di Enzo Grossi
Direzione medica Bracco SpA, Milano
enzo.grossi@bracco.com

L'effetto a sorpresa degli scioperi medici
La medicina è utile o dannosa ? Considerate quanto segue.
Durante lo sciopero dei medici in California nel 1976, il tasso di mortalità declinò sensibilmente(http://www.trinity.edu/ ~mkearl/deathmed.html).A Los Angeles ad esempio, il tasso di mortalità settimanale declinò da 19.8 a 16,2 morti per 100.000 durante lo sciopero e risalì a 20,4 dopo la sua conclusione. La riduzione del tasso di mortalità durante lo sciopero fu del 18%.
In Israele nel 1973, i medici ridussero i loro contatti giornalieri con i pazienti da 65.000 a 7.000 in uno sciopero che durò un mese. Secondo la Società Onoranze Funebri di Gerusalemme, il tasso di mortalità degli israeliani cadde in quel mese del 50% (http://www.soveriegn.freeservers.com/physicia.htm). Non c'era stata una così profonda decrescita in mortalità dopo l'ultimo sciopero dei dottori 20 anni prima!

Semplici coincidenze ? Nel 1976, a Bogotà in Colombia, uno sciopero dei medici continuò per 52 giorni e il tasso di mortalità cadde del 35% (http://yarchive.net/med/doctor_strikes.html).

Ho iniziato questo quarto editoriale della piccola serie che il Prof. Cristianini e il suo staff hanno così gentilmente promosso e sostenuto con una chiara provocazione. Anche se i dati citati sono reali, ovviamente non sto tentando di sostenere la tesi che la medicina sia dannosa, dal momento che vi possono essere spiegazioni semplici di questi apparenti paradossi. Il mio intento è semplicemente di far nascere il sospetto che la medicina possa essere una area privilegiata di espressione della umana predisposizione all'errore e da questo prendere lo spunto per riflettere su come la computer science possa essere di grandissimo aiuto.

La parola alle statistiche
Nel 2000, in USA, una Task-force presidenziale etichettò gli errori medici come un "problema nazionale di proporzioni epidemiche". I membri del comitato stimarono che "il costo associato con questi errori in perdita di reddito, invalidità, e costi sanitari ammonta a 29 miliardi di dollari annualmente" (http://www.iatrogenic.org/index.html).

Lo stesso anno l'Istitute of Medicine diffuse uno storico rapporto: "Errare è umano: costruire un sistema sanitario più sicuro" (1). Gli autori del rapporto conclusero che da 44.000 a 98.000 persone muoiano ogni anno come risultato di errori durante la degenza. Essi precisano che "anche se si usa la stima più bassa, le morti dovute a errori medici superano il numero di quelle attribuibili alla causa di morte all'ottavo posto in ordine d'importanza."

Come notano gli autori, i dati degli ospedali "offrono solo una stima molto modesta della dimensione del problema, poiché i pazienti ospedalieri rappresentano solo una piccola porzione della popolazione totale a rischio e i costi ospedalieri diretti sono solo una frazione dei costi totali".

La tabella 1 riporta un compendio di errori frequenti in medicina

Più recentemente un altro studio delle cartelle ospedaliere di 37 milioni di pazienti ha trovato che una media di 195.000 persone sono morte negli Stati Uniti in ciascuno degli anni 2000, 2001 e 2002 a causa di errori medici potenzialmente prevenibili verificatisi in ospedale.

Si tratta dello studio HealthGrades, sulla "Sicurezza dei Pazienti negli Ospedali Americani", che è stato il primo a considerare la mortalità e l'impatto economico delle lesioni e degli errori medici avvenuti in tutta la nazione dal 2000 al 2002, durante soggiorni ospedalieri sotto il programma Medicare. Questo studio ha convalidato le conclusioni del rapporto dell'Istitute of Medicine (IOM) nel 1999, già citato, che aveva trovato che gli errori medici causavano fino a 98.000 morti annualmente e doveva essere considerata un'epidemia nazionale.

