L’AI nelle aree chiave della microbiologia
Le applicazioni più mature e consolidate dell’AI in microbiologia riguardano l’analisi automatizzata delle colture e delle immagini microscopiche, l’identificazione batterica e, sempre più, la predizione della resistenza antimicrobica. Questi strumenti permettono di ridurre i tempi di risposta, aumentare l’accuratezza diagnostica e supportare decisioni terapeutiche più tempestive, elementi centrali per un’efficace antimicrobial stewardship.
Un contesto in cui l’AI può esprimere grande valore aggiunto è quello della virologia: può aiutare ad analizzare in tempo reale grandi volumi di dati, individuare segnali precoci, correlare più rapidamente informazioni provenienti da fonti diverse e supportare decisioni di sanità pubblica ancora più tempestive. “Se vogliamo citare un esempio ancora più diretto di impiego dell’AI in virologia, possiamo pensare alla sorveglianza genomica e all’analisi automatizzata dei dati di sequenziamento, utili per identificare più rapidamente varianti, cluster e dinamiche di diffusione virale”, evidenzia Clerici.
Gli scenari di un futuro non così lontano prefigurano l’integrazione dell’AI lungo tutto il percorso diagnostico: dalla fase pre-analitica, in particolare rispetto all’appropriatezza della richiesta, a quella analitica per una diagnosi più rapida, fino alla fase post-analitica, dove sistemi avanzati, come, ad esempio, i large language models (LLMs), potranno supportare l’interpretazione dei risultati e la produzione di report clinicamente orientati. “Resta però centrale il modello ‘human-in-the-loop’: l’AI non sostituisce il microbiologo, ma ne potenzia le capacità. La vera innovazione non è tecnologica, ma organizzativa e culturale: usare questi strumenti per migliorare qualità, appropriatezza e sostenibilità delle cure”, sottolinea Clerici.
Know-how e progettazione di nuovi strumenti
La survey del gruppo GLAIMAL stigmatizza anche il “gap” tra interesse e utilizzo dei sistemi di Intelligenza Artificiale in microbiologia. “Quasi tutti i professionisti – conclude – riconoscono il potenziale dell’AI e il 99% richiede formazione specifica, ma persistono barriere legate a competenze, infrastrutture e integrazione dei dati. In questo contesto, il ruolo di AMCLI e del gruppo GLAIMAL è proprio quello di accompagnare una diffusione consapevole e sicura. Sono già in sviluppo iniziative su più livelli: programmi formativi strutturati, progetti pilota con tecnologie integrate nei flussi di laboratorio e collaborazioni con partner tecnologici per creare soluzioni inter-operabili con i sistemi informativi sanitari. L’obiettivo non è una diffusione indiscriminata, ma una crescita progressiva, guidata da evidenze, validazione clinica e sostenibilità organizzativa”.
