«Fattori legati all’uomo possono rappresentare un freno allo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale». A parlare è Sabato Mellone, ricercatore di ingegneria biomedica e informatica medica all’università Alma Mater Studiorum di Bologna. Negli ultimi anni, gli algoritmi hanno permesso lo sviluppo di nuovi e innovativi approcci nel campo della salute e delle cure mediche, abilitando strategie di monitoraggio e prevenzione distribuite, diagnosi precoci e trattamenti più efficaci. In futuro, l’Italia può diventare leader nell’innovazione basata su Intelligenza Artificiale. Nel frattempo, si sta tracciando la strada.

Nelle scorse settimane è stato pubblicato dal Dipartimento per la trasformazione digitale della Presidenza del Consiglio dei Ministri e AGID (Agenzia per l’Italia Digitale) un piano per fare dell’AI un volano di innovazione, con importanti ricadute anche per la sanità. Si tratta dell’executive summary della “Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026”. Il documento si sviluppa lungo quattro principali direttrici: ricerca scientifica, pubblica amministrazione, imprese e formazione. Accanto ai benefici, però, il fenomeno targato AI ha sollevato dubbi sulla trasparenza e sulla sicurezza dei cittadini e delle cittadine. Ma c’è di più. Aspetti legali, costi elevati sulla raccolta dati e dei consensi al trattamento, standardizzazione di formati e vocaboli stanno frenando la diffusione degli algoritmi. 

Consolidare l’ecosistema italiano della ricerca e sviluppare LMM italiani 

Le azioni previste per la ricerca scientifica sono sei. La prima prevede il consolidamento dell’ecosistema italiano della ricerca. E in questo ambito, Mellone evidenza due criticità da affrontare e risolvere. «La prima riguarda l’aspetto legale del trattamento dei dati, l’altra la standardizzazione. «Un dato raccolto per finalità di cura, uso primario, non può essere automaticamente autorizzato per un uso secondario», spiega.

Ma c’è di più. La raccolta dei dati, e dei relativi consensi al trattamento, prevede costi molto elevati. «Per i dati già raccolti per finalità di cura, soprattutto nel caso in cui questa raccolta sia avvenuta anni prima, è difficile raccoglie i consensi, perché in alcuni casi non si hanno più i contatti delle persone. Servirebbe un intervento normativo più che tecnico, per definire una base legale adeguata a poter sfruttare i dati sulla storia clinica, spesso decennale, di milioni di assististi», aggiunge il docente.

L’altro problema che frena la diffusione dell’AI è l’armonizzazione delle sorgenti dati in termini di formati e vocaboli standard. Su queste tematiche l’Italia è tra i primi Paesi in Europa, anche grazie ai fondi stanziati dal PNRR (Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza). «L’allineamento semantico, l’informazione che queste variabili portano, è un tema ancora aperto», sottolinea il ricercatore universitario. 

Stop a “fuga dei cervelli” 

Tra le azioni previste nella “Strategia”, anche quella di “Trattenere e attrarre talenti”. La soluzione al fenomeno della “fuga dei cervelli” inserita nel documento prevede l’articolazione di un “piano straordinario di assunzioni che permetta di assorbire le eccellenze tra le ricercatrici e i ricercatori formatisi grazie alle iniziative del PNRR, che consenta di promuovere iniziative specifiche di brain gain nell’AI”. «Il focus principale della questione riguarda le risorse umane – commenta Mellone – Oggi c’è una scarsità di persone competenti in questi settori. Di conseguenza, la formazione diventa un tassello fondamentale». E aggiunge: «Se non si attraggono risorse, non si attraggono investimenti».

In Emilia-Romagna il Cineca ospita e gestisce il supercomputer europeo Leonardo (secondo in Europa e tra i primi dieci al mondo), installato nel 2022 nel nuovo data center situato nel Tecnopolo di Bologna. «Qui, per investimenti fatti e grazie agli interventi del PNRR, si stanno consolidando delle realtà che vogliono essere attive dal punto di vista nazionale e internazionale», spiega il docente universitario. Tra queste, il Centro Nazionale di Supercalcolo.

Nella regione guidata dal presidente Stefano Bonaccini, ed in particolare a Bologna, ha sede il Cineca, l’Istituto di fisica nucleare, INFN, collegato al CERN, e recentemente si è trasferito anche il Centro meteo europeo. «Alcuni laboratori degli Stati Uniti d’America stanno aprendo delle sedi al Tecnopolo. Queste realtà concentrate in una ristretta area geografica, instaurano collaborazioni accademiche, avviano corsi di formazione, stage, tirocini e molto altro. Questi centri assumono e sono attrattivi. Se c’è un posto dove fare formazione e innovazione su big data e AI, è qui», conclude il docente. 

Anticipare l’adozione completa dell’European Health Data Space 

Nel documento pubblicato c’è spazio anche per i Large Language Models (LMM). Si punta a sviluppare quelli italiani, in particolare tre modelli fondazionali multimodali nazionali, che “rispondano pienamente ai valori e alle regolamentazioni europee, eventualmente focalizzandosi su specifici domini applicativi in cui l’Italia detiene una forte riconoscibilità internazionale e un chiaro vantaggio competitivo nella definizione dei dataset di riferimento”.

I presupposti ci sono. Lo Stivale può giocare un ruolo di primo piano nel panorama europeo. «Avere grandi infrastrutture, tra cui Leonardo, è una grandissima opportunità. Abbiamo la capacità di calcolo necessaria per fare training super accelerato rispetto a quello che potrebbero fare i Paesi competitor».  Anche grazie al PNRR, siamo nelle condizioni di poter anticipare di cinque anni l’adozione completa dell’European Health Data Space. «Lo sforzo maggiore da fare, dal punto di vista umano, nel settore sanitario è l’allineamento semantico, senza sorgenti dati standardizzate e di alta qualità non riusciremo a sfruttare appieno l’enorme mole di dati sanitari che produciamo giornalmente», spiega il docente.

In questo modo si possono costruire modelli complessi per identificare e profilare le persone maggiormente a rischio e proporre interventi personalizzati e strumenti di supporto alle decisioni per il personale sanitario. «Ritengo che la strada tracciata dalla Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale e dall’Europa sia quella corretta». Il documento prevede altre tre azioni: implementare progetti interdisciplinari per il benessere sociale, finanziare la ricerca fondazionale e blue-sky per l’AI di prossima generazione e potenziare collaborazioni internazionali. 

Uno degli scopi della ricerca scientifica è migliorare la qualità della vita delle persone e del contesto sociale in cui vivono. L’Italia dovrà consolidare la propria competitività nel panorama internazionale. Per raggiungere questi obiettivi il Paese dovrà cooperare su larga scala. Servirà Tra i fattori chiave: favorire la mobilità, il ritorno di talenti italiani dall’estero e l’attrattività delle università e dei centri di ricerca italiani per talenti stranieri. Per concretizzare questi scenari, servono importanti investimenti.