Rivoluzionare il settore medicale è l’obiettivo di molti pionieri dell’intelligenza artificiale. E qualcuno ha già iniziato a farlo con risultati straordinari: è il caso di Demis Hassabis, fondatore di Google DeepMind e Premio Nobel per la chimica.
Introduzione
Negli ultimi anni si è molto discusso di quanto l’intelligenza artificiale possa aiutare la medicina a diventare più veloce e più precisa. Ma oggi, grazie al lavoro di alcuni pionieri della ricerca, non parliamo più solo di potenzialità: stiamo iniziando ad assistere ai primi effetti concreti di una rivoluzione.
Tra gli sviluppi più recenti in questa direzione, ChatGPT connesso ai dati sanitari mostra come il chatbot stia entrando concretamente nel percorso di cura.
Un esempio su tutti è quello di Demis Hassabis, fondatore di DeepMind, che ha vinto il Premio Nobel per la chimica insieme al collega John Jumper per un risultato che sembrava fuori portata anche per i più ottimisti: mappare milioni di proteine grazie all’intelligenza artificiale.
Il perimetro di questa rivoluzione supera la biologia: OpenAI ha raccolto in un field report sull’AI agentica nel calcolo scientifico come gli agenti stiano diventando strumenti operativi per la ricerca.
Se, invece, vuoi approfondire come si comporta l’intelligenza artificiale quando deve affrontare una diagnosi medica sequenziale, ti consigliamo il nostro articolo: Superintelligenza medica: l’AI di Microsoft segna una svolta
1.Chi è Demis Hassabis e perché ha vinto il Premio Nobel
Demis Hassabis, insieme al collega John Jumper, ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale in grado di decifrare la struttura delle proteine, un compito che fino a pochi anni fa sembrava impossibile.
Le proteine sono gli elementi fondamentali per l’uomo perchè:
- Attivano i neuroni
- Consentono la contrazione muscolare
- Regolano praticamente ogni funzione biologica
Eppure, la loro struttura tridimensionale era, fino a poco tempo fa, un mistero: si conosceva meno dell’1% delle strutture esistenti. Mappare una sola proteina, infatti, poteva richiedere anni di ricerca.
Oggi, grazie al modello AI sviluppato da DeepMind, sono state elaborate oltre 200 milioni di strutture in meno di un anno. Un traguardo che ha fatto guadagnare a Hassabis e Jumper un Nobel per la chimica e ha spalancato le porte a una nuova era nella medicina.
2. La prossima sfida di Hassabis (e dell’intelligenza artificiale)
Dopo aver rivoluzionato la biologia con la mappatura delle strutture proteiche, Demis Hassabis guarda avanti. E lo fa con la stessa ambizione visionaria che ha contraddistinto tutto il lavoro di DeepMind: accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci grazie all’intelligenza artificiale.
Oggi, progettare un farmaco può richiedere oltre dieci anni di ricerca e investimenti che superano miliardi di dollari. Un processo lungo, complesso e costoso, che spesso rallenta l’accesso a terapie salvavita.
Hassabis è convinto che la prossima rivoluzione sarà proprio riuscire a ridurre questi tempi da anni a pochi mesi, o addirittura a settimane, grazie all’elaborazione predittiva dell’AI.
Il concetto è semplice, ma logico: se l’intelligenza artificiale è riuscita a decifrare milioni di proteine in un anno, perché non potrebbe anche simulare e prevedere l’efficacia di nuovi composti farmaceutici prima ancora che vengano testati in laboratorio?
Secondo Hassabis, siamo all’alba di una nuova era in cui la fine della malattia potrebbe diventare un obiettivo realistico, raggiungibile entro i prossimi dieci anni. Una prospettiva che non riguarda solo il mondo della ricerca, ma tocca da vicino anche chi guida aziende sanitarie, laboratori, industrie farmaceutiche e istituti clinici.
3. I limiti (superabili) dell’intelligenza artificiale
C’è un limite che, secondo Hassabis, i sistemi di intelligenza artificiale attuali devono ancora superare: la mancanza di immaginazione e intuizione. Oggi, queste tecnologie, infatti, eccellono nell’analisi, nella predizione, nella risoluzione di problemi complessi, ma ancora non sono in grado di formulare ipotesi scientifiche originali perchè non sono “curiosi”.
Tuttavia, Hassabis prevede che nei prossimi cinque-dieci anni questo gap verrà colmato e i sistemi AI saranno capaci di elaborare nuovi concetti scientifici, formulare congetture e contribuire attivamente all’innovazione, non solo alla sua accelerazione.
Una prospettiva che cambierà profondamente il lavoro dei ricercatori e dei medici, e che richiederà nuove forme di collaborazione uomo-macchina.
4. Le implicazioni: tra potenzialità e rischi
Se da un lato l’intelligenza artificiale in medicina promette benefici enormi, dall’altro pone anche interrogativi importanti legati all’etica, alla sicurezza e al controllo.
Secondo Hassabis, i principali rischi saranno due:
- L’uso improprio da parte di malintenzionati
Tecnologie così potenti, se messe nelle mani sbagliate, possono diventare strumenti pericolosi. - La perdita di controllo sui sistemi stessi
Con l’aumento dell’autonomia, sarà fondamentale garantire che i sistemi AI siano allineati ai valori umani, che rispettino le normative e agiscano sempre a beneficio della società.
Per questo motivo, la scelta di come e con chi integrare l’intelligenza artificiale nel proprio contesto aziendale diventa un tema centrale.
Un caso concreto e frequente è quello del chatbot aziendale personalizzato, spesso il primo progetto con cui le imprese portano l’AI dentro i propri processi.
5. Un’opportunità concreta, ma serve consapevolezza
È evidente: l’intelligenza artificiale sta accelerando la scienza, trasformando interi settori e riscrivendo il modo in cui concepiamo salute, prevenzione e cura.
Quello che fino a ieri sembrava un sogno a lungo termine, come mappare proteine, ridurre da anni a mesi lo sviluppo di nuovi farmaci, immaginare una medicina personalizzata, oggi è tecnologicamente possibile e, in parte, già in atto. Ma come in ogni grande evoluzione, ciò che conta non è solo cosa può fare la tecnologia, ma come viene implementata.
Per chi guida strutture sanitarie, aziende pharma o realtà del medicale, la sfida oggi è duplice:
- Sfruttare l’intelligenza artificiale per guadagnare efficienza, velocità e precisione
- Farlo in modo sicuro, controllato e nel pieno rispetto delle normative e delle persone.
Ecco perché è importante affidarsi a soluzioni specifiche, verticali, conformi, che rendano l’intelligenza artificiale uno strumento di valore reale e non un rischio.
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Fonti:
Artificial intelligence could end disease, lead to “radical abundance,” Google DeepMind CEO Demis Hassabis says,
CBS NEWS
