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L’identificazione di biomarcatori specifici avviene oggi tramite la linea potenziata dall’intelligenza artificiale, attraverso sensori avanzati e modelli di deep learning. In campo medico la sensoristica e l’evoluzione diagnostica predittiva non possono non essere evidenziati come il preludio di un futuro medico completamente nuovo.
Intelligenza artificiale e previsioni diagnostiche
EVEscape e AlphaMissense, sono i nomi della nuova diagnostica precoce legata a malattie neurodegenerative come il Parkinson e l’Alzheimer e alla previsione dell’evoluzione di virus. I medici hanno nelle loro mani un nuovo strumento generato dalla consapevolezza di una collaborazione proficua proprio con l’AI. E sono diversi i campi in cui questa può agire aiutando non poco. Abbiamo più volte raccontato la storia di scienziati e ricercatori che hanno compreso che attraverso algoritmi di deep learning possono essere analizzate immagini mediche come radiografie e risonanze magnetiche, con un’accuratezza pari, se non superiore, a quella dei medici specialisti.
Una patologia che colpisce un alto tasso di popolazione femminile come quella del cancro al seno. Oggi con un sistema come quello sviluppato da Google Health è possibile identificare un carcinoma alla mammella con una precisione superiore al 94%. Il mondo della salute e della cura dei pazienti vede nelle nuove piattaforme come Babylon Health una possibilità diversa di analizzare i dati dei pazienti attraverso una personalizzazione differente delle diagnosi e dei piani di trattamento, lungo anche un percorso di piani di trattamento e accesso alle cure. IBM Watson for Oncology, fa capo in particolar modo proprio all’AI per fornire raccomandazioni personalizzate per il trattamento del cancro tumore.
Sensori e algoritmi
Con questo articolo vogliamo però restare fermi sul punto legato alla sensoristica e a come sia diventata davvero imprescindibile da qualunque altra linea di attivazione diagnostica in campo medico. Partiamo dalla struttura tecnologica che fa riferimento alla sensoristica legata all’intelligenza artificiale. In questo caso avremo a che fare con un hardware avanzato con algoritmi di apprendimento automatico per raccogliere analizzare e interpretare specifici dati medici. Ma come funzionano i sensori con AI?
I sensori possono raccogliere dati biologici e ambientali attraverso vari metodi, come la spettroscopia, l’elettrocardiografia e la risonanza magnetica. Se ci riferiamo ad esempio ai sensori plasmonici infrarossi, sappiamo che fanno uso della spettroscopia SEIRA per rilevare variazioni nelle strutture proteiche. La spettroscopia SEIRA (Surface-Enhanced Infrared Absorption) è una tecnica avanzata che sfrutta le proprietà elettromagnetiche di film metallici nanostrutturati per migliorare le bande vibrazionali di uno strato molecolare. Questo metodo è davvero molto utile per l’analisi biochimica, poiché consente l’osservazione in situ e in tempo reale dei processi dinamici che avvengono su specifiche interfacce.
Sono diversi gli ambiti medici in cui i sensori con intelligenza artificiale trovano applicazione. Pensiamo solo ai dispositivi indossabili in grado di monitorare costantemente i parametri vitali di un paziente con malattie croniche (come ad esempio il diabete), fornendo dati in tempo reale. E ciò che li sta rendendo sempre più indispensabili è la capacità di analizzare informazioni davvero complesse con una precisione di gran lunga superiore a quella umana. Tutto questo riducendo molto spesso il rischio di errate valutazioni diagnostiche. Ma nello specifico, che cos’è un sensore con intelligenza artificiale e come si implementa in campo medico?
Intelligenza artificiale e informazioni predittive
Partiamo dal principio, dalla base. Un sensore con intelligenza artificiale (IA) è un dispositivo che ha al suo interno un hardware avanzato per la raccolta dei dati con algoritmi di intelligenza artificiale volto all’analisi e all’interpretazione di queste stesse informazioni. Quello che fanno è usare la linea algoritmica dell’IA per trasformare queste informazioni allo stato grezzo in informazioni utili per la diagnosi e il trattamento medico. Il loro hardware di rilevamento può includere vari tipi di sensori come quelli ottici, acustici, chimici e biologici. Si passa poi attraverso il machine learning per arrivare ad una specifica interfaccia di comunicazione che permetterà poi al sensore di trasmettere i dati analizzati ai sistemi di gestione sanitaria.
Per quel che concerne l’implementazione di questi sensori in campo medico, si parte sempre da un primo momento di progettazione e sviluppo. Questo perché la sensoristica deve essere progettata per specifiche applicazioni mediche. Un esempio importante fra tutti potrebbe essere quello dei sensori plasmonici infrarossi i quali come abbiamo detto, attraverso la spettroscopia SEIRA riescono a notare variazioni nelle strutture proteiche, essenziali per diagnosticare malattie neurodegenerative.
I sensori a infrarossi
I sensori plasmonici a infrarossi sono dispositivi avanzati che sfruttano il fenomeno della risonanza plasmonica di superficie (SPR) per rilevare variazioni minime nelle proprietà ottiche di una superficie. Ma che cos’è la risonanza plasmonica di superficie?
E’ un fenomeno ottico che si verifica quando la luce colpisce una superficie metallica, come oro o argento, a un angolo specifico, causando l’oscillazione collettiva degli elettroni sulla superficie del metallo. Queste oscillazioni, chiamate plasmoni di superficie, sono estremamente sensibili ai cambiamenti nell’ambiente circostante, come l’assorbimento di molecole sulla superficie del metallo. Quando la luce infrarossa colpisce la superficie metallica si crea un’onda elettromagnetica che si propaga lungo la superficie del metallo. Accade allora che qualsiasi cambiamento nell’ambiente circostante, come l’assorbimento di biomolecole, altera le proprietà ottiche della superficie, modificando la risonanza plasmonica. Queste variazioni possono essere misurate con grande precisione.
Concludendo
Tutto ciò porta alla generazione di dati molto precisi che aiutano i medici a valutare ipotesi e trattamenti realmente personalizzati. L’intelligenza applicata alla sensoristica si propone quindi non solo come modulo di pratica per comprendere altre strade operative in campo scientifico, ma come modello da alimentare per espandere sempre di più la conoscenza e ottimizzare le tempistiche mediche di intervento.
