Medicina predittiva con l'AI - progettohumus.itL’Intelligenza Artificiale prevederà di cosa ci ammaleremo in futuro: oltre mille patologie sotto la lente. Scppriremo tutto in anticipo?
Un team di ricercatori europei ha realizzato un significativo progresso nell’ambito della medicina predittiva grazie a Delphi-2M, un avanzato modello di intelligenza artificiale. Pubblicato sulla rivista scientifica Nature, questo algoritmo ha il potenziale di rivoluzionare la prevenzione e la diagnosi medica, stimando il rischio individuale di sviluppare oltre mille malattie con un anticipo fino a vent’anni.
Delphi-2M: il modello predittivo che cambia la medicina
Il cuore della ricerca è rappresentato da Delphi-2M, un sistema di IA sviluppato congiuntamente dall’EMBL (European Molecular Biology Laboratory) di Cambridge e dal DKFZ (Deutsches Krebsforschungszentrum), il Centro tedesco per la ricerca sul cancro di Heidelberg. Il modello è stato addestrato su un vastissimo dataset clinico, comprendente i dati di 400mila individui raccolti dalla UK Biobank, una delle più ampie banche biomediche mondiali.
L’algoritmo utilizza una tecnologia ispirata all’architettura dei modelli linguistici di ultima generazione, come ChatGPT, ma con specifiche innovazioni per elaborare dati sanitari. Delphi-2M interpreta la “grammatica” dei dati clinici, analizzando sequenze di diagnosi, comportamenti, trattamenti e intervalli temporali tra eventi sanitari per prevedere con elevata accuratezza l’insorgenza di patologie future.
Individuare le malattie in anticipo con l’AI – progettohumus.it
La validazione del modello è avvenuta su quasi due milioni di persone appartenenti al Registro nazionale danese, confermando la sua efficacia soprattutto nel prevedere malattie con decorso lineare e progressivo, quali infarti, alcuni tumori e patologie cardiovascolari.
Il sistema è in grado di valutare molteplici parametri individuali, come età, sesso, indice di massa corporea, abitudini tabagiche e alcoliche, prescrizioni farmacologiche e diagnosi pregresse, integrando anche fattori legati allo stile di vita. Questo permette di prevedere la probabilità di sviluppare diabete, malattie neurodegenerative, disturbi psichiatrici e patologie dermatologiche, con un’anticipazione fino a due decenni.
Degui Zhi, ricercatore bioinformatico dell’Università del Texas a Houston, sottolinea inoltre che le previsioni dipendono dalla qualità e completezza dei dati storici, spesso affetti da errori e omissioni. Nonostante ciò, Delphi-2M si è dimostrato superiore rispetto agli algoritmi basati esclusivamente su biomarcatori, riconoscendo anche le comorbilità e sequenze tipiche di malattie correlate come obesità, ipertensione, diabete, ictus e infarto, aprendo nuove prospettive per la ricerca medica.
Verso una medicina predittiva e personalizzata
Secondo Tom Fitzgerald, Ewan Birney e Moritz Gerstung, principali autori dello studio, il vero valore di Delphi-2M risiede nella sua capacità di anticipare l’andamento della salute individuale, supportando la ricerca e orientando strategie preventive personalizzate. Fitzgerald sottolinea: «Le malattie seguono spesso schemi riconoscibili, e la nostra intelligenza artificiale riesce a intercettarli, offrendo stime attendibili sul rischio futuro». Sebbene non si tratti di previsioni certe, il sistema fornisce una solida base per sviluppare interventi sanitari tempestivi e su misura.
I ricercatori prevedono che, con ulteriori miglioramenti e integrazioni di dati più eterogenei, il modello potrà diventare uno strumento di routine clinica entro 5–10 anni. L’architettura è stata infatti progettata per accogliere anche dati più complessi, quali biomarcatori, imaging medico e informazioni genomiche, aumentando così l’accuratezza predittiva.
Nel frattempo, l’implementazione di Delphi-2M potrebbe già guidare politiche sanitarie pubbliche e programmi di screening personalizzati, trasformando la medicina da un approccio principalmente curativo a uno proattivo e preventivo, adattato alle caratteristiche di ogni singolo paziente.