Lo studio HealthGrades trova addirittura quasi il doppio per il numero di morti da errori medici trovato nel già citato rapporto IOM, con un costo associato di più di 6 miliardi di dollari per anno.
HealthGrades ha esaminato 20 indicatori della sicurezza dei pazienti definiti da AHRQ (Agency for Healthcare Research and Quality) - dalle piaghe da decubito alle infezioni postoperatorie - ne ha considerati 16, tralasciando quattro tipi di casi ostetrici non rappresentati nei dati Medicare usati nello studio. La mortalità associata con due di questi 16, fallimento nel soccorso e morte in ricoveri ospedalieri a basso rischio, davano conto della maggioranza delle morti che erano associate con questi casi di mancata sicurezza dei pazienti.
Fra ciò che è stato accertato nello studio HealthGrades sulla sicurezza dei pazienti negli ospedali americani ci sono i seguenti fatti:

• Circa 1,14 milioni di "inconvenienti per la sicurezza" sono avvenuti tra i 37 milioni di ospedalizzazioni nella popolazione soggetta a Medicare nell'intervallo di anni 2000-2002
• Del totale di 323.993 morti tra i pazienti Medicare, che in quegli anni hanno subito uno o più inconvenienti per la sicurezza del paziente (?), 263.864, ossia l'81%, erano direttamente attribuibili all'incidente o incidenti avuti
• E' morto un paziente Medicare su quattro, tra quelli che avevano avuto un evento dannoso ed erano stati ricoverati dal 2000 al 2002
• I 16 tipi di inconvenienti hanno comportato 8,54 miliardi di dollari nel costo-pazienti per il sistema Medicare nell'arco dei tre anni studiati. Estrapolando agli interi Stati Uniti, 19 miliardi di dollari sono stati spesi e più di 575.000 morti evitabili sono avvenute tra il 2000 e il 2002.
• I problemi responsabili delle più alte incidenze per 1000 ospedalizzazioni erano il mancato soccorso tempestivo, la comparsa di ulcere da decubito e le infezioni postoperatorie, che insieme totalizzavano quasi il 60% di tutti i casi riportati.
  Lo Studio completo, inclusa la lista degli indicatori AHRQ per la sicurezza dei pazienti, può essere trovato sul sito http://www.healthgrades.com.

Da questi numeri appare chiaro che l'errore umano in medicina esiste veramente ed è anche un problema molto profondo.
Qui di seguito sono riportate alcune citazioni bibliografiche pertinenti alla letteratura medica riguardante gli errori medici.

Le cause di errore: ambientali, psicologiche, fisiologiche, comportamentali
Manuel de Carvalho (2) ha di recente passato in rassegna e discusso gli errori medici in bambini ospedalizzati, mettendo in rilievo la loro incidenza, i fattori predisponenti e i meccanismi di prevenzione. Benché la maggior parte degli errori medici non venga segnalata, è importante accorgersi che la loro incidenza è superiore a quanto si presume. Nelle unità di terapia intensiva neonatale e pediatrica, dove la complessità e la frequenza delle procedure tecniche sono elevate, gli errori medici sono frequenti. Gli errori medici avvengono nel 15% di tutti i ricoveri ad un'unità di terapia intensiva neonatale. La maggior parte di questi errori si verifica durante i turni di notte e include la somministrazione scorretta di farmaci (35%) ed errori che riguardano l'interpretazione delle prescrizioni mediche (26%). Fattori ambientali (rumore, calore), fattori psicologici (ansietà, stress) e fattori fisiologici (fatica, mancanza di sonno) contribuiscono al verificarsi degli errori. D'altra parte uno studio recente ha documentato che dopo aver lavorato 24 ore senza dormire, la capacità di un operatore sanitario è simile a quella di una persona legalmente ubriaca (livello di alcol nel siero > 0,08%) (3).

