Intelligenza Artificiale e Avatar Empatici: Potenziare la Salute Digitale con AI Generativa?

Prima di esaminare gli strumenti che l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) sta implementando per ampliare l’assistenza medica a paesi in via di sviluppo tramite l’intelligenza artificiale (AI), è necessario chiarire cosa si intende per AI e se possa essere considerata effettivamente “intelligente” e pertanto autonoma.

 L’AI si divide principalmente in due categorie machine learning e deep learning, che insieme creano l’AI generativa.

Il machine learning richiede l’intervento umano per il suo funzionamento. Lo sviluppatore fornisce una quantità significativa di dati per l’addestramento dell’algoritmo, successivamente, l’algoritmo è in grado di elaborare in modo automatico i dati ricevuti. Pertanto, questo modello di AI si caratterizza per la sua limitata autonomia, posto che il supporto umano è necessario per ricevere una quantità di dati da rielaborare in un secondo step[1]. Al contrario, il deep learning, strutturato in maniera simile al cervello umano e grazie a una rete di neurali artificiali, può generare testi, immagini e video emulando capacità umane con un intervento minimo rispetto al machine learning[2].

L’intelligenza artificiale generativa è perciò capace di creare contenuti unici come testi e musica. L’uso combinato delle competenze umane e dell’AI generativa, rappresenta un’opportunità significativa per il settore sanitario, nel quale, tale sinergia si sta adoperando per soddisfare le esigenze soprattutto di Paesi in via di sviluppo.

Durante la pandemia di COVID-19, il sistema sanitario globale è stato messo a dura prova, dimostrando la necessità di strumenti innovativi per l’assistenza ai pazienti confinati in casa che non potevano essere raggiunti dai medici. L’OMS, insieme a degli esperti del settore tecnologico, ha sviluppato una assistente sanitaria digitale chiamata Florence progettata per supportare le persone nella lotta della dipendenza da tabacco[3].  Florence offre consulenza digitale 24/7, utilizzando un Avatar con sembianze e voci femminili ed espressioni facciali, simulando l’interazione umana al fine di non far sentire l’utente a disaggio. Questo strumento innovativo è stato dotato di tute le misure al fine di rispettare la privacy, non raccogliendo né memorizzando dati personali. L’Avatar è dotato di una espansione linguistica dando la possibilità a utenti di diverse nazionalità di comunicare nella propria lingua[4]. Le abilità di Florence hanno dimostrato alla comunità scientifica gli innumerevoli vantaggi dell’utilizzo dell’AI in ambito sanitario.

La pandemia, per certi aspetti, ha messo alla prova l’essere umano costringendolo a inventare strumenti adatti a situazioni critiche e a testare l’intelligenza artificiale nel campo dell’assistenza sanitaria. Tale strategia sta risultando una carta vincente.

Nel mese di aprile, l’OMS ha annunciato ufficialmente la creazione di S.A.R.A.H. (Smart Ai Resource Assistence for Health) un promotore della salute digitale che utilizza l’AI generativa per fornire informazioni accurate e aggiornate sulla salute pubblica. Per l’OMS, S.A.R.A.H. è considerata uno strumento necessario per garantire l’accesso all’assistenza medica. L’OMS, dopo aver testato il prototipo di Florence, ha messo al servizio di tutti un promotore della salute digitale che utilizza l’intelligenza artificiale generativa. L’Avatar di S.A.R.A.H è progettata per essere empatica e personalizzata, offrendo supporto medico e consigli su uno stile di vita sano senza sostituire il medico umano[5]. Come Florence, S.A.R.A.H. garantisce la sicurezza dei dati sensibili degli utenti e la loro privacy. Tuttavia, il suo utilizzo è attualmente limitato ad un servizio di prevenzione e informazione sui fattori di rischio di malattie gravi[6].

Questi due prototipi (Florence e S.A.R.A.H.) rappresentano potenziali soluzioni per integrare l’assistenza medica in Paesi con un numero ridotto di medici. Tuttavia, l’adozione di tali strumenti richiede la costante attenzione alle questioni relative alla sicurezza informatica e dei dati sensibili. Difatti è accertato con sempre maggior frequenza che le strutture sanitarie sono prese d’assalto dai hacker e uno strumento digitale come S.A.R.A.H. potrebbe rappresentare un ulteriore rischio per i dati degli utenti.

Parimenti potrebbero sorgere numerose questioni etiche e medico scientifiche relative alla corretta programmazione di tali strumenti e alla loro effettiva capacità di fornire risposte adeguate e pertinenti allo stato di salute dei propri utenti. Difatti, uno dei rischi prospettati potrebbe essere legato a una manipolazione fraudolenta del software, rischiando di generare risposte nocive e pericolose per la salute umana.

Da ultimo, in questo campo vi rimangono diversi punti interrogativi tra cui la fruizione del servizio in zone del mondo sottosviluppate.

L’uso dell’AI generativa è un’ottima opportunità per migliorare l’assistenza globale con costi contenuti, specialmente in contesti con risorse limitate. La sinergia tra le diverse professionalità in campo e l’innovazione tecnologica ha il compito di assicurare la salute pubblica e la privacy degli utenti.

                                                                                                                              23 maggio 2024, la redazione di ForenSense.

[1] Di Paolo Emilio, M.  “Intelligenza artificiale, deep learning e machine learning: quali sono le differenze” Fonte: https://www.innovationpost.it/tecnologie/intelligenza-artificiale-deep-learning-e-machine-learning-quali-sono-le-differenze/. 21.05.2024.

[2] Ibid.

[3] Meet Florence, WHO’s digital health worker who can help you quit tobacco. I diritti della foto le detiene l’OMS. Fonte: https://www.who.int/europe/news/item/14-02-2021-meet-florence-who-s-digital-health-worker-who-can-help-you-quit-tobacco. 21.05.2024.

[4] Ibid.

[5] WHO unveils a digital health promoter harnessing generative AI for public health. I diritti della foto le detiene l’OMS. Fonte: https://www.who.int/news/item/02-04-2024-who-unveils-a-digital-health-promoter-harnessing-generative-ai-for-public-health. 21.05.2024.

[6] Ibid.