Dr. Marco V. Benavides Sánchez.
Nuovi strumenti stanno automatizzando la creazione di modelli di intelligenza artificiale, permettendo a un numero sempre maggiore di ospedali di accedere a diagnostica avanzata e sistemi di previsione senza bisogno di esperti di programmazione.
In qualsiasi ospedale, un medico analizza ogni giorno decine di studi clinici: esami del sangue, radiografie, storie farmacologiche. Nascoste in questi dati potrebbero esserci le chiavi per individuare precocemente una malattia o prevedere una complicanza grave. Ma trovare questi schemi richiede più della sola esperienza clinica — richiede la potenza dell’intelligenza artificiale. E fino a poco tempo fa, costruire questi sistemi era un lusso riservato ai grandi centri di ricerca con team di specialisti in programmazione e statistica avanzata.
Ora, però, le cose stanno cambiando. Una tecnologia chiamata Automated Machine Learning — o semplicemente AutoML — promette di portare l’intelligenza artificiale alla portata di qualsiasi equipe medica, indipendentemente dalla presenza o meno di esperti tecnici. Un recente studio internazionale ha analizzato 244 articoli pubblicati tra il 2016 e il 2025 per capire come questo strumento stia trasformando la medicina e quanto siamo vicini a vederlo operativo negli ospedali reali.
IA accessibile: quando le macchine imparano da sole
Tradizionalmente, sviluppare un modello di IA era come costruire un edificio da zero: ogni componente doveva essere progettato, centinaia di combinazioni testate e migliaia di parametri regolati manualmente. Un processo che poteva richiedere mesi, anche per i team più esperti.
L’AutoML cambia completamente le regole del gioco.
«È come avere un assistente che testa automaticamente diversi progetti finché non trova quello che funziona meglio», spiegano i ricercatori brasiliani autori dello studio pubblicato su Artificial Intelligence in Medicine.
Queste piattaforme svolgono gran parte del lavoro pesante, permettendo a medici e ricercatori di concentrarsi su ciò che conta davvero: interpretare i risultati e applicarli ai propri pazienti.
Esempi di piattaforme AutoML popolari
(Non è necessario essere programmatori per usarle)
- Google Cloud AutoML (Vision, Tabular, NLP)
- Azure AutoML
- Amazon SageMaker Autopilot
- H2O AutoML (molto utilizzato in ambito sanitario)
- Auto-sklearn (open source)
- TPOT (open source, usa algoritmi evolutivi)
Dal laboratorio al pronto soccorso
Per cosa viene utilizzata questa tecnologia? L’analisi rivela due applicazioni dominanti.
1. Diagnosticare malattie.
Sistemi in grado di rilevare segni precoci di diabete dagli esami del sangue, identificare una polmonite nelle radiografie toraciche o riconoscere tipi di tumore nelle biopsie. Situazioni in cui velocità e precisione possono fare la differenza tra la vita e la morte.
2. Prevedere il futuro clinico del paziente.
Modelli che stimano il rischio di peggioramento, prevedono complicanze post-operatorie o anticipano la risposta del paziente a determinati trattamenti. Informazioni cruciali per decisioni cliniche consapevoli.
I dati che alimentano questi sistemi provengono principalmente da due fonti:
- cartelle cliniche elettroniche — con valori vitali, farmaci e storia medica
- imaging medico — come radiografie, TAC e risonanze magnetiche
Questo dimostra che l’AutoML non è una tecnologia futuristica: funziona già con le informazioni prodotte quotidianamente dagli ospedali.
Non tutto è automatico: le sfide che restano
Nonostante i vantaggi, l’AutoML non è una bacchetta magica. Lo studio ha individuato ostacoli chiave che richiedono ancora intervento umano specializzato.
La preparazione dei dati rimane il tallone d’Achille. Le cartelle cliniche sono un mosaico complesso: valori mancanti, errori di inserimento, formati incompatibili tra sistemi diversi. Il vecchio proverbio informatico “garbage in, garbage out” è più attuale che mai. Anche con AutoML, pulire e organizzare i dati richiede tempo e competenze.
Quando i ricercatori scelgono approcci tradizionali anziché AutoML completo, il problema maggiore diventa selezionare il modello giusto tra centinaia di opzioni: rete neurale profonda? Random forest? Support vector machine? Ogni scelta implica settimane di test.
Forse la sfida più critica è l’interpretabilità. Molti modelli di IA funzionano come scatole nere: generano una diagnosi o una previsione senza spiegare il ragionamento alla base. In medicina, questo è inaccettabile. Un medico deve comprendere perché il sistema suggerisce una certa diagnosi prima di agire. Un paziente ha il diritto di sapere come sono state prese le decisioni sulla sua salute.
Secondo l’analisi, solo il 30% degli studi esaminati includeva strumenti per spiegare le decisioni dei modelli. Tuttavia, ci sono segnali incoraggianti: questa percentuale ha iniziato a salire significativamente dopo il 2024, indicando che la comunità scientifica sta prendendo la questione sul serio.
L’orizzonte: IA per ogni ospedale
La promessa dell’AutoML è chiara: democratizzare l’accesso all’intelligenza artificiale, finora riservata agli istituti con grandi budget e team multidisciplinari.
Un ospedale regionale potrebbe sviluppare sistemi per rilevare complicanze nei pazienti diabetici. Una clinica rurale potrebbe prevedere il rischio di infarto utilizzando dati locali.
Ma per realizzare questa visione, restano compiti fondamentali:
- sviluppare modelli più trasparenti che spieghino le proprie decisioni,
- stabilire standard più rigorosi per la qualità dei dati medici,
- effettuare valutazioni cliniche approfondite per dimostrare che questi sistemi migliorano davvero l’assistenza.
Se la medicina riuscirà a superare queste sfide, l’AutoML potrà diventare un alleato quotidiano per medici di cliniche, ospedali e pronto soccorso — aiutandoli a prendere decisioni più rapide, precise e informate.
L’IA che si programma da sola potrebbe finalmente diventare quella che arriva a tutti.
Riferimento
- Castro, G. A., Barioto, L. G., Cao, Y. H., Silva, R. M., Caseli, H. M., Machado-Neto, J. A., Cerri, R., Villavicencio, A., & Almeida, T. A. (2025). Automated Machine Learning in medical research: A systematic literature mapping study. Artificial Intelligence in Medicine, 103302.
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