Il futuro della cura: il contributo dell’oncologa Arsela Prelaj
L’intelligenza artificiale non è più confinata ai laboratori di ricerca: sta entrando in corsia e ridefinendo il modo in cui si scelgono le terapie. È questo il messaggio forte che arriva dal primo contributo del percorso formativo Il futuro della Cura, promosso da Johnson & Johnson e Microsoft Italia con Fondazione Mondo Digitale ETS.
Protagonista del primo contributo è Arsela Prelaj, medico oncologo presso l’Istituto nazionale dei Tumori di Milano e responsabile di un laboratorio di AI in collaborazione con il Politecnico di Milano, che racconta come le nuove tecnologie stiano trasformando radicalmente la pratica clinica, soprattutto in ambito oncologico.
Oltre lo screening: l’AI che predice la terapia
Se i sistemi di “prima generazione” si sono concentrati su screening e diagnosi, dall’imaging per il tumore del polmone alla patologia digitale, la nuova frontiera riguarda la personalizzazione del trattamento.
Una ricerca attualmente in revisione su Nature Medicine mostra come l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale possa aumentare del 37% la probabilità di individuare correttamente il miglior trattamento nei pazienti candidati all’immunoterapia rispetto alla sola valutazione clinica umana. L’impatto è duplice:
- ottimizzare l’efficacia terapeutica
- ridurre tossicità inutili
- supportare anche ospedali meno specializzati nelle decisioni cliniche complesse.
L’AI, in questo scenario, non sostituisce il medico ma lo affianca nei passaggi più critici. "È fondamentale che questi sistemi siano spiegabili e affidabili, perché il paziente ti chiede: come siamo arrivati a questa decisione?".
Dal Digital Twin ai sistemi agentici
La visione della dottoressa Prelaj si estende oltre l’uso puntuale dell’algoritmo.
- Digital Twin: un “gemello digitale” del paziente, alimentato in modo continuo dai dati clinici, per adattare dinamicamente la strategia terapeutica.
- Sistemi agentici: evoluzioni dell’AI generativa che agiscono come veri e propri “colleghi digitali”, capaci di integrare linee guida, dati clinici e contesto per suggerire azioni motivate e spiegabili.
"Il tuo sistema dei tool non è solo un sistema preditivo, ma [...] cerca in qualche modo di dare non una predizione, ma un’azione, quindi diventa un po' quello che noi chiamiamo il teammate o, in gergo inglese, il collega AI". In questo paradigma, la tecnologia diventa parte del team, ma la responsabilità decisionale resta umana.
Democratizzare i dati per innovare la ricerca
Un altro nodo cruciale è l’uso dei dati sintetici, che consentono di validare modelli predittivi in contesti diversi e di sostenere la ricerca sulle malattie rare, dove il numero di pazienti reali è spesso limitato. Si apre così una prospettiva che intreccia innovazione clinica, etica dei dati e accesso equo alla ricerca.
"Con dati sintetici, i dati possono essere più facilmente condivisibili e in qualche modo anche democratizzati. Questo può aiutare perché da un conto, mettendo più dati, aumenti le performance, dall'altro cerchi di validare i tuoi modelli in più contesti".
Un percorso per comprendere e governare il cambiamento
"È importante per noi sensibilizzarsi tutti e capire veramente come sarà il futuro della cura".
Il contributo di Arsela Prelaj inaugura il ciclo di voci esperte raccolte nel progetto Il futuro della Cura, che affronta il rapporto tra intelligenza artificiale, pratica clinica e nuove competenze professionali. Il percorso formativo completo è disponibile gratuitamente on demand sulla FMD Academy.
