INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEI SERVIZI ALLA PERSONA: STORIE DI COLLABORAZIONE TRA ESSERI UMANI E ALGORITMI

 

STEFANO GHENO 

Bentrovati a tutti, benvenuti al Meeting di Rimini e grazie di essere intervenuti a questo nostro incontro sul tema dell’intelligenza artificiale, uno dei tanti incontri che facciamo su questo tema. Io sono Stefano Gheno, sono il presidente di CDO Opere Sociali. A questo punto una domanda potrebbe sorgere spontanea. Perché mai c’è il presidente di CDO Opere Sociali che modera un incontro sull’intelligenza artificiale? Succede questo perché nel corso dell’anno noi organizziamo un percorso che chiamiamo scuola delle opere in cui proviamo ad accompagnare i nostri associati, più di 600 opere sociali in tutta Italia, ad affrontare delle tematiche che riguardano quello che sta accadendo nel mondo e anche dove ci sta portando quello che sta accadendo nel mondo. Quindi una formazione non di natura eminentemente tecnica o professionale, ma che riguarda in qualche misura degli aspetti che sono pervasivi e che quindi volenti o nolenti andranno a ricadere anche su quella che è la pratica di persone che si occupano non di tecnologia, non di innovazione, ma si occupano magari di sociale, di educazione, di fragilità e così via. Abbiamo pensato di inserire questo incontro che riguarda certamente l’intelligenza artificiale, ma nei servizi alla persona, storie di collaborazione tra esseri umani ed algoritmi. Un po’ perché certamente, lo stiamo sperimentando tutti, nessuno può dire che l’intelligenza artificiale non c’entri con quello che sta facendo. Ormai è un fenomeno evidente, sta permeando tutti gli aspetti della vita quotidiana e mi verrebbe da dire anche tutte le professionalità, anche se devo dire – io faccio lo psicologo di mestiere – spesso noi che ci occupiamo appunto di lavori di professioni della relazione di aiuto, abbiamo un po’ la tendenza a ritenere che queste sono cose da ingegneri, sono cose da tecnici, è sempre meno così. Noi non ci occuperemo tanto di sfatare i miti dell’intelligenza artificiale che toglie l’umanità, che si sostituisce. Non è tanto questo. Noi vorremmo, come nostro metodo abituale, partire da esperienze positive che dimostrano come l’intelligenza artificiale possa essere una risorsa importante, non sostitutiva, ma una risorsa importante per essere più capaci di curare le fragilità, di entrare in rapporto con le persone deboli, di considerare in maniera più precisa e più efficace quello che è il nostro desiderio, che è rispondere al bisogno delle persone. Affronteremo questo tema grazie alla testimonianza di quattro persone che vedete alla mia destra che vi presento e ve le presento in ordine di posizionamento. Immediatamente alla mia destra Michela Coccia. Michela Coccia è un medico ed è direttore clinico del Centro Nemo di Ancona. Abbiamo Lucia Migliorelli. Lucia Migliorelli è un’accademica, è una ricercatrice, esperta di intelligenza artificiale e lavora e insegna all’Università di Teramo. Abbiamo Ilaria Gallucci che è un’analista del comportamento, poi ci spiegherà perché è importante questa cosa, coordinatrice del Centro Orizzonti della Cooperativa Sociale Il Faro e da ultimo Beatrice Pini che è l’amministratrice della Cooperativa Sociale Il Faro che rappresenteranno l’aspetto esemplificativo insieme al Centro Nemo del tema che stiamo trattando. Io non rubo altro tempo, abbiamo già fatto un breve giro di preparazione di questo primo momento di scambio. Invito quindi Michela Coccia che è quella designata a parlare per primo.

