Negli ultimi anni l’AI sta cercando di trasformare il dolore da esperienza indicibile a segnale misurabile. L’idea è di usare algoritmi di machine learning per leggere nel volto, nei parametri vitali, nei segnali elettrici di muscoli e cervello ciò che la persona non riesce a dire, o che il medico fatica a interpretare. Il dolore diventerebbe qualcosa che può essere registrato.
Alcuni sistemi usano la fotocamera di uno smartphone o di un tablet per analizzare micro-espressioni, tensioni muscolari, cambiamenti appena percettibili nella mimica. Su questa stessa tecnologia si basano app utilizzate nelle strutture per anziani con demenza. L’operatore punta la fotocamera sul volto della persona per pochi secondi; il software interpreta una serie di indicatori e restituisce un punteggio di dolore insieme a suggerimenti su cosa osservare nel comportamento o nel movimento. Questi micro-segnali espressivi spesso sfuggono all’occhio umano.
Un altro fronte di ricerca guarda ai parametri fisiologici. Questi segnali sono rumorosi e poco specifici. Gli algoritmi, però, possono imparare pattern complessi che sfuggono all’occhio umano, combinando i parametri tra loro e seguendone l’andamento nel tempo.
In studi condotti in terapia intensiva e in sala operatoria, modelli di deep learning sono riusciti a prevedere la presenza di dolore con buona accuratezza, talvolta anticipando i punteggi assegnati dagli infermieri. Alcuni gruppi di ricerca lavorano su elettromiografia, per misurare una finissima attività muscolare associata alle espressioni di dolore, e su elettroencefalogramma, per cogliere possibili firme neurali del dolore acuto.
Questi sistemi non sono ancora del tutto sicuri. Il rischio è che sistemi non ben calibrati finiscano per sottostimare il dolore di alcune situazioni e sovrastimarlo in altre. I ricercatori che sviluppano questi sistemi ripetono che non devono sostituire il giudizio clinico, bensì affiancarlo, aiutando il medico a orientarsi in grandi moli di dati, mantenendo al centro l’interpretazione clinica e la relazione con il paziente.
L’obiettivo sarà quello di trasformare gli aiuti dell’AI in cure più efficaci che resteranno comunque nelle mani e nella responsabilità di medici, infermieri e caregiver.
V.L.
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