Altri esempi si derivano dal campo neurologico in cui due studi hanno mostrato che il presentarsi iniziale di un aneurisma intracranico può essere "mancato" nella normale pratica clinica ed un terzo studio ha dimostrato che crisi non epilettiche, erroneamente diagnosticate come manifestazioni di epilessia, rappresentano un problema significativo. Il primo di questi tre studi è un registro di pazienti consecutivi con aneurismi cerebrali sintomatici, trattati da quattro servizi di neurochirurgia durante un periodo di 19 mesi dal 2000 al 2001 (4). Cinquantaquattro pazienti su 217 (25%) hanno avuto una diagnosi erronea al momento della loro valutazione medica iniziale, inclusi 46 pazienti su 121 (38%) inizialmente in buone condizioni cliniche (grado clinico 1 o 2). Quarantasei dei 54 pazienti (85%) nel gruppo dei mal diagnosticati erano di grado 1 o 2 confrontati con 75 di 163 pazienti (46%) con una corretta diagnosi iniziale (P<0.01). La maggior parte dei pazienti avevano in atto sintomi che meritavano di essere valutati. Ventisei dei 54 pazienti mal diagnosticati (48%) ebbero dei peggioramenti o ebbero un altra emorragia prima di iniziare il trattamento definitivo per l'aneurisma, confrontati con 4 dei 165 pazienti diagnosticati correttamente (2%) (P<0,01). Tra i pazienti che inizialmente presentavano uno stadio clinico 1 o 2, la riuscita globale "buona" o "eccellente" fu ottenuta nel 91% di quelli con una corretta diagnosi iniziale e nel 53% dei pazienti che avevano ricevuto un diagnosi iniziale erronea (P<0,01). Il peggioramento prima della diagnosi corretta dava conto dell'esito finale "cattivo" o "peggiore" per 16 (24%) dei 67 pazienti in questa serie. Le conclusioni raggiunte dagli autori erano che i pazienti in condizioni cliniche buone, con aneurismi cerebrali sintomatici, erano comunemente mal diagnosticati. I pazienti mal diagnosticati peggioravano più facilmente di quanto facessero i pazienti con diagnosi corretta ed avevano un esito globale "peggiore". I casi mal diagnosticati davano conto di una significativa frazione di esiti globali "cattivo" tra casi consecutivi di aneurisma sintomatico.
Un altro studio simile ha confrontato il decorso clinico e l'esito, rispetto alla correttezza diagnostica, al momento della valutazione medica iniziale (5). Una rassegna retrospettiva di 270 pazienti con aneurisma eseguita dagli autori nella loro istituzione ha permesso di scoprire 40 pazienti (14,8%) con un significativo ritardo nella diagnosi prima dell'inizio del trattamento definitivo. Il ritardo dovuto ad errata diagnosi, variava da 2 giorni ad alcuni mesi. In retrospettiva, il 58% aveva al secondo ricovero una presentazione di stadio clinico Hunt e Hess I.

Lo stadio clinico fu valutato come grado 0-I nella maggioranza dei pazienti (65%), stadio II nel 20% e stadio III nel 12,5%. Un paziente aveva stadio IV. Questi stadi sono significativamente differenti dallo stadio iniziale al quale ciascun paziente, per la prima volta, si era rivolto alle cure mediche. Un aneurisma sottostante può avere una presentazione elusiva che giustifica procedure diagnostiche ben definite. Gli autori di questo studio indicano come un ritardo nella diagnosi di un'emorragia subaracnoidea da aneurisma, che risulti in una diagnosi di basso stadio clinico, possa influenzare significativamente l'esito neurologico.Nel terzo studio gli autori hanno descritto cinque casi rappresentativi e suggeriscono che una diagnosi di epilessia dovrebbe essere basata su un'accurata storia e analisi dell'evento clinico. Il clinico dovrebbe fare una diagnosi di epilessia quando ci sono fatti positivi a supporto e non sulla base di episodi parossistici mal caratterizzati ed alcuni caratteristiche EEG non specifiche e di minore importanza (6). Un trattamento efficace presuppone la corretta diagnosi ed una diagnosi precoce appare correlata con una migliore prognosi. Secondo gli autori il costo annuo di crisi non epilettiche mal diagnosticate come epilettiche può essere stimato tra $650.000.000 e $4.000.000.000. Un deciso impegno per stabilire una precisa diagnosi degli "episodi" che non sono chiaramente epilettici è indicato sia dal punto di vista medico che economico.
Un altro campo interessante è rappresentato dalla sindrome del colon irritabile il cui comune verificarsi sottolinea l'importanza di una valutazione diagnostica accurata senza affrontare spese non necessarie. Una diagnosi preliminare può usualmente essere fatta con il criterio sintomatologico di Manning (7) e con dati storici in pazienti senza segni di malessere organico.

Una diagnosi sicura può spesso essere fatta con un esame fisico e solo limitati studi di laboratorio e strutturali, come una proctosigmoidoscopia ed un completo conteggio sanguigno. Test che possono essere indicati per alcuni pazienti includono l'esame fecale per i parassiti e il sangue occulto, l'esclusione del lattosio dalla dieta, o un test di respirazione lattosio-idrogeno, e un completo studio strutturale del colon. Altre analisi sono indicate di caso in caso. La biopsia rettale e l'esame addominale con ultrasuoni non sono necessari in pazienti con solo sintomi tipici, e l'esame della motilità del colon in genere non è utile. Dopo una diagnosi sicura, ulteriori esami per i sintomi ricorrenti possono essere minimizzati. La ricerca di fattori psicosociali, mentre non è necessaria per una corretta diagnosi della sindrome del colon irritabile è importante per pianificare ed eseguire efficacemente il trattamento e può ridurre i costi medici.

La cattiva diagnosi può risultare in isterectomie ed altri interventi chirurgici non necessari, e può essere ridotta con una più stretta collaborazione tra ginecologi e chirurghi generali nella valutazione dei pazienti (8).

Nel campo gastrointestinale, al contrario di quanto ci si potrebbe aspettare, la frequenza delle diagnosi erronee, con conseguenti appendicectomie non necessarie, non è cambiata con l'introduzione della tomografia computerizzata, dell'ultrasonografia e della laparoscopia, né è decresciuta la frequenza di perforazioni. Questi dati suggeriscono che ad un livello di popolazione la diagnosi dell'appendicite non è migliorata con la disponibilità di esami diagnostici avanzati (9).

I possibili contributi della computer science e dell'intelligenza artificiale per la riduzione degli errori medici.
Recentemente un libro bianco su Ridurre la Frequenza degli Errori in Medicina Usando la Tecnologia dell'Informazione è stato pubblicato sotto gli auspici dell'Associazione Americana per l'Informazione Medica.

Questo documento descrive come si possa ridurre la frequenza e le conseguenze degli errori nelle cure mediche con l'uso della tecnologia dell'informazione nel somministrare le cure. (10)
Le raccomandazioni generali che emergono da questo libro bianco sono:

• mettere in pratica i supporti alle decisioni cliniche con la dovuta prudenza;
• considerare le azioni conseguenti quando si progettano sistemi;
• sottoporre a prova i sistemi per assicurarsi che essi veramente colgano gli errori che danneggiano i pazienti;
• promuovere l'adozione di normative per i dati e i sistemi;
• sviluppare sistemi che comunicano l'un con l'altro:
• usare i sistemi in modi nuovi;
• rendere significative le strutture esistenti per la qualità.

