Chatbot e assistenti virtuali in medicina

Cos’è un chatbot?

Un chatbot è un software in grado di dialogare con le persone in tempo reale utilizzando espressioni e modi di dire tipici del linguaggio umano. In italiano si preferisce il termine assistente virtuale. I primi chatbot risalgono alla fine del secolo scorso, ma è soprattuto in questi ultimi anni che alcuni assistenti virtuali sono utilizzabili con qualsiasi dispositivo mobile (per esempio Alexa, Alice, Bixby, ChatGPT, Cortana, DermoBOT, Eliza, Gemini, Midjourney, Perplexity, Rationale, Siri, etc). Uno dei primi chatbot della storia fu “Eliza” elaborato nel 1966 da Joseph Weizenbaum e in grado di emulare un colloquio tra paziente e terapeuta, fornendo risposte automatiche sulla base delle domande dell’interlocutore. L’algoritmo di Eliza è stato negli anni perfezionato e la maggior parte dei chatbot attualmente disponibili sono in grado di fornire agli utenti risposte gratuite, istantanee e 24 ore su 24, con una buona esperienza d’uso da parte dell’utente (user experience). Rispetto a un call center umano, il chatbot può conversare in contemporanea con milioni di utenti, fornendo risposte diverse anche di fronte a domande identiche, poste dai suoi interlocutori. La complessità di tali risposte dipende dalle istruzioni fornite dal programmatore, e un chatbot può pesare dai pochi kilobytes (es. chatbot a scopo di intrattenimento) a svariati gigabytes (chatbot vocale multilingua con visore artificiale e riconoscimento ottico delle immagini o di parte di esse).

Tipi di chat bot

Alcuni chat bot sono in grado di fornire risposte che tengono conto di determinati parametri ambientali a seconda dell’ora del giorno, delle condizioni meteo e della posizione geografica dal quale vengono utilizzati. I chatbot possono essere utilizzati da qualsiasi piattaforma (es. telefono, tablet, computer) e grazie ad alcune API gratuite le risposte possono essere convertite in messaggi vocali e tradotte in tempo reale in qualsiasi lingua. Alcuni social network (es. facebook, twitter, telegram) dispongono di chatterbot programmabili dall’utente in grado di fornire risposte personalizzate agli altri contatti della propria rete. Con poche righe di istruzioni è possibile trasformare i chatbot in veri e propri call center, in grado di fornire assistenza online o di migliorare la navigabilità di un sito web. Grazie alla tecnologia AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) alcuni chatbot sono in grado di prevedere il tipo di domanda dell’utente e fornire risposte ancor prima che la domanda sia completa, un po’ come accade tra esseri umani nella vita di tutti i giorni (analisi predittiva). Le reti neurali consentono al chatbot una sorta di apprendimento automatico e di imparare oltre che dal programmatore, anche e soprattutto dalle conversazione con gli umani (apprendimento automatico e machine learning). Oltre a eseguire sofisticati algoritmi di calcolo i moderni bot sono in grado di restituire risposte autonome oltre a quelle preimpostate, imparando nuove informazioni dagli interlocutori e ponendo nuove domande (deep learning). In un esperimento iniziato nel 2017, due bot hanno iniziato a dialogare tra loro, utilizzando a un certo punto della conversazione un linguaggio del tutto nuovo e incomprensibile agli sviluppatori, ma di senso compiuto. Anche i software di scacchi (attualmente esistono campionati mondiali per soli software, data la loro supremazia contro gli scacchisti in carne e ossa), a un certo punto della partita, dopo aver esaurito il cosiddetto albero delle aperture (algoritmo matematico preimpostato), sviluppano un’iniziativa di gioco totalmente autonoma e imprevedibile persino per i giocatori più esperti. Il deep learning utilizzato dai bot si basa sull’apprendimento automatico delle reti neurali (intelligenza artificiale).