MICHELA COCCIA 

Buonasera, grazie al moderatore per questa introduzione e grazie a voi per comprendere meglio quello che il moderatore ci ha lanciato, il tema di come la tecnologia, in particolare l’intelligenza artificiale, sta arrivando dritta ai servizi della persona. Vi parlo brevemente del contesto in cui lavoro, i centri clinici Nemo, che forse molti di voi sanno, sono un network di centri clinici in Italia che sono completamente dedicati alla cura, assistenza e ricerca delle malattie neuromuscolari. Andiamo subito al tema della fragilità, della complessità. Le malattie neuromuscolari possono essere considerate il paradigma della complessità clinica assistenziale e di impatto sulla qualità di vita delle persone. Parliamo di malattie che molto spesso esordiscono nell’età infantile e che colpiscono tanti domini clinici: il movimento, la respirazione, la deglutizione, la comunicazione, impattando in maniera significativa sulla quotidianità e sulla qualità di vita non solo delle persone affette, ma dei propri familiari. I centri clinici Nemo, proprio per rispondere a tutta questa esigenza, a tutta questa complessità, a tutta questa fragilità, e la cosa che li rende unici, nascono dalla volontà e dall’intuizione delle persone affette, quindi delle associazioni di pazienti che insieme ai clinici esperti, agli scienziati e alle istituzioni hanno creato questi centri che si caratterizzano per dei principi di assoluta correlazione e unione fra la cura e la ricerca, una multidisciplinarità nativa, per cui all’interno di questi centri operano tante specialità in sinergia per mettere sempre al centro della presa in cura la persona con tutte le sue esigenze. Per cui già da questo capiamo che questo è un terreno fertile in cui vengono fuori tutte delle criticità cliniche assistenziali di diversa natura che richiamano l’esigenza di una ricerca finalizzata ed esperta, ma nel momento in cui esiste e si evolve, di una tecnologia capace di rispondere ai bisogni sempre crescenti e sempre più peculiari delle persone. Questo è il contesto in cui nasce la nostra storia, il nostro progetto di cui vi voglio parlare.  Mi viene da dire che prima di introdurvi la mia storia, la nostra storia, quando ho letto il titolo di questa sessione, un bellissimo titolo, “Storie di collaborazione fra esseri umani e algoritmi”, visto che da qualche anno mi occupo dell’applicazione dell’intelligenza artificiale all’interno di questo contesto, mi è subito venuto in mente: Sì, ma è bene e forse questo sarà il filo rosso  un po’ di tutta questa ora passata insieme, ricordare a tutti che prima dell’incontro fra l’essere umano e l’algoritmo c’è un tempo lunghissimo, faticoso e discusso di incontro fra intelligenze umane, capacità di ascolto umane, flessibilità umane, umiltà umane. Quindi prima c’è un incontro fra uomini che permettono poi l’incontro con l’algoritmo e quindi tutti gli strumenti che questa tecnologia ci offre. Qual è stato l’incontro che ci ha portato a sviluppare questo progetto di cui vi voglio parlare oggi? L’incontro. Io sono un medico e tutte le volte che faccio un’azione o faccio un progetto, tutto nasce da un incontro fra un bisogno, una richiesta d’aiuto di un paziente e la mia volontà, capacità, esperienza, competenza nel rispondere più o meno tempestivamente a quello che quella persona in quel momento mi chiede. Parliamo di sclerosi laterale amiotrofica, una malattia neurodegenerativa che colpisce i motoneuroni e determina una progressione veloce di tanti ambiti che abbiamo descritto prima. Il bisogno delle persone è quello di riuscire a intercettare velocemente il cambiamento e la nostra risposta deve essere quella di una gestione proattiva, arrivare, prevenire, predire e arrivare prima della malattia, prima del momento in cui questa malattia fa peggiorare il quadro e degenerare la situazione. Abbiamo fra tutte le funzioni intercettato una delle funzioni che è la parola. Questo progetto l’abbiamo chiamato “Parola di Motoneurone” perché siamo andati a vedere il bisogno del paziente. Abbiamo voluto monitorare con queste modalità di intelligenza artificiale l’evoluzione della parola. Sapete le persone con sclerosi laterale amiotrofica nel corso della malattia hanno una compromissione nel parlare sia in termini di voce che di articolazione della parola e abbiamo voluto studiare questa evoluzione tramite degli strumenti di machine learning. Perché proprio la parola e mi ricollego a quello che diceva il moderatore, perché monitorare il respiro troppo in maniera troppo anche in telemonitoraggio da casa può diventare impattante per il paziente. Perché il respiro è una funzione vitale. La parola e chiedere di monitorare la parola anche una volta al mese, una volta ogni 15 giorni, rende meno impattante il senso del monitoraggio. Però io dalla parola posso intercettare un minimo di cambiamento. Il cambiamento della parola studio se il cambiamento della parola mi correla col cambiamento di altre funzioni che noi chiamiamo funzioni bulbari che sono la funzione di deglutire, la funzione di respirare. Queste sì che sono funzioni in cui so che devo intervenire tempestivamente e mi dà l’idea di personalizzare il follow-up, il trattamento per ogni singolo paziente, registrando anche da remoto e non dando l’idea di essere troppo invasivi. Questo è stato il primo incontro. Il secondo incontro è stato l’incontro con degli ingegneri, anche qui l’incontro di cervelli di intelligenze umane, perché comunque sia noi dobbiamo sapere quello che chiede l’algoritmo. L’algoritmo non vive di vita propria. Sono io che pongo a lui un quesito, sono io che lo costruisco ed è l’ingegnere che lo addomestica. Poi l’output che mi restituisce l’algoritmo, in questo caso l’indice di andamento di una funzione che è quella della parola, io poi lo giudico e sulla base di quello che l’algoritmo mi ritorna e agisco secondo il mio ragionamento e la mia competenza. Stiamo ottimizzando un’applicazione che può essere utilizzata a casa da qualsiasi dispositivo, avvicinando anche le persone più inesperte e più anziane a questa tecnologia in cui le persone registrano delle parole e delle frasi e solo una tecnologia come l’intelligenza artificiale riesce a fare da moltiplicatore e a riuscire a cogliere quello che l’orecchio umano o l’occhio umano non riesce a cogliere e ridarmi un indice preciso e farmi capire, farmi avere un campanello d’allarme di quali sono quelle situazioni in cui io posso e devo intervenire in maniera tempestiva. Questo nel corso dello sviluppo ci ha anche sorpreso perché ha avuto un impatto sicuramente positivo nella gestione, ma anche un impatto positivo nelle persone che si sono sentite integrate. Questa applicazione è piaciuta tantissimo, si sono sentite parte della cura. Questo è quello che si chiama empowerment della persona. Si è sentito parte della cura, ha partecipato alla cura e l’impatto di sentirsi seguito è stato importante. Tutto questo, considerando tutte le caratteristiche irrinunciabili che questo tipo di tecnologie ha, perché se da una parte è fondamentale l’incontro dei cervelli umani, dall’altra è impensabile che un cervello umano possa fare tutti questi calcoli e mi possa dare tutte queste predizioni. Ci ha fatto capire quanto è importante questa tecnologia, a tal punto che all’interno della rete dei Nemo è nato un polo tecnologico dedicato alle malattie neuromuscolari che si chiama “Nemolab”, che è un polo che al pari si affianca alla ricerca clinica nello studio e nella valutazione di nuovi strumenti per la presa in carico delle persone con malattie neuromuscolari.