Per migliorare le regolamentazioni e rimuovere i disincentivi che possono esistere per i fornitori a trattare i supporti alle decisioni cliniche le raccomandazioni specifiche sono:

• costruire sistemi di registrazione automatica degli ordini ai fornitori, specialmente prescrizioni computerizzate, adottare codici a barre per le medicazioni, il sangue, attrezzature e pazienti;
• utilizzare moderni sistemi elettronici per comunicare tempestivamente casi fondamentali di dati discrepanti, ad esempio, valori di laboratorio decisamente anormali.

Le conclusioni stabiliscono che appropriati aumenti nell'uso della tecnologia dell'informazione nella salute -specialmente l'introduzione di supporti alle decisioni cliniche e migliori connessioni nei sistemi e tra i sistemi, risultanti in semplificazioni al processo - potrebbero risultare in un sostanziale miglioramento nella sicurezza dei pazienti.
Nell'ambito dell'armamentario della informatica medica i Sistemi Artificiali Adattivi di cui si è ampiamente fatto cenno nei precedenti editoriali, vale a dire reti neurali artificiali e algoritmi evolutivi, possono ridurre gli errori medici. Essi migliorano ad esempio il tasso di accuratezza inferenziale, combinando in modo efficiente dati medici di diversa natura e provenienza.

Un fattore di primaria importanza nell'ottenere diagnosi accurate è il riconoscimento delle complessità della malattia umana. Molti disturbi diversi hanno sintomi simili o sovrapposti. Alcune malattie si manifestano differentemente in ciascuna persona. Alcuni pazienti mostrano pochi dei sintomi classici, mentre altri mostrano sintomi normalmente non associati con quella particolare malattia. Alcune disfunzioni mediche trascinano una cascata di complicazioni, che rendono difficile l'interpretazione dei sintomi.

I sistemi di diagnosi computerizzata sono già una realtà in alcuni campi della medicina
Senza alcun dubbio il campo della medicina che ha ricevuto il massimo contributo dall'introduzione dei Sistemi Adattivi Artificiali è la radiologia.

Per capire perché, dobbiamo riflettere su una cosa: l'imaging digitale non l'aveva chiesto nessuno,il radiologo in prima battuta, ma come molte tecnologie innovative è inevitabilmente arrivata a cambiare lo scenario di riferimento.

Avete mai visto un radiologo al lavoro, non tanto mentre esegue un esame radiologico (dal momento che la maggior parte degli esami sono effettuati dai tecnici di radiologia), ma quando esegue il "referto"?

Sino a 20-25 anni fa il radiologo aveva a disposizione le "lastre" ovvero foto in negativo dei più disparati organi ed apparati che era possibile mettere in evidenza con i mezzi tecnologici dell'epoca pre-digitale. Disponeva queste lastre sull'apposito visore, chiamato romanticamente "diafanoscopio" e osservava attentamente i dettagli dell'immagine alla ricerca di tratti suggestivi e di segni patognomonici di una certa malattia. Scriveva poi a mano il referto che veniva ribattuto a macchina dalla segretaria. La lastra veniva archiviata in polverosi armadi. Il lavoro era stato eseguito. I ritmi erano abbastanza intensi ma nulla faceva presagire cosa sarebbe successo nel giro di pochi anni con l'avvento di un infernale armamentario tecnologico: la mitica TAC.

Con la tomografia assiale computerizzata, cambia nettamente il paradigma: il numero di immagini aumenta notevolmente. Una TAC del torace può dare origine ad alcune decine di immagini. È necessario selezionare quelle più esemplificative, stamparle su film e assemblarle in una grande lastra in cui è possibile vedere un certo numero di fette. Il lavoro ovviamente diventa più complesso. I tempi di refertazione per singola immagine si riducono, dato che gli esami effettuati rimangono gli stessi ma le immagini aumentano.

Nonostante l'introduzione del dittafono, che consente al radiologo di non dover trascrivere a mano ma semplicemente di leggere ad alta voce quello che desidera diventi il referto, i ritmi di esecuzione si fanno sempre più nevrotici.

