L’avvento dell’Intelligenza Artificiale (IA) ha definitivamente preso piede nel mondo della ricerca scientifica, portando con sé promesse di scoperte straordinarie. Uno degli ambiti rivoluzionati è la cosiddetta “literature-based discovery” (LBD), che analizza la vasta letteratura scientifica per estrarre nuove conoscenze e relazioni, modificando il panorama delle ricerche condotte dagli scienziati.
L’intelligenza artificiale potrebbe mettere in moto una vera rivoluzione scientifica: dall’analisi della letteratura esistente alla creazione di “scienziati robot” capaci di formulare ipotesi e condurre esperimenti. Tuttavia, l’ostacolo principale non è tecnico ma sociale: gli scienziati devono abbracciare questi strumenti. Il supporto governativo e finanziario potrebbe guidare lo sviluppo di forme più specializzate di intelligenza artificiale, oltre agli attuali modelli come ChatGPT, per una vera accelerazione delle scoperte scientifiche.
Anche nella ricerca scientifica in ambito sanitario si usa l’IA in molteplici fasi, dall’automazione delle sperimentazioni cliniche alla scoperta di relazioni scientifiche attraverso l’analisi di articoli e dati. Un esempio significativo è quello dell’identificazione di nuove ipotesi condotta negli anni ’80 da un ricercatore dell’Università di Chicago. Questo pionieristico studio collegò la malattia di Raynaud alla viscosità del sangue e successivamente suggerì che l’olio di pesce potesse essere un trattamento utile per questa malattia, ipotesi confermata sperimentalmente.
L’applicazione nella scienza dei materiali
La scienza dei materiali vede una delle più grandi innovazioni grazie all’IA. Un gruppo di ricercatori del Berkeley National Laboratory ha impiegato tecniche di IA per analizzare abstract di articoli scientifici, raggruppando concetti simili e suggerendo materiali con proprietà simili a quelli esistenti. Questo approccio ha portato alla scoperta di dieci materiali con proprietà termoelettriche eccezionali, successivamente confermate sperimentalmente.
Scienziati robot e automazione del laboratorio
Gli “scienziati robot”, o “laboratori a guida autonoma”, stanno cambiando il modo in cui i laboratori eseguono esperimenti. Queste macchine, equipaggiate con conoscenze di base, utilizzano l’IA per formulare ipotesi, eseguire esperimenti e modificare le proprie ipotesi in base ai risultati. Adam ed Eva ne rappresentano due esempi notevoli. Il primo, sviluppato dall’Università di Aberystwyth in Galles nel 2009, è stata la prima macchina a scoprire nuove conoscenze scientifiche in modo totalmente autonomo. Eva invece utilizza l’apprendimento automatico per creare modelli matematici che mettono in relazione le strutture chimiche con gli effetti biologici.
Sfide e limiti dell’IA tra regolamentazione ed etica
L’interoperabilità dei sistemi, la resistenza degli scienziati all’utilizzo dell’IA e il rischio di discriminazione dovuto agli algoritmi sono solo alcuni degli ostacoli da superare. Nel campo sanitario, l’IA è sempre più presente, dalle tecnologie mediche alle decisioni basate su algoritmi. Tuttavia, la trasparenza, la supervisione umana e la prevenzione della discriminazione nelle cure sono fondamentali, come indicato dal Garante della Privacy. Questo riguarda anche la necessità di una base giuridica adeguata e una valutazione d’impatto sulla protezione dei dati.
Il futuro della medicina e l’AI: rinnovare la formazione medica
L’IA in campo medico richiede una rimodulazione della formazione medica, poiché non mira a sostituire i medici, ma a collaborare con loro. È essenziale preparare i medici a interagire con l’IA e utilizzarla a beneficio dei pazienti, integrandola in modo efficace nel sistema sanitario. In questo contesto risulta in prima linea la Fondazione Isi (innovazione sviluppo imprenditoriale), attraverso progetti come RespiCast, InfluCast e InfluWeb, tutti inerenti alla sanità pubblica e alla ricerca epidemiologica, fornendo previsioni affidabili e monitorando epidemie influenzali attraverso l’impiego di dati digitali.
Conclusioni e prospettive
L’IA sta trasformando la ricerca scientifica, promettendo nuove scoperte, ma richiedendo una regolamentazione adeguata e una sensibilizzazione dei medici e dei pazienti alla sua presenza. Il suo impatto è tangibile non solo nella ricerca, ma anche nell’ambito sanitario, dove offre grandi possibilità ma necessita di una gestione etica e attenta. In definitiva, l’Intelligenza Artificiale sta spingendo la ricerca scientifica verso l’innovazione, ponendo nuovi orizzonti e obbligando ad adattarsi a una velocità senza precedenti.
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