STEFANO GHENO 

Grazie, grazie Michela per questa prima esemplificazione, direi molto interessante. Io vorrei semplicemente sottolineare una cosa. Alla fin fine è sempre una questione di relazione e nella relazione uno dei presupposti fondamentali è l’accettazione della diversità, quindi la possibilità di coniugare strumenti e umanità che hanno evidentemente delle caratterizzazioni, direi quasi distantissime, ma inserirle in un percorso che porta a generare un aumento di positività per l’interlocutore è una scoperta entusiasmante. Quando riusciamo a farla è una scoperta entusiasmante. Diamo adesso la parola a Beatrice Pini che ci racconta della Cooperativa Sociale Il Faro e poi andiamo avanti sull’esemplificazione.

BEATRICE PINI 

Buonasera a tutti. Ci tengo a descrivere un po’ la cooperativa. La Cooperativa Sociale Il Faro nasce ormai 35 anni fa e opera in tutto il territorio delle Marche. Progetta e personalizza dei progetti al servizio delle persone che ne hanno necessità a partire dagli 0 anni fino ai 100, nel senso che supportiamo i bambini, i minori, i disabili, in particolare gli anziani o comunque tutte quelle persone che anche in un periodo particolare della loro vita vivono un momento di difficoltà e di disagio. Io inizio a lavorare con la Cooperativa Sociale Il Faro come assistente alla disabilità, poi in qualità di assistente sociale ho iniziato a coordinare i servizi che progettiamo. Infine adesso mi trovo anche ad amministrare la cooperativa e in questi anni quello che è stato la linea guida o comunque quello che è alla base del servizio sociale, dei servizi che facciamo alla persona, è la rete che c’è dietro la progettazione di un servizio personalizzato, perché per pensare al meglio un servizio alla persona non si può farlo da soli. Quando parlo di rete, parlo di un’equipe che sia professionale e quindi competente per mettere a terra un progetto, ma anche di tutta quella rete che collabora nella crescita della persona, i familiari, gli educatori, gli insegnanti e quant’altro. Negli ultimi anni ci siamo resi conto che all’interno di questa rete l’umano come lo pensiamo noi non basta più perché lavorare all’interno del sociale si è complessizzato perché la persona, le famiglie, la società, la comunità è sempre più particolare, più dettagliata e quindi non basta solo la competenza umana, c’è bisogno di molto di più proprio per pensare e per andare a progettare un percorso che sia individualizzato. All’interno della Cooperativa Sociale Il Faro c’è anche un centro che è il Centro Orizzonte, di cui Ilaria è la coordinatrice dell’equipe che lo gestisce, che 10 anni fa abbiamo fondato e pensato per dare una risposta a quelle tante famiglie che hanno dei minori con autismo. Noi al momento abbiamo in carico nel Centro Orizzonte quasi una sessantina di famiglie. Oltre a offrire, perché il Centro Orizzonte è un centro accreditato a livello regionale, un centro accreditato a livello di eccellenza, oltre a offrire ovviamente tutti quegli aspetti che sono terapeutici per la cura, il mantenimento e il miglioramento di questi minori, offriamo anche dei servizi che sono a 360 gradi di supporto a tutto il nucleo familiare. Quello che in questi 10 anni ci siamo resi conto mancava o comunque c’era necessità di supportare oltre al lavoro dell’equipe multiprofessionali e multidisciplinare che supporta queste famiglie era anche l’utilizzo e il supporto dell’intelligenza artificiale. In che modo? Più dettagliatamente poi lo spiegherà Ilaria, però sicuramente quello che ci siamo adoperati a fare è cercare dei progetti e dei finanziamenti che ci permettessero di mettere in pratica e di sperimentare come l’intelligenza artificiale potesse migliorare al massimo le prestazioni a livello terapeutico e di monitoraggio di questi minori, perché molte sono le persone che ci lavorano e farsi supportare, andare a prevenire anche delle stereotipie, degli atteggiamenti che questi bambini hanno, aiuta e migliora non solo il loro atteggiamento, il loro percorso, ma soprattutto la qualità del lavoro di chi quotidianamente li supporta.

ILARIA GALLUCCI 

Buonasera, io sono Ilaria Gallucci. Sono la coordinatrice del Centro Orizzonte che è un centro nato 10 anni fa e che si occupa di valutazione, diagnosi e trattamento di bambini, dell’età evolutiva, di bambini con disturbo neurosviluppo e in particolare di bambini con autismo, che è un disturbo che si caratterizza per la compromissione in diverse aree tra cui quella sociale, comunicativa e per movimenti ripetitivi e interessi ristretti. Grazie al progetto Stargate, che è un progetto per l’innovazione tecnologica per i servizi alla persona, abbiamo messo in campo diverse risorse che potessero aiutarci, aiutare il percorso educativo e terapeutico dei nostri bambini. In particolare abbiamo digitalizzato alcuni aspetti come la presa dati, il sistema di rinforzo, la token economy, e abbiamo preso in esame questi movimenti ripetitivi che sono le stereotipie che sono dei movimenti apparentemente afinalistici, ma che in realtà assolvono a diverse funzioni e che possono impattare sulla vita dei bambini con autismo a più livelli, a livello di apprendimenti, a livello di stigma sociale. Tutto quello che facciamo ancora adesso e che abbiamo fatto negli anni passati è stato quello di prendere i dati con carta e matita. L’operatore prendeva dati su diversi aspetti tra cui quelli delle stereotipie. Quello che abbiamo cercato di fare invece è stato mettere in campo l’algoritmo per insegnargli a riconoscere queste stereotipie, per individuarle e catalogarle. Questo è stato possibile grazie ai nostri terapisti, alla neuropsichiatra infantile che c’era da inizio progetto che è la dottoressa Vera Stoppioni e a tutta l’equipe e agli educatori che lavorano con i bambini nel quotidiano, grazie alla registrazione di brevi video che venivano poi annotati al termine della sessione. L’operatore prendeva il dato sul video, diceva poi ai tecnici che la stereotipia dello sfarfallio iniziava al minuto 5 e finiva al minuto 530. Questo al fine di insegnare all’algoritmo quali fossero queste stereotipie. Questo porterà a un miglioramento anche del lavoro del terapista che può concentrarsi solamente sull’insegnamento delle abilità in essere in quel momento e ad una presa dati sicuramente più oggettiva e meno soggetta alla variabilità dell’operatore che prende il dato. Tutto quello che è intelligenza artificiale è complementare, è a supporto dell’essere umano e del terapista e delle terapie che mettiamo in atto.

