Intervista a Elena Bonfiglioli, l’italiana alla guida dell’Health Industry business di Microsoft

Portare la potenza dei big data e le soluzioni che su di essi si possono costruire dove è già possibile, con un approccio che punti a rompere il circolo vizioso delle promesse e dei continui rimandi temporali. “Fornire a ciascuno e a ogni organizzazione migliori soluzioni sanitarie richiede forti strategie – spiega Elena Bonfiglioli, che guida l’Health Industry business per Microsoft in Europa, Medio Oriente ed Africa – l’ecosistema dell’intelligenza artificiale va reso accessibile a tutti. Questo è ciò che chiamiamo democratizzazione dell’intelligenza artificiale nella salute”.

D’altronde lo scenario è sterminato: chi lavora nella salute – dai decisori ai medici fino, ovviamente, all’anello debole dei pazienti – potrà migliorare le performance ospedaliere, tenere le persone fuori dagli ospedali quando non occorre, incrementare le diagnosi precoci, specialmente nei casi di malattie rare, sostenere chi vive condizioni patologiche croniche verso una vita il più possibile normale.

Dal triage, cioè l’ammissione ospedaliera, alla preparazione degli interventi tramite la realtà aumentata possibile con Hololens alla parte accademica, le potenzialità sono moltissime. Eppure spesso rischiano di costruire uno scenario troppo futuristico. Per questo Microsoft ha lanciato all’ultimo Health Innovation Summit di Bruxelles la AI in Health Alliance, un’alleanza con diversi partner – da per proporre l’adozione di queste tecnologie su larga scala e individuare standard comuni che uniscano la comunità scientifica, dalle startup alle università.

Che impatto potranno avere queste soluzioni sulla vita quotidiana?

“La visione va centrata sull’individuo. Democratizzare l’AI significa includere, integrare e diffondere nelle piattaforme già utilizzate e negli strumenti quotidiani le possibilità offerte dal cloud e dalle capacità di calcolo dei dati. Dobbiamo iniziare a portare risultati oggi, a uscire dai laboratori”.

Può farci degli esempi delle ricerche supportate in vario modo da Microsoft?
“Ne abbiamo decine. Possiamo categorizzare e analizzare le informazioni trasmesse dai pazienti ai medici in linguaggio naturale e tracciare così delle dinamiche inedite grazie a meccanismi di machine reading, per cogliere sul nascere eventuali casi epidemici. Lo abbiamo fatto all’ospedale di Leeds e lo stiamo applicando a tutte le conversazioni fra medico e paziente. Non posso non citare il Project Hanover dedicato alla lotta contro il cancro, basato su tre pilastri: machine reading che analizza e filtra tutte le ricerche e i trattamenti proposti su un certo tipo di tumore, mettendone gli esiti a disposizione dei dottori; analisi dell’immagine e velocizzazione delle elaborazioni; redesign dello sviluppo cellulare per capire sempre meglio come intervenire. Ci sono poi progetti attraverso i quali l’AI aiuta a mitigare le disabilità visive fornendo informazioni di contesto durante la vita quotidiana e altri, usciti per esempio da uno dei molti eventi che organizziamo come la Innovation Race in scena a Uppsala, in Svezia, che attraverso l’analisi delle ricerche degli utenti su Bing rispetto a certi sintomi intervengono prima ancora che questi sappiano di avere una malattia. Senza contare le sperimentazioni che facciamo in tutto il mondo, come in Norvegia per i tumori al fegato ma anche altrove, con il visore Hololens sfruttato dai chirurghi per preparare e simulare l’operazione prima che avvenga”.

Come si muovono le startup di settore?
“A livello europeo si muovono molto prima e molto meglio dei partner tradizionali. Noi le sosteniamo in vario modo, per esempio tramite il programma BizSpark. D’altronde sono realtà che sono per natura data driven e cloud born. Non si pongono nemmeno il problema di quali strumenti utilizzare per sviluppare le proprie idee. In molti casi stanno diventando parte integrante delle politiche sanitarie locali. Aziende e startup che lavorano in quest’ambito godranno di una crescita annuale del 42% entro il 2021″.

In questo senso, che impatto può avere l’intelligenza artificiale in sanità sui conti pubblici di un paese?
“L’efficienza che deriverebbe anche solo dall’integrazione e dall’analisi dei big data si aggirerebbe secondo stime sul 30% di risparmio. Ma ovviamente solo se ogni componente del sistema applicasse le tecnologie già disponibili. In Italia dovremmo lavorare su scala regionale e molti esempi, dalla Sardegna alla Lombardia, ci sono e vanno sostenuti. In termini continentali la maggioranza delle amministrazioni europee si sta riorientando su questo fronte, cercando di capire come riconfigurare i sistemi sanitari potenziandoli con le soluzioni di intelligenza artificiale. La sfida, insomma, è ben chiara. La questione è come affrontarla. Per questo tutti i player coinvolti devono cercare l’unione e proporre alla politica soluzioni efficaci ed efficienti, immediatamente fruibili”.

In che tempi la medicina predittiva sarà disponibile a tutti?
“Tra i 3 e i 5 anni. Le tecnologie già ci sono. Ora sta ai cittadini-scienziati, come li chiamo, rendersi disponibili a condividere i propri dati. Sempre in forma aggregata, anonimizzata o semi-anonimizzata. Bisogna rendersi conto che come donare il sangue è un gesto di disponibilità alla sanità pubblica anche mettere a disposizione della comunità scientifica le informazioni personali e quelle che raccogliamo è oggi fondamentale. Li chiamo dati per il bene pubblico, dalla cui base nascono i diritti e le scoperte del domani, in tutti i settori, non solo nella sanità”.

 

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