Anche il contesto clinico tuttavia comincia a cambiare. In certi settori oncologici si scopre il valore della diagnosi precoce attraverso i cosiddetti screening di popolazioni a rischio potenziale, prima fra tutte le donne potenzialmente affette da tumore mammario.
Nei primi centri di screening il radiologo effettua anche 30-40 referti ogni giorno. Dati i tassi di incidenza del cancro mammario nella popolazione generale sottoposta a screening (all'incirca 1:1000) è possibile che in un mese di lavoro il radiologo non veda neanche un caso "positivo". Dopo 999 casi negativi è anche possibile che l'unico positivo gli possa sfuggire, semplicemente per stanchezza, o abitudine alla negatività. È possibile anche il contrario, vedere qualcosa che invece non c'è; e qui il prezzo da pagare è l'ansia o il terrore nella donna e una biopsia inutile.

Siamo arrivati agli anni novanta e progressivamente tutta la radiologia diventa digitale. Il numero di immagini cresce a dismisura, mentre i tempi di acquisizione si fanno sempre più brevi. Il paziente ringrazia; in pochi secondi può fare una TAC, in pochi minuti può fare la risonanza o una PET. Il radiologo no. È letteralmente sommerso dalle immagini.

Un post-processing di un esame complesso come la colonscopia virtuale può richiedere anche un ora. Una mammografia per risonanza con mezzo di contrasto, se vi sono alcune lesioni sospette da segmentare a mano e caratterizzare, può richiedere facilmente 45 minuti.

La visione delle immagini sullo schermo del computer è più faticosa rispetto al diafanoscopio. Alcuni dettagli possono sfuggire, altri aspetti notevoli, come un piccolo nodulo di un millimetro, può non essere visto… sono i limiti dell'occhio umano. Con le dovute differenze tecniche credo che ciascun specialista e ovviamente anche il geriatra si possa riconoscere in questo cambio di scenario, caratterizzato sostanzialmente da un vertiginoso incremento della quantità di informazione potenzialmente messa a disposizione su ogni singolo caso da studiare.

È in questo scenario che dobbiamo immaginare l'avvento dei sistemi di rilevazione e diagnosi computerizzati (Computer Aided Detection and Diagnosis, CAD). Essi funzionano come un terzo occhio, non più legato alla esperienza, alla interpretazione e alla sensibilità soggettiva dell'operatore, ma direttamente riferiti alla struttura matematica e quindi anatomica dell'immagine stessa e all'apprendimento dell'esperienza maturata in centri di eccellenza che hanno fornito la chiave di interpretazione della natura di determinate lesioni.

Non è difficile immaginare che in futuro le elaborazioni potranno avvenire non solo in fase di post-processing, ma anche in diretta, in real time, durante l'esecuzione di esami delicati, come quelli della radiologia interventistica, in cui è necessario prendere decisioni rapide e possibilmente giuste; decisioni che possono cambiare la vita dell'essere umano posto sotto quel lenzuolo verde.
I sistemi CAD usano algoritmi proprietari, che sono spesso basati sulle reti neurali, per scansire, elaborare e classificare immagini. E' utile distinguere tra: a)la rilevazione computerizzata che si applica a situazioni in cui il computer assiste lo specialista clinico nell'individuare un'anormalità, come nel caso di screening della mammografia ( detection) e b)diagnosi computerizzata, che si applica a situazioni in cui il computer assiste lo specialista clinico nel caratterizzare in una certa classe patologica un'anormalità già individuata, ad esempio l'identificazione di una lesione come benigna o maligna ( characterization)

I sistemi CAD attualmente hanno già applicazioni commerciali principalmente nella rilevazione e diagnosi del cancro nella mammografia a raggi X. La mammografia è stata la prima applicazione commerciale da quando i sistemi CAD hanno dimostrato la loro capacità di essere rivelatori sensibili di masse e microcalcificazioni. Differenti studi hanno dimostrato che i sistemi CAD superano le prestazioni del radiologo nella corretta classificazione di lesioni benigne e lo equivalgono per ciò che riguarda le lesioni maligne. A livello pratico routinario tuttavia la grande stabilità e riproducibilità dei sistemi computerizzati tende a offrire uno standard più elevato contrastando gli errori dovuti a inesperienza o stanchezza.