STEFANO GHENO

Grazie, grazie molte. Mi è venuta una domanda su questa, ma la faccio dopo. Lucia Migliorelli ci aiuti a fare un primo momento sintetico di quello che abbiamo sentito rispetto a queste opportunità offerte.

LUCIA MIGLIORELLI 

Sì, assolutamente. Innanzitutto grazie, grazie anche al pubblico. Sì, in realtà sono stati toccati tanti temi interessanti. Adesso brevemente vi dico due parole su di me. Io ho una formazione, nasco come bioingegnera, poi mi sono votata all’informatica. Ho detto: “Vabbè, perché non studiare altri 3 anni?” Ho fatto questo dottorato di ricerca e poi: “Perché non studiare altrettanti anni?” Ho continuato con la carriera accademica che è meravigliosa, ti permette di continuare a studiare. Io nella vita quando mi chiedono cosa fai? Studio. Perché ci tengo a parlarvi della mia formazione? Perché un po’ questa anima da bioingegnera è rimasta perché continuo a lavorare su tanti progetti in ambito clinico, sistemi di supporto all’operato umano in ambito clinico. In realtà io quando all’inizio mi sono interfacciata per la prima volta con gli algoritmi di intelligenza artificiale, dicevo: “Vabbè, ma io studio questi algoritmi che simulano il comportamento del cervello umano”. Beh, sono passati anni dal mio dottorato di ricerca. Io all’inizio addirittura non c’erano i codici, era proprio gli inizi del deep learning. Adesso vi dico, io produco algoritmi a intelligenza zero. Ne abbiamo parlato fino adesso, abbiamo dato delle testimonianze di progettualità in cui in effetti il ruolo di un algoritmo è se vogliamo marginale, perché viene da un lavoro enorme di dialogo tra esseri umani. Io e la dottoressa Coccia, per esempio, ci siamo conosciute ormai 5 anni fa e 5 anni fa abbiamo cominciato a dialogare sul come poter rispondere in maniera efficace ed efficiente a un reale bisogno clinico. Prima è stato detto la necessità nella SLA di monitorare la parola, perché la parola ha in effetti un impatto sociale, è un modo di comunicare. Quindi abbiamo cominciato a ragionare sul come poter monitorare la parola e come farlo in maniera efficace e affinché portasse al paziente meno stress possibile. Quindi abbiamo cominciato a dire: “Ok, magari possiamo far ripetere delle parole al paziente e magari possiamo registrare attraverso uno smartphone, un dispositivo di uso comune”. Poi questi dati cosa fanno? Vengono presi e vengono annotati da un clinico. Prima è stato citato un processo importantissimo quando si parla di intelligenza artificiale e di addestramento degli algoritmi di intelligenza artificiale. È stato citato il processo di annotazione del dato. Perché parlo di intelligenza zero? Perché questi algoritmi lavorano molto spesso, soprattutto in ambito clinico, a partire dal concetto che di un dato conosco l’etichetta ad esso associata. Per farvi un esempio ancora più semplice, se volessi addestrare un algoritmo di intelligenza artificiale a riconoscere cani e gatti dalla fotografia del cane, dalla fotografia del gatto, devo dare l’etichetta. Gli devo dire: “Ok, caro algoritmo, queste mille immagini rappresentano un cane, queste mille immagini rappresentano un gatto” e l’algoritmo impara a riconoscere delle caratteristiche per poter associare alla fotografia del cane o del gatto la sua etichetta. E qui funziona uguale. Un dato, questo dato viene annotato da un clinico, da una componente clinica. La componente clinica annota il dato e questo dato viene garantito a un algoritmo che viene addestrato a riconoscere le stereotipie, a stabilire un grado di intelligibilità del parlato umano e diventa un supporto a quella che è la decisione clinica, una decisione che però non è pilotata da un algoritmo. Noi parliamo sempre di supporto, in questo caso si parla di algoritmi a supporto dell’operato umano. Sulla parte di addestramento algoritmico siamo già al 20-22 del mio esame di computer vision e deep learning. Quello è importante. Perché siamo qui? Cosa è importante ricordare? Secondo me quando parliamo di algoritmo di intelligenza artificiale è importante ricordare il nostro ruolo perché un po’ forse con l’introduzione di Chat GPT ce lo siamo dimenticati. Un po’ Chat GPT forse ci ha riportato a quel concetto di intelligenza artificiale e al film Terminator, ovvero un algoritmo che ha in effetti un’intelligenza soprannaturale che quindi ci ruberà il lavoro o addirittura distruggerà l’umanità. Invece siamo qui perché è importante ricordare che in realtà questi algoritmi non hanno intelligenza. Siamo noi a stabilire l’intelligenza di un algoritmo e siamo noi ad avere un ruolo nell’addestramento algoritmico. Voi ce l’avete quotidianamente un ruolo nell’addestramento algoritmico, anche voi annotate dati quotidianamente. Questo è un concetto importante che dobbiamo passare in questo momento dialogico. Un concetto che secondo me è importante è quello di comprendere che questi algoritmi non sono neutrali e noi agiamo nel processo di addestramento di un algoritmo. Non solo li utilizziamo, ma li addestriamo anche.

STEFANO GHENO 

Grazie. Mi stavo segnando questa cosa che è stato parte dell’ultima cosa che hai detto, ed è non solo Chat GPT. Adesso ormai effettivamente quando noi pensiamo all’intelligenza artificiale pensiamo a noi che diciamo fai questo, fai quest’altro. Mentre invece tu stai dicendo il tema è molto più ampio, per certi versi molto meno sostitutivo, diventa più un’efficacia strumentale. Mi viene da pensare da psicologo che il problema, come sempre, non è innanzitutto quello della risposta, ma è quello della domanda. Si tratta di saper fare le domande, di riuscire a formulare le domande. Prima di tornare però su questo, volevo fare una domanda a Michela e a Ilaria. Volevo sapere dal punto di vista della relazione con gli operatori umani che cosa è successo quando avete iniziato a introdurre questi strumenti, ha detto Lucia, di supporto all’operato umano, perché non sono strumenti neutrali. Questo è vero. Cosa vi è successo?

MICHELA COCCIA 

La prima cosa da dire è che l’abbiamo costruiti insieme. Prima si parlava dei team multidisciplinari, quindi quando si costruisce uno strumento del genere, come dicevo prima, tanti cervelli e tanti esseri umani, tante intelligenze umane si mettono insieme. Tutti questi progetti nascono non da una persona, nascono dal neurologo, dal fisiatra, dal logopedista, dal fisioterapista respiratorio. Se ci pensiamo bene, l’algoritmo fa quello che il team multidisciplinare fa. Lavorando insieme un team multidisciplinare non lavora mai in parallelo, ma lavora in sinergia e quindi la somma delle azioni del singolo operatore non è mai una somma, ma è sempre una moltiplicazione. Fondamentalmente il costruire insieme agli stessi operatori con cui normalmente lavoriamo uno strumento nuovo, come è stato descritto, è uno stimolo enorme per la relazione fra gli operatori, ma anche per l’orizzonte che diamo sia alla professionalità, alle competenze degli operatori, che questo è un altro concetto importante, quanto è importante formare in tutti gli ambiti la competenza, l’incontro con l’ingegnere. L’ingegnere ci aiuta a mediare fra quello che chiediamo noi clinici e quello che l’algoritmo ci può dare, ma il lavoro all’interno del team, non nel ricevere lo strumento già fatto, ma nel costruirlo, perché in questo caso si costruisce insieme, ha una potenza enorme nelle nuove prospettive anche di conoscenza a un team clinico come quello che esiste appunto nelle nostre strutture. Fra l’altro i clinici normalmente sono degli accumulatori seriali di dati anche non consapevolmente. Noi clinici scriviamo nelle nostre cartelle cliniche, abbiamo l’elettrocardiogramma, abbiamo la saturimetria, abbiamo la spirometria e accumuliamo tantissimi dati, alcuni non consapevoli perché sono quei dati di quello che spiegavo prima, di tono dell’umore, di qualità di vita, di impatto di malattia che in parte raccogliamo con le scale cliniche, in parte ci si attaccano alla pelle, sono quelle che il fisioterapista percepisce trattando il nostro paziente. Quelli sono dati fondamentali che vanno valutati ed è fondamentale per questo riuscire e pensare che questi strumenti ci potranno permettere di mettere insieme il valore della saturimetria, la qualità della voce al percepito del paziente, a quello che il terapista percepisce della qualità di vita del paziente, quindi dati numerici, dati che finora difficilmente si riescono a raccogliere. Quindi lo strumento è veramente potente ed è importante, mi viene da dire irrinunciabile.

STEFANO GHENO 

Grazie Michela. Direi che una delle cose che sicuramente possiamo portarci a casa fin da adesso è questa idea della costruzione comune, del costruire insieme. Però la cosa interessante è che il costruttore resta l’uomo se vuole farlo, perché io capisco che ci può essere anche la tentazione di delegare. Ilaria, da voi?

ILARIA GALLUCCI 

Sì, assolutamente. Anche da noi c’è stato un lungo processo di costruzione di decisione in team a partire da tutta l’equipe, quindi dal neuropsichiatra, terapista, psicologa, logopedista, per capire anche cosa volevamo prendere in analisi, cosa osservare. Siamo arrivati alle stereotipie che sono anche di varia natura. Siamo arrivati alle stereotipie motorie perché erano quelle su cui l’algoritmo poteva essere addestrato in maniera più precisa e dettagliata. C’è stato uno scambio e un coinvolgimento chiaramente delle famiglie e dei genitori perché trattandosi di minori anche tutta la questione della privacy dei bambini è stata chiaramente presa in esame, spiegando ai genitori cosa si voleva fare e chiedendo autorizzazioni e prevedendo anche un sistema di “annotaggio” dei bambini con un sistema di codificazione dei video, quindi c’è il video A.P1 che si riferisce a quel bambino, escludendo nome e cognome in modo da poter garantire quanto più possibile la privacy dei bambini.

STEFANO GHENO 

Ilaria, mi è arrivata una domanda dal pubblico, ve lo dico, non è colpa mia. Lo chiedo a chi vuole rispondere, però secondo me certamente Lucia forse ci può dare una prima… È chiaro che questo tipo di strumenti richiede un investimento, un investimento che è umano, i diversi capitali dell’azienda o dell’organizzazione sono messi… Come riusciamo a valutare nel rapporto costo benefici se vale la pena? C’è qualche criterio che noi possiamo considerare in questo?

LUCIA MIGLIORELLI 

Bella domanda. Allora, chiaro che c’è un investimento. C’è un investimento soprattutto perché adesso vi abbiamo parlato di progetti e questo era un punto che volevo toccare in cui gli algoritmi si addestrano, si raccolgono dati, si annotano dati, si cercano gli algoritmi in letteratura, si testano gli algoritmi in letteratura e può essere che non vadano bene alla prima botta. Anzi, io dico sempre ai miei studenti, se al primo addestramento raggiungono il 100% di accuratezza, c’è un problema. Diverso è la narrazione che si fa attuale dell’intelligenza artificiale, in cui si utilizza l’intelligenza artificiale, perché noi usiamo Chat GPT, non è che lo addestriamo. Sicuramente quando parliamo di progetti in cui c’è da addestrare un algoritmo, non da utilizzare, c’è da perfezionare un algoritmo, l’investimento è tanto. Infatti qui sono stati citati dei progetti e sono progetti che sono finanziati. Ora, certo è che sulla base della letteratura, delle esperienze di progettualità affini, possiamo dare un computo di quello che potrebbe essere l’investimento. Però a differenza delle tecniche informatiche che abbiamo conosciuto fino adesso, l’intelligenza artificiale ha una caratteristica: sono algoritmi che si dice guidati dai dati. Il fatto che questi algoritmi siano guidati dai dati non ci permette a priori di quantificare quelle che sono le performance di un sistema. Noi possiamo dare delle ipotesi, ma può essere che in sede di addestramento algoritmico queste ipotesi siano abbattute. Infatti, se posso dire, una delle più grandi lezioni che mi ha dato l’intelligenza artificiale è proprio la capacità di convivere con il fallimento. Questo addestrare algoritmi. Io ho passato questo inverno 6 mesi in Germania per un periodo di ricerca. Nei primi mesi addestravo questi algoritmi e i risultati non venivano, perché è normale. Il fatto che questi algoritmi siano guidati dai dati ti espone al fallimento. Per quanto mi riguarda, non si possono dare a priori delle stime precise, mentre prima, quando si utilizzavano dei sistemi che non erano basati su intelligenza artificiale, ma magari si costruiva un chatbot all’interno di una progettualità, potevi dare effettivamente quello che era l’investimento iniziale da fare. Potevi dire: “Ok, c’è un investimento iniziale da fare, questo è l’investimento iniziale”. Qui si possono dare delle stime, tant’è vero che le aziende o in generale quando si fanno questi progetti si parte sempre dai famosi proof of concept in cui si dice: “Ok, testiamolo su un campione piccolo e vediamo come va”. C’è comunque un investimento iniziale, però certamente non si parte da un mega progetto.

STEFANO GHENO 

Grazie Ilaria. Poi Michela. Faccio solo una battuta perché io credo che tu hai messo il punto a un certo punto su una questione che nel lavoro sociale educativo è cruciale, la capacità di convivere con il fallimento. Questo secondo me è un tema interessantissimo perché se c’è un’esperienza professionale, un campo professionale in cui immediatamente l’onnipotenza umana, la tentazione umana all’onnipotenza viene messa in crisi è proprio quello sociale. Ed è uno dei motivi per cui quelli che si occupano di sociale ritengono che nessuno può capire il disagio che vivono, la frustrazione che vivono. Quello che tu dici lo trovo molto interessante perché in realtà tu stai dicendo questa è una questione umana. Se tu vuoi crescere devi mettere in conto che ci sono tante cadute, quello che conta è rialzarsi. Grazie molte. Prego Michela.

MICHELA COCCIA 

Sì, infatti io voglio ribadire la differenza perché nell’immaginario questa intelligenza artificiale continua ad essere quella che si chiama intelligenza artificiale generativa che non c’entra niente con quello di cui stiamo parlando. In realtà la domanda dei costi si fa comunque nell’ambito della ricerca clinica, qui stiamo parlando di progetti di ricerca e anche la ricerca clinica ha dei costi, costi persona, costi. Però la ricerca ha evoluzione, quindi certo ha dei costi così come ha i costi la ricerca. L’importante è l’obiettivo che vogliamo raggiungere, come in ogni progetto, ogni studio clinico, tecnologico è un obiettivo. In questo caso, nella storia che vi ho raccontato, l’obiettivo è quello che vi ho detto all’inizio, voglio arrivare prima della malattia, quindi prima che la malattia faccia avvenire quella complicanza e quel paziente vada al pronto soccorso. Quindi se vogliamo parlare di costi in una maniera più allargata, ma non solo costi economici, qui sto parlando anche di costi per la persona che si ritrova al pronto soccorso. Il mio intervento tempestivo, il mio studio, il mio progetto che, come diceva Lucia, è iniziato 5 anni fa, ha un impatto importante sul costo, ma in questo caso lo voglio sottolineare, mi piace dire non solo economico, ma proprio sulla persona, il prevenire una complicanza.

STEFANO GHENO 

Beatrice.

BEATRICE PINI 

Allora, parlando della progettualità, ma anche del fallimento che adesso hai detto. Come funziona una cooperativa sociale o perlomeno la nostra? Noi viviamo di appalti pubblici, ci sono i committenti pubblici che fanno bandi pubblici, mettono a disposizione dei soldi che sono pubblici, noi partecipiamo alla gara come qualsiasi altra cooperativa e vinciamo o meno la gara e poi gestiamo il servizio. Quello che ci siamo resi conto negli anni è che il servizio della committenza non basta più a rispondere al bisogno delle persone che hanno necessità di questi servizi. Quindi cosa abbiamo fatto? Abbiamo creato all’interno della cooperativa un ufficio di progettazione dove c’è un team di persone che lavorano sulla ricerca, sulla scrittura di progettualità e sulla ricerca di fondi che ci aiutino a implementare e a sostenere a migliorare qualitativamente i servizi che la committenza pubblica ci dà in gestione. È lavoriamo in parallelo, fondi pubblici e fondi privati. Cosa valutiamo nella scelta di un progetto? Innanzitutto il bisogno delle persone, poi andiamo a studiare il territorio e la comunità in cui poi va ad essere messo a terra il progetto e sicuramente la sostenibilità perché una cooperativa sociale si tiene in piedi sui fondi che la committenza pubblica ci dà per gestire i servizi, quindi vuol dire che tutti i fondi privati vanno a supporto di tutte quelle migliorie che possono andare a creare, a scrivere, a pensare un progetto individualizzato che sia più completo possibile. Faccio un esempio, l’assistenza ai bambini che noi abbiamo in carico nel Centro Orizzonte noi la facciamo prima ancora che al Centro Orizzonte dove le famiglie pagano, a scuola e a domicilio, quindi è un’assistenza alla disabilità pura e questa è pubblica. La famiglia cosa ci dice? Non mi basta, perché un conto è il supporto nelle ore scolastiche, un conto è 4 ore a domicilio, un conto è fare delle attività sportive adeguate con gente competente, con un percorso individualizzato che mi dice quali sono gli obiettivi che a fine di questo percorso posso raggiungere e così via. Il progetto di Stargate con l’intelligenza artificiale è un progetto finanziato privatamente che noi abbiamo con diverse collaborazioni con la rete di cui parlavo prima, siamo riusciti a mettere a terra. Siamo riusciti a scriverlo, a trovare dei fondi e poi a realizzarlo. Ovviamente non è che alla prima volta abbiamo fatto i fuochi d’artificio, perché mettere insieme delle teste e arrivare a degli obiettivi giusti e che ci possono supportare quotidianamente non è facile, però ci si lavora.

STEFANO GHENO 

Grazie molte Lucia. Però qui è venuta fuori un’altra cosa che portiamo a casa di sicuro, magari potrebbe essere data per scontata, ma io credo che valga la pena di approfondire un attimo. Intelligenza artificiale generativa e altra. Proviamo un attimo a contestualizzare a che cosa servono le due cose, magari anche un’idea di come utilizzarle. Ad esempio, l’intelligenza artificiale generativa è uno splendido supporto proprio nella progettazione, perché mi permette di gestire una quantità di dati e fare analisi di contesto, ad esempio, in maniera molto più economica di quello che facevo prima, però poi se l’idea non ce la metto io evidentemente non funziona. Magari ci aiuti un attimo a capire questa cosa.

LUCIA MIGLIORELLI 

Sì, allora l’intelligenza artificiale generativa adesso, come diceva la dottoressa Coccia, purtroppo si associa tanto a Chat GPT. Tutta la parte di chatbot conversazionali, in realtà nasce tantissimi anni fa. Io non l’ho detto prima, sono iperspecializzata sull’analisi di immagini, dati multimediali. Nasceva con un processo di addestramento meraviglioso che si chiama l’addestramento avversario, in cui c’erano due reti, un generatore e un discriminatore. Il generatore generava dei contenuti sempre più realistici per fregare il discriminatore. C’era questo generatore che all’inizio generava cose che non avevano senso e quindi il discriminatore era in grado di dire: “Ok, questo contenuto è generato”. Via che si andava avanti con l’addestramento algoritmico, il generatore diventava talmente bravo da fregare il discriminatore. È un’intelligenza artificiale in questo caso tendenzialmente semisupervisionata. Questi algoritmi di cui stavamo parlando in realtà sono algoritmi, nel caso per esempio della neurologia, ma anche nel caso dell’esempio del Faro, sono algoritmi di analisi di video oppure analisi di parlato, quindi dato audio, che lavorano in maniera supervisionata. È sempre una parte di intelligenza artificiale, però di deep learning che lavora in maniera supervisionata, ovvero di un dato conosco l’etichetta associata e l’algoritmo impara la relazione che c’è tra il dato e l’etichetta stessa. Quindi sono due forme di intelligenza artificiale. Adesso sta diventando sempre più difficile definire l’intelligenza artificiale. Però in questo caso è bene sottolineare che si parla di “apprendimento supervisionato” perché è bene parlarne, è bene specificarlo? Perché in realtà, soprattutto in questi ambiti che sono ambiti molto sensibili, la risposta di un algoritmo è importante. È importante quantificare quanto sia buona la risposta di un algoritmo, soprattutto in ambito di monitoraggio clinico. È importante dire questo algoritmo in questa popolazione su cui è stato addestrato raggiunge il 90% di accuratezza, dare una quantificazione delle performance algoritmiche. Un algoritmo supervisionato ci permette di farlo in fase di design. Ancora una volta noi ci presentiamo o comunque costruiamo un prodotto e già dalle prime fasi del design siamo in grado di capire, di valutare l’andamento delle performance algoritmiche. Ed è fondamentale, lo ripeto perché poi soprattutto in questi ambiti, quando la risposta dell’algoritmo ha dei bias, delle distorsioni, queste distorsioni poi hanno un impatto, hanno un impatto sicuramente in primo luogo sul paziente o su chi effettivamente utilizza il sistema.

STEFANO GHENO 

Grazie molte. Ci stiamo avvicinando allo scadere del nostro tempo, quindi io farei così, chiederei a ciascuna di voi una battuta finale, non tanto su quello che è la loro parte, ma su quello che portano a casa da questo dialogo che abbiamo sviluppato oggi pomeriggio. Comunque, siccome è la vostra battuta finale, potete dire quello che volete perché noi siamo per la libertà. Poi provo un po’ a tirare le fila e a chiudere l’incontro. Inizia Michela Coccia, mi pare.

MICHELA COCCIA 

L’obiettivo di questo nostro incontro, il trait d’union, è il servizio alla persona. Il servizio alla persona va di pari passo con i nostri tempi, va e andrà sempre perfezionato. Per fare questo ci dobbiamo aprire a tutte le prospettive, a tutti gli strumenti che ci sono dati, che abbiamo a disposizione per svolgere quello che siamo chiamati a fare, a servire la persona. Se mettiamo nell’ambito delle nostre attività la persona al centro, tutti gli strumenti che in qualche modo ci possono supportare nel migliorare la vita quotidiana di queste persone devono far parte del nostro bagaglio culturale.

STEFANO GHENO 

Grazie Michela.

LUCIA MIGLIORELLI 

Io sarò banale, però sicuramente nel tempo è emerso qui ciò che non può toglierci un algoritmo di intelligenza artificiale, secondo me, è la creatività, l’ingegno. Ieri proprio leggevo questo articolo di Luciano Floridi che è uno dei massimi esperti di etica dell’intelligenza artificiale e lui spiegava proprio come questa intelligenza artificiale generativa che crea questi video così realistici, crea queste immagini così realistiche, crea questi testi che sono ormai dei testi che sono scritti bene, non possiamo negarlo. Però lui diceva sì, però la creatività non ce la può togliere, deve rimanere qualcosa dell’umano. Lui faceva proprio l’esempio della Cappella Sistina. Per quanto fuori dal Vaticano ci sono tantissime persone che sono in grado magari di ridisegnare gli affreschi con un gessetto, l’ingegno di chi ha creato la o comunque quel meraviglioso dipinto che è della Cappella Sistina è impossibile, è insostituibile. Quindi sicuramente questo, direi, lo portiamo a casa, il fatto che la creatività deve rimanere qualcosa dell’umano.

STEFANO GHENO 

Grazie Lucia.

ILARIA GALLUCCI 

Io spero che siamo tutti riusciti a far passare il messaggio che il progresso è in questo caso un’intelligenza artificiale a supporto di tutte le attività cliniche, è utile al miglioramento, sia in termini clinici che di vantaggio, di tempo e di conseguenza anche economico. Per il miglioramento a 360 gradi del processo educativo e terapeutico.

STEFANO GHENO 

Grazie molte, Beatrice.

BEATRICE PINI 

Riprendo il concetto iniziale della rete, per cui ogni nodo della rete ha un suo perché, una sua unicità, una sua specificità tale per cui se messo insieme agli altri crea qualcosa di ancora unico. Credo che anche l’intelligenza artificiale debba far parte nella sua unicità e particolarità di questa rete proprio per darci quel quid in più di cui il servizio sociale oggi ha bisogno.

STEFANO GHENO 

Grazie. Grazie mille. Io non aggiungo niente, non temete. Dico solo due cose piccolissime. Una è che io personalmente quello che porto a casa è che ancora oggi abbiamo avuto un esempio di come questo incontro, diceva Michela Coccia, di cervelli, di umanità può essere soltanto utile a una reciproca contaminazione che ci permette di fare un passo avanti, perché quello che aiuta sempre la crescita è scoprirsi uniti nella differenza. Questo credo che sia importante mettere insieme la cura alla persona, l’ingegneria, l’informatica. È qualche cosa che è affascinante proprio perché ci dà la possibilità, lo diceva anche adesso Beatrice e lo diceva prima Ilaria, di aggiungere qualche cosa che altrimenti non ci sarebbe o sarebbe un po’ di meno. L’ultima cosa che dico perché ci credo oltre che perché sono il moderatore è che il Meeting è uno dei luoghi dove questo è evidente. Il Meeting è una realtà che in questi decenni ci accompagna la vita del nostro paese, ma non solo, perché quest’anno sono presenti al Meeting 20 paesi di tutti i continenti. È un luogo unico di scambio e così come per i progetti intelligenza artificiale, anche il Meeting ha bisogno di investitori, ha bisogno di risorse che possano consentire di rimanere sulla piazza, mettiamola così, di poter fornire ancora questo tipo di relazione tra cervelli che non ha timore di affrontare nessun campo della vita umana. Per questo chiedo a tutti quelli che hanno riconosciuto questo valore e che lo desiderano di aiutare il Meeting e la sua sostenibilità. Grazie a tutti per aver partecipato a questo incontro, a questa nostra edizione della scuola opere e arrivederci ancora in queste giornate di Meeting.