Gemelli digitali in medicina, lo strumento virtuale per supera il gap dell’Intelligenza artificiale

Gemelli digitali, uno strumento virtuale che apre nuove strade nella medicina di precisione. È la svolta che può aiutare a superare i limiti dell'Intelligenza artificiale opaca: ovvero la ‘black box’ (scatola nera),quella complessità dell’algoritmo che porta a diffidenza in un settore come la medicina in cui un errore di diagnosi con conseguenze potenzialmente fatali.

Un team internazionale guidato dai ricercatori dell'Università di Padova - il ‘Padua Center for Network Medicine’ - ha proposto un nuovo quadro concettuale per l'uso dei gemelli digitali (digital twins) per la medicina di precisione, dimostrando che è possibile superare i limiti dell'Intelligenza artificiale opaca con l’osservazione dei dati in tempo reale. Un doppio controllo che può portare a nuovi traguardi in medicina e aiuta i medici a prendere decisioni più velocemente.

Cosa sono i gemelli digitali (digital twins)

Il gemello digitale è un modello virtuale di un oggetto fisico che segue il ciclo di vita dell'oggetto e utilizza i dati in tempo reale inviati dai sensori sull'oggetto stesso per simularne il comportamento e monitorare le operazioni.

I risultati della ricerca - dal titolo 'Challenges and opportunities for digital twins in precision medicine from acomplex systems perspective' - sono stati pubblicati sulla rivista scientifica 'NPJ Digital Medicine', del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.

La svolta dello studio 

Tutto si basa su una piattaforma interdisciplinare per la medicina del futuro. Lo studio si distingue per la sua interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina.

I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici, ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico (ovvero un insieme di tecniche che permettono di ottenere informazioni sulle proprietà chimico-fisiche ed attività biologiche di sostanze chimiche utilizzando unicamente strumenti di tipo informatico) il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.

Cos’è l’Intelligenza artificiale opaca

La ricerca - condotta in collaborazione con l'Università Ca' Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica Portuguesa di Lisbona - mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull'intelligenza artificiale ‘opaca’, definita tale in quanto la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola la diffusione dell'intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.