale e all’accesso alle piattaforme online.
Per coloro che hanno un accesso limitato alle risorse online o che hanno un’alfabetizzazione digitale limitata, le disuguaglianze già esistenti nell’accesso alle cure e alla salute potrebbero essere esacerbate.
Anche l’intelligenza artificiale lo ha fatto Impatto ambientale significativo. Uno studio Si è scoperto che molti modelli comuni di intelligenza artificiale di grandi dimensioni potrebbero emettere più di 270.000 tonnellate di anidride carbonica durante il loro ciclo di vita.
Infine, la tecnologia è un panorama in evoluzione. I sostenitori dell’assistenza sanitaria di precisione devono essere vigili nei confronti dei bambini, delle comunità emarginate e del loro accesso alle risorse. Mantenere la privacy e la scelta è essenziale: tutti dovrebbero essere nella posizione di controllare ciò che condividono con gli agenti di intelligenza artificiale.
In definitiva, ognuno di noi è diverso e tutti abbiamo esigenze diverse per la nostra salute e la nostra vita. Spostare più persone alle cure preventive attraverso l’assistenza sanitaria di precisione ridurrà l’onere finanziario a carico del sistema sanitario.
Ma come conferma il rapporto del Chief Science Officer del Primo Ministro, gli algoritmi di apprendimento automatico sono un campo emergente. Abbiamo bisogno di più educazione e consapevolezza pubblica prima che la tecnologia diventi parte della nostra vita quotidiana.
Arindam Basu non lavora, non fa consulenza, non possiede azioni o riceve finanziamenti da qualsiasi società o organizzazione che trarrebbe beneficio da questo articolo e non ha rivelato affiliazioni rilevanti oltre alla sua nomina accademica.
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