L’intelligenza artificiale in medicina parlerà anche al femminile. Per troppo tempo infatti “la medicina ha parlato al maschile. Ha studiato, sperimentato, calibrato terapie e dosaggi su modelli prevalentemente maschili, con effetti inevitabili sulla salute delle donne che, pur vivendo più a lungo, spesso vivono peggio gli anni di vita guadagnati. Stanno pagando il prezzo di una scienza costruita su un modello androcentrico: diagnosi più tardive, manifestazioni cliniche spesso sottovalutate, farmaci non sempre adeguatamente personalizzati rispetto alla loro biologia e al loro metabolismo”. Ora è il momento che parli al femminile. E’ la sfida che ha inteso affrontare Giorgia Garganese, Professore associato di Ginecologia e Ostetricia all’Università Cattolica e direttore dell’Unità di Chirurgia degli Organi Genitali Esterni Femminili del Gemelli. Si è dedicata ad un progetto il cui obiettivo è “sviluppare modelli di intelligenza artificiale – spiega la ricercatrice - addestrati su dati clinici femminili per superare il bias di genere in medicina”. Primi a credere nel progetto della Garganese è stata l’organizzazione di Google che le ha assegnato uno dei4 grant che elargisce ad altrettante università italiane, per supportare progetti a tema ‘intelligenza artificiale’. Il progetto integra formazione avanzata, big data e gemelli digitali dei tumori ginecologici per generare modelli predittivi più accurati, migliorare le decisioni cliniche e ridefinire il paradigma della medicina personalizzata. Ma per di Fondazione Policlinico Gemelli IRCCS, questo è solo il primo passo di un progetto molto più ampio. È da questa consapevolezza infatti che ha preso le mosse la direzione della Garganese del Women's Health Center for Digital and Personalized Medicine dell’Università Cattolica del Sacro Cuore. Un centro nato appunto con una missione chiara: riscrivere il paradigma della cura, mettendo la salute femminile al centro della ricerca, della didattica e dell’innovazione tecnologica.
L’intelligenza artificiale, è vero, rappresenta una delle più grandi opportunità della medicina contemporanea. Può analizzare rapidamente milioni di dati, individuare correlazioni invisibili all’occhio umano, aggiornare in tempo reale le conoscenze scientifiche, supportare decisioni cliniche complesse. Ma l’IA non nasce neutra e neppure ‘giusta’. “Dipende tutto dai dati che la alimentano, la istruiscono, la fanno crescere – spiega la professoressa Garganese-. Se quei dati sono parziali o sbilanciati o incompleti, il rischio semmai è di amplificare le disuguaglianze esistenti. Se l’algoritmo impara soprattutto dall’universo maschile, la sua capacità predittiva per la salute delle donne sarà inevitabilmente limitata e viziata”.
Dunque questa una delle prime sfide da affrontare: istruire e ‘formare’ adeguatamente gli algoritmi di intelligenza artificiale per elidere quanto prima e quanto più possibile il gender gap in medicina. Un primo step ineludibile per arrivare poi ad integrare l’intelligenza artificiale nella pratica clinica in modo consapevole, etico e scientificamente rigoroso, costruendo basi di dati solide e rappresentative della popolazione femminile. E come sempre, “non si tratta di sostituire il medico – rassicura la professoressa Garganese - ma di potenziarne la capacità di leggere la complessità, di personalizzare le cure, di ridurre l’incertezza”.
“Al Policlinico Gemelli – rivela la Garganese - stiamo preparando a sviluppare gemelli digitali in ginecologia oncologica: modelli virtuali che integrano dati clinici, istopatologici e radiologici, insieme alle informazioni preziose riportate direttamente dalle pazienti (PRO). Sono proprio queste informazioni, spesso trascurate, che possono fare la differenza: perché i referti medici raccontano solo una parte della malattia. Conta anche il contesto in cui una donna vive, la presenza o meno di caregiver o di una rete di supporto, la possibilità di aderire alle terapie, le difficoltà logistiche nel raggiungere i luoghi di cura, le fragilità sociali e le risorse personali di resilienza. Tutti elementi che incidono sull’esito delle cure e che, troppo spesso, restano fuori dalle analisi tradizionali. L’obiettivo è sviluppare modelli predittivi capaci di orientare le scelte terapeutiche, ridurre l’aggressività quando possibile, anticipare il rischio di recidiva, migliorare qualità e aspettativa di vita”.
Particolare attenzione verrà rivolta anche ai tumori rari ginecologici, come quelli della vulva, per i quali il Centro dispone di una raccolta decennale di dati clinici longitudinali di straordinaria ricchezza . Colmare il gender gap in medicina non è solo una questione scientifica o morale. È una scelta strategica per il Paese. Le donne vivono più a lungo ma trascorrono più anni in condizioni di malattia o fragilità: una realtà che ha un impatto umano e sociale rilevante e che comporta anche significativi costi economici aggiuntivi, spesso sottovalutati. Investire in ricerca, in dati di qualità, in formazione avanzata significa ridurre questo divario e costruire una sanità più sostenibile.