Durante il Congresso nazionale della Società italiana per lo studio delle cefalee (SISC), a Lecce, è stato presentato a una platea di 200 neurologi un caso clinico reale, ossia la vicenda di una paziente con una lunga storia di emicrania: la visita, due accessi in pronto soccorso, gli esami, le immagini. A ogni slide proiettata, una domanda, e la sala che risponde dallo smartphone in tempo reale: che cosa fate adesso, quali accertamenti chiedete, che diagnosi ponete?
Con qualche parere discordante lungo la strada, gli esperti presenti arrivano alla soluzione: una cefalea secondaria, causata da un danno vertebrale. A quel punto, la sorpresa: gli stessi dati e le stesse domande erano stati posti nei giorni precedenti a quattro diversi sistemi di intelligenza artificiale di uso comune (ChatGPT, Claude, Gemini e Grok), e queste erano arrivate tutte alla stessa conclusione degli esperti.
Lungo il percorso le AI avevano evitato i tranelli diagnostici e letto le immagini neuroradiologiche, con un solo limite: le “leggono” solo se conoscono il contesto. Davanti alla sola immagine, senza storia clinica, la lesione sfugge. E c’è un particolare un po’ inquietante: in uno dei quiz un neurologo (durante uno dei ricoveri) aveva posto una diagnosi incompleta. Ebbene l’intelligenza artificiale non ne ha tenuto conto, ignorarando il parere di un essere umano che ne dovrebbe essere il controllore.
L’esperimento, ideato e condotto dal dottor Catello Vollono, dirigente medico del dipertimento di Neuroscienze al Policlinico Gemelli di Roma, e dal dottor Francesco Casillo, dell’Università La Sapienza, Polo Pontino, ha voluto portare l’intelligenza artificiale fuori da studi e modelli, sul piano in cui i medici lavorano davvero. Come dire: ma in pratica, l’intelligenza artificiale, di cosa è capace?
“Ha dimostrato capacità notevoli – dice il dottor Vollono –, ma direi che questo non deve indurre a considerarla qualcosa di superiore o che possa sostituire il medico. È uno strumento che se usato bene ci permetterà di agire più rapidamente, concentrarci meglio sui problemi e quindi offrire più tempo ai pazienti. Ma resta una macchina alla quale deleghiamo la capacità di ragionare sui dati che le forniamo. Quello che fa è comunque frutto di processi logici, non sono decisioni nel senso umano del termine”.
Aggiunge il dottor Casillo: “Il dato che ci interessa di più è il più scomodo: non hanno seguito il collega. Credevamo che l’intelligenza artificiale fosse fragile proprio lì e invece ha trattato il parere umano come un’ipotesi da verificare. È una buona notizia per il paziente, e una domanda aperta per noi: uno strumento che sa dire di no al medico va capito prima di essere messo in corsia”.
Cautela, insomma. “Nel caso dell’intelligenza artificiale – dice la professoressa Marina De Tommaso, presidente SISC, ordinario di Neurologia all’Università di Bari – l’importante è restare con i piedi per terra, senza mitizzarla e senza farsene terrorizzare. Anche per questo ben vengano esperimenti come questo, fatti di pura concretezza”.
Lo studio italiano
L’intelligenza artificiale è uno strumento che non ha ancora applicazioni cliniche sufficientemente mature, ma ci siamo davvero vicini. I risultati più promettenti li abbiamo proprio in Italia, nella previsione dell’efficacia dei farmaci anti-CGRP. Importante perché anticorpi monoclonali e gepanti hanno successo in circa il 70% dei pazienti, ma non danno benefici nel restante 30%.
In questo campo siamo appunto all’avanguardia: ricercatori dell’Università Cattolica di Roma e dell’Università di Firenze hanno già elaborato un modello – basato sullo studio di 336 pazienti – che prevede quale sarà la risposta a 3, 6 e 12 mesi agli anticorpi monoclonali usando i dati del primo mese di trattamento. I risultati sono stati abbastanza variabili, ma hanno raggiunto anche una accuratezza del 78% nella previsione. Questo strumento è stato messo online, a disposizione di tutti.
“Adesso stiamo procedendo con un secondo studio che andrà oltre questi risultati – dice la dottoressa Marina Romozzi, neurologa dell’Università Cattolica del Sacro Cuore, che lo coordina –. Quello attuale si basa su circa 600 pazienti, che aumenteranno perché per nutrire un algoritmo occorrono grandi numeri. Stiamo costruendo uno strumento che si basa non sulla risposta iniziale ai farmaci, ma solamente sui dati clinici di base e ci dice se un paziente, che non ha ancora iniziato alcuna terapia, potrebbe rispondere a un determinato farmaco anti CGRP”.
E ancora: “La cosa veramente interessante è che ci bastano i dati più semplici, età sesso, giorni di cefalea: un semplice calcolo ci dà la previsione di efficacia del farmaco. Il futuro, sul quale stiamo lavorando, sarà incorporare in questo algoritmo anche dati biologici e di imaging. Per quanto possibile, visto che l’emicrania non ha marker biologici validati”.
Conclude il professor Innocenzo Rainero, presidente eletto SISC e ordinario di Neurologia al dipartimento di Neuroscienze dell’Università di Torino: “C’è ancora strada da fare per arrivare a applicazioni cliniche affidabili ed evitare i rischi insiti in uno strumento così potente, ma l’intelligenza artificiale è sicuramente uno strumento che avrà una parte sempre più importante nella gestione delle cefalee, se sapremo usarla bene”.
Redazione Nurse Times
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