La CAD è usato da un crescente numero di radiologi come "secondo paio di occhi" nel leggere una mammografia. Analogamente ad un correttore ortografico sul personal computer, la tecnologia CAD ha il potenziale di rivelare anormalità che altrimenti potrebbero sfuggire durante l'esame, aumentando così la possibilità di rilevazione del cancro. La tecnologia CAD è specialmente efficace nell'identificare le calcificazioni, alcune delle quali possono essere cancerose.
La CAD per la mammografia rileva il 30% dei cancri che non vengono individuati nella valutazione iniziale e sta funzionando come secondo lettore in molte istituzioni ospedaliere. Questa tecnologia è al presente sotto studio o sviluppo anche per altri campi clinici (per esempio cancro al polmone e al colon) e per altre tecnologie di diagnosi per immagini (per esempio tomografia computerizzata, risonanza magnetica)

Aziende come R2 e Deus hanno entrambe sistemi CAD approvati dall'FDA per le malattie polmonari. Alcune aziende stanno estendendo la loro gamma di prodotti per includere altre applicazioni come la risonanza magnetica alla mammella. Diversi studi hanno dimostrato un'enorme variabilità di prestazioni tra radiologi ed anche per lo stesso radiologo durante una lunga giornata di lavoro e che i sistemi CAD aumentano l'accuratezza delle prestazioni. Il CAD potrebbe diventare un modo di routine per presentare le immagini diagnostiche in una crescente gamma di applicazioni.

La CAD migliora la prestazione di un radiologo preso individualmente e riduce la variabilità che si verifica dopo lunghi periodi di lavoro. Ci si aspetta che la CAD, col tempo, diventi più accurato e copra un più vasto spettro di applicazioni. Diventeranno di routine applicazioni che siano capaci di manipolare le varie componenti dell'immagine per mettere in luce caratteristiche sfuggenti in una normale presentazione.In sintesi, la CAD costituisce già adesso una realtà importante e già al presente fornisce una apprezzabile rete di sicurezza permettendo ai radiologi di leggere immagini del torace e dei polmoni più velocemente e più accuratamente.Ci dovremmo aspettare che la funzionalità e l'accuratezza dei sistemi CAD migliorino drammaticamente in pochi anni a venire e che diventino parte degli strumenti standard disponibili a supporto dei radiologi su tutti i sistemi futuri. Appena questi sistemi si svilupperanno, si può prevedere che il ruolo del radiologo cambierà e analogamente man mano che sistemi di diagnosi assistita verranno introdotti in campi più prettamente clinici anche il ruolo di vari specialisti cambierà. La cosa importante è che questa tecnologia, che dalla radiologia si espanderà come già anticipato ad altre specializzazioni, non deve essere vissuta come una minaccia per il medico di perdere la propria professionalità.

E' invece prevedibile che un uso intelligente dell'intelligenza artificiale non possa far altro che accrescere la professionalità del medico, offrendogli maggiore tranquillità, stimolando la sua attenzione sui casi in cui il suo giudizio è diverso da quello dell'operatore informatico, e soprattutto consentendogli di risparmiare tempo prezioso per ragionare sulla malattia, tempo che potrà essere utilmente impiegato per ragionare sul malato, nel suo complesso fisico, psicologico e umano. È questo il futuro che vediamo; è questo quello che ci auguriamo possa avvenire. Questa volta la computer science sarà utile sia per il paziente sia per il medico generalista sia per il medico specialista. Sono certo che queste scoperte porteranno grandi vantaggi e benefici e mi auguro che trovino il supporto necessario al loro ulteriore sviluppo.

Bibliografia

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