Chat bot e intelligenza artificiale in medicina

È interessante ricordare che Eliza, uno dei primi chatbot, fu ideato proprio simulando la conversazione tra un utente reale e un terapeuta virtuale. Attualmente si utilizzano ancora poco i chatbot in medicina, e la maggior parte di essi viene utilizzato per mansioni più o meno utili (es. promemoria, gestione degli appuntamenti, indicazione del servizio sanitario più vicino), sebbene ancora marginali rispetto al potenziale di questo strumento. La risposta alle gesture, ai comandi vocali e ai dati provenienti dai sensori biometrici attivati dal proprio dispositivo mobile, consentirà a questi assistenti personalizzati di fornire agli utenti risposte sempre più utili e intuitive. I telefoni di ultima generazione montano di base dei sensori biometrici in grado di fornire al chatbot istruzioni supplementari (es. misurazione della frequenza del battito cardiaco tramite le variazioni di luminosità attraverso la pelle). Esistono dei biosensori esterni o wireless (es. dermatoscopio a epiluminescenza per i nei, sfigmomanometro per la pressione arteriosa, glucometro per la misurazione della glicemia, etc) sia per uso domestico che professionale, di supporto e non in alternativa all’insostituibile rapporto con il proprio medico.

Dermobot 4.0 un prototipo di chatbot per la dermatologia

DermoBOT nacque nel 2007 come prototipo sperimentale di chatbot in grado di rispondere alle domande da parte degli utenti in merito alle più comuni problematiche in dermatologia. Il software fu apprezzato e premiato nel 2011 con l’eContent Award. A oltre 17 anni dalla sua nascita, Dermobot resta un semplice prototipo sperimentale di assistente virtuale in grado di orientare l’utente nella navigazione del sito web di dermatologia sul quale è installato. È una guida interattiva in grado di migliorare l’esperienza di navigazione del sito, ma non fornisce pareri diagnostici né terapeutici. A un software può essere insegnata qualsiasi cosa, e spesso bastano pochissime righe di istruzioni per eseguire in automatico operazione molto complesse. È probabile che in futuro i chatbot avranno molto più spazio in medicina, con l’auspicio di rafforzare ulteriormente il prezioso rapporto tra medico e paziente, senza sostituirsi a esso. In futuro, algoritmi più articolati potranno consentire ai chatbot di estrapolare informazioni provenienti dalla fotocamera del proprio telefono e di utilizzare tali parametri per fornire risposte ancor più personalizzate (per esempio teledermatologia). Mentre in alcuni settori (come ad esempio turismo, telefonia, gaming) i chatbot possono fornire indicazioni molto precise, in medicina le risposte vanno sempre intese come orientative e generiche, evitando l’autodiagnosi e rimandando ogni volta a parlarne con il proprio medico, per evitare di basare le proprie scelte diagnostiche e terapeutiche su risposte elettroniche fuorvianti, poiché basate su un software e non su una vera e propria visita medica. Qualità e quantità di elementi diagnostici che il medico può rilevare al momento della visita sono di gran lunga superiori a quanto un software attuale può ricavare sulla base di una semplice e generica conversazione online, ma credo che nei prossimi anni, almeno a scopo sperimentale, i chatbot saranno utilizzati sempre di più come supporto alla visita medica, senza alcuna pretesa di sostituirsi a essa.

Chatbot e analisi di immagini dermatologiche

Come per le altre tecniche di imaging in medicina, anche in dermatologia è possibile dare in pasto all’intelligenza artificiale un’immagine cutanea ad alta definizione o un filmato della pelle ottenuto in tempo reale con la videocamera ancora posizionata sulla pelle del paziente. In teoria è possibile persino memorizzare tutti i nevi del paziente, in una sorta di dermatoscopia total body (total body dermoscopy workflow). Ciò può talora facilitare il lavoro del dermatologo, senza ovviamente sostituirlo, in quanto la diagnosi dermatologica e ancor più in generale la visita medica, sono procedure complesse non riducibili alla semplice analisi dei pixel di un’immagine clinica, per quanto essa possa essere dettagliata.