Il concetto di One health rappresenta un approccio integrato e unificante che mira a bilanciare e ottimizzare in modo sostenibile la salute delle persone, degli animali e degli ecosistemi. Questo approccio evidenzia l’interconnessione profonda tra salute umana, animale e ambientale, promuovendo la collaborazione interdisciplinare per affrontare le sfide sanitarie più complesse [1]. Le radici storiche di One health risalgono a figure come Ippocrate e Rudolf Virchow, che già riconoscevano l’importanza del legame tra la salute umana e quella animale. Nel corso dei secoli, questa consapevolezza si è evoluta fino a diventare un vero e proprio quadro operativo, utilizzato oggi per affrontare sfide globali come le malattie zoonotiche, la resistenza antimicrobica e la sicurezza alimentare.
La pandemia di covid-19 rappresenta un esempio lampante di come fattori sanitari, sociali e ambientali siano profondamente interconnessi. La diffusione del virus è stata amplificata da una serie di circostanze che comprendono trasporti globali, comportamenti umani, pratiche alimentari e interazioni tra specie. Questi elementi, spesso trascurati nel contesto delle malattie trasmissibili, hanno evidenziato la necessità di un approccio integrato come quello di One health per prevenire future crisi sanitarie globali [2].
L’intelligenza artificiale gioca un ruolo cruciale nell’implementazione pratica di One health, superando molte delle attuali limitazioni e permettendo di analizzare dati provenienti da settori diversi per scoprire relazioni ancora inesplorate. I “foundational models” rappresentano una categoria di modelli di intelligenza artificiale che, addestrati su enormi volumi di dati non annotati, possono essere adattati a diversi compiti. Un esempio sono i grandi modelli di linguaggio, come ChatGpt, che integrano dati provenienti da banche diverse, offrendo nuove strategie di sviluppo [3]. Questi modelli fondazionali, grazie alla loro capacità di generalizzazione, vengono utilizzati in settori come visione artificiale, robotica, ragionamento e interazione umana, collegando discipline tradizionalmente separate. Ad esempio, l’intelligenza artificiale viene già impiegata per diagnosticare malattie, prevedere rischi di morbilità e mortalità, supportare la pianificazione sanitaria tramite analisi predittiva e prevenire la diffusione di malattie zoonotiche come la dengue, che sta raggiungendo aree precedentemente non colpite a causa dell’aumento delle temperature globali [4,5].
Solo attraverso un impegno deciso da parte di governi, ricercatori e professionisti del settore sanitario potremo trasformare l’intelligenza artificiale in una “unica intelligenza” al servizio della salute globale.
Un’altra area in cui l’intelligenza artificiale mostra grande potenziale è la lotta contro la resistenza antimicrobica, una delle maggiori minacce globali alla salute [6]. Molti fattori, come l’uso eccessivo di antibiotici nell’agricoltura e la diffusione di batteri resistenti nell’ambiente, contribuiscono a questo fenomeno. L’intelligenza artificiale si è rivelata uno strumento efficace nel monitorare e gestire la resistenza antimicrobica nei suoli agricoli, identificando fonti di contaminazione e suggerendo strategie per mitigarne gli effetti, contribuendo così a contrastare l’aumento di ceppi batterici antibiotico resistenti [7].
One health cosmos. Il modello grafico proposto nell’articolo “A system dynamics approach to understanding the One Health concept”, pubblicato su Plos One [1], rappresenta in modo olistico le interconnessioni tra i vari fattori che influenzano la salute globale. Utilizzando nodi (quadrati e cerchi) e legami causali (frecce), il modello distingue tra legami positivi (marroni, con un segno +) e legami negativi (blu, con un segno -). I cicli di rinforzo, che possono essere positivi (contrassegnati con una R e una freccia in senso orario) o negativi (contrassegnati con una B e una freccia in senso antiorario), mostrano come i cambiamenti in un fattore possano amplificare, limitare o stabilizzare gli effetti sugli altri. Ad esempio, un miglioramento della salute umana può influenzare positivamente la salute animale e ambientale, creando un ciclo virtuoso. Il modello di “One health cosmos” enfatizza anche il ruolo dei fattori sociali, economici e politici, mostrando come tali influenze siano profondamente interconnesse con le dinamiche biologiche e ambientali. Per esempio, una politica sanitaria che promuove la protezione della biodiversità può migliorare la salute degli ecosistemi e anche prevenire la diffusione di malattie zoonotiche. Questo approccio dinamico è fondamentale per affrontare sfide sanitarie globali, come pandemie, cambiamento climatico e sicurezza alimentare, evidenziando la necessità di cooperazione tra diverse discipline.
Guardando al futuro
Un concetto emergente che promette di migliorare ulteriormente l’approccio One health è quello dei digital twin (gemelli digitali) [8]. Questi modelli virtuali replicano sistemi fisici e possono essere utilizzati per simulare interventi su scala globale, monitorando ecosistemi complessi e prevedendo l’insorgenza di problemi sanitari. Sebbene l’implementazione di questi modelli presenti ancora sfide, il loro potenziale è immenso. Per esempio, un gemello digitale di un ecosistema potrebbe integrare dati provenienti da fonti ambientali, umane e animali per testare scenari e strategie di intervento prima di applicarli nel mondo reale.
Guardando al futuro, l’approccio One health potrebbe assumere un ruolo centrale in contesti estremi come lo spazio. La gestione della salute umana in ambienti extraterrestri, come la Stazione spaziale internazionale (Iss), presenta sfide uniche, ma rappresenta anche un’opportunità per applicare i principi di salute integrata in nuovi scenari. L’intelligenza artificiale e la raