Negli ultimi anni è esploso un vero e proprio boom di speranze per il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nel campo medico, in particolare relativamente alla scoperta di nuovi farmaci. In questa direzione, i grandi del settore e diverse startup hanno diffuso l’idea di una trasformazione imminente per il trattamento di molte malattie con soluzioni altamente personalizzate, più rapide e meno costose. Questo è stato rafforzato da progressi in ambito tecnologico, come nel caso di AlphaFold DeepMind, un programma di Intelligenza Artificiale in grado di predire la struttura tridimensionale delle proteine. È stato progettato come un vero e proprio sistema di deep learning.
Tuttavia, ad oggi si fanno i conti con la realtà dei fatti: la tanto desiderata e annunciata rivoluzione non si è ancora verificata. Più precisamente, non si è giunti all’approvazione definitiva di nessun farmaco creato con l’AI. Ma quale sembra essere la motivazione alla base? È necessario partire dai limiti biologici e tecnici delle Intelligenze Artificiali relativi all’estrema complessità dei sistemi biologici umani. Infatti, nonostante gli strumenti a disposizione e le conoscenze raccolte, la comprensione dei processi di interazione tra geni, proteine, cellule e tessuti rimane parziale. Il tentativo sembra essere quello di risolvere problemi che ancora non è possibile comprendere in toto.
A cavallo tra il 2015 e il 2021, vi è stata una “febbre” da investimento nel settore e le protagoniste sono state aziende come BenevolentAI, Exscientia, Recursion e Insilico Medicine. L’obiettivo era quello di adoperare algoritmi, reti neurali e forme di apprendimento automatico per studiare i processi biologici e potenziali effetti collaterali. Ma dopo poco, le nascenti startup e i grandi del settore hanno conosciuto recessioni e fallimenti nelle fasi di sviluppo.
Dunque, quello che trapela è la limitatezza dell’approccio che mette l’Intelligenza Artificiale al primo posto. Nonostante questa consapevolezza, si è diffuso un entusiasmo rinnovato nell’utilizzo di AI generative: non si è più focalizzati sul singolo algoritmo, ma sulla capacità di integrare quantità enormi di dati biologici.
L.V.
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