Vivere di più non basta più
Negli ultimi decenni, i progressi della medicina, della tecnologia e delle condizioni di vita hanno portato a un notevole aumento dell’aspettativa di vita media. Oggi, in molti Paesi, vivere più a lungo è la norma. Tuttavia, questa conquista solleva una domanda cruciale: questi anni in più sono vissuti in buona salute?
Bisogna fare, infatti, chiarezza su due concetti differenti che però sono interconnessi:
- Life-span: Indica semplicemente il numero totale di anni vissuti da una persona. È una misura quantitativa che non considera la qualità della vita, l’autonomia, o il benessere fisico e mentale.
- Health-span: Si riferisce al periodo della vita in cui una persona mantiene buone condizioni di salute, libero da limitazioni significative dovute a malattie croniche o disabilità.
La differenza tra questi due concetti è fondamentale. Un allungamento del life-span non accompagnato da un aumento dell’health-span rischia di tradursi in più anni di fragilità, cure continue e ridotta qualità della vita. Questa crescita non proporzionale ha un impatto significativo non solo per l’individuo ma anche per i sistemi sanitari e le famiglie. Per questo motivo, l’obiettivo non è più solo vivere di più, ma vivere meglio più a lungo.
In questo nuovo scenario, l’Intelligenza Artificiale emerge come uno degli strumenti più promettenti. Sfruttando la capacità di analizzare grandi quantità di dati e individuare pattern invisibili all’occhio umano, l’AI apre la strada a un approccio più preventivo, personalizzato e proattivo alla salute.
Intelligenza Artificiale e longevità: non solo una “moda”
A differenza della medicina tradizionale, spesso basata su interventi reattivi (curare la malattia quando si manifesta), l’AI permette di aggregare e analizzare dati eterogenei: clinici, biologici, comportamentali e ambientali.
Queste fonti coese si trasformano in informazioni predittive. Algoritmi avanzati sono in grado di intercettare i segnali di rischio molto prima che si manifestino i sintomi, supportando i medici e aprendo la strada a una medicina sempre più preventiva e personalizzata. Tramite l’AI, inoltre, è possibile attivare protocolli di diagnosi precoce o migliorare il proprio stile di vita su base genetica, andando ad agire su diversi ambiti come attività fisica, alimentazione e coinvolgimento sociale. Sempre più studi clinici, infatti, si stanno concentrando sul comprendere le relazioni che intercorrono tra la salute e gli altri aspetti della vita che potrebbero influenzarla più di quel che crediamo.
Grazie a modelli di Machine Learning e sistemi di supporto decisionale, l’AI può stimare la probabilità di sviluppare determinate condizioni patologiche e monitorare l’evoluzione dello stato di salute nel tempo. In questo senso, la salute non è più un dato statico, ma un processo dinamico che può essere osservato, previsto e ottimizzato lungo l’intero arco della vita.
Vediamo insieme in che modo agisce ed opera l’AI.
Applicazioni concrete dell’AI per health-span
Le applicazioni dell’AI per l’health-span sono già realtà e spaziano da progetti di ricerca fino alla pratica clinica quotidiana.
- Approcci Data-Drive: Progetti come quello di Bryan Johnson, sebbene fortemente mediatizzati (“Don’t Die”) ed estremi, mostrano il potenziale di un approccio data-driven intensivo. Attraverso un monitoraggio continuo dei parametri fisiologici e l’uso di algoritmi per guidare scelte terapeutiche e comportamentali, si tenta di massimizzare l’health-span con interventi estremamente mirati.
- Longevity Clinics: In Italia e nel mondo stanno emergendo le longevity clinics, strutture che integrano competenze mediche avanzate e tecnologie di intelligenza artificiale. L’AI contribuisce a costruire percorsi personalizzati di prevenzione e benessere, estendendo il monitoraggio del paziente oltre le mura della clinica. Grazie a dispositivi indossabili e piattaforme di telemedicina, si passa da una cura interventistica a una proattiva, integrata e costante.
Le sfide etiche e regolatorie dell’AI per la salute
Uno dei punti chiave del dibattito internazionale è la governance etica e trasparente degli algoritmi. È cruciale evitare bias (pregiudizi) e discriminazioni nei dati sanitari, garantendo equità nelle decisioni cliniche oltre che la privacy dei pazienti.
A livello europeo, l’implementazione di tecnologie AI in sanità è strettamente legata a normative come l’AI Act, che mira a stabilire un quadro di regole per l’utilizzo responsabile dell’AI, specialmente in ambiti considerati ad alto rischio come la salute.
Le sfide principali in questo percorso riguardano:
- Interoperabilità dei Dati: La capacità dei diversi sistemi sanitari di comunicare e condividere i dati in modo standardizzato e sicuro.
- Formazione: L’aggiornamento costante dei professionisti sanitari sulle tecnologie digitali e l’uso degli strumenti AI.
- Dialogo Continuo: Mantenere un confronto aperto tra tecnologi, medici e pazienti per sviluppare pratiche etiche e centrate sulla persona.
Guardando avanti, trasformare il potenziale dell’AI in un effettivo incremento dell’health-span richiede non solo progressi tecnici, ma un impegno condiviso per sviluppare politiche sanitarie adeguate e un approccio incentrato sul benessere individuale a lungo termine.
Prospettive per il futuro
Il tema della longevità e dell’health-span riguarda i giovani più di quanto spesso si pensi. Sempre più start-up, gruppi di ricerca e centri universitari si stanno interessando a questo campo, affrontando tematiche tecnologiche, cliniche e sociali estremamente stimolanti.
I risultati di oggi potranno diventare strumenti concreti domani, direttamente applicabili da quei giovani professionisti che sceglieranno di dedicare le loro energie a migliorare le prospettive di vita della popolazione.
Educare i ragazzi a questi temi significa costruire le basi di una società in cui vivere più a lungo coincida davvero con vivere meglio, preparando una nuova generazione pronta a guidare l’innovazione nel campo della salute globale.
Rubrica a cura di Generazione Stem.
Biografia Autrice
Krizia Incarnato è un ingegnere biomedico di 26 anni che lavora presso la European Society of Radiology e in Italia per il Gruppo Villa Maria, occupandosi di analisi di dati clinici e integrazione di sistemi informatici per la medicina digitale. Ha studiato al Campus Bio-Medico di Roma e ha concluso l’università presso Harvard Medical School con una tesi incentrata sulla neuroingegneria. Oggi è appassionata di tecnologie e strumenti per la prevenzione, con un focus sulla longevità e la diagnostica per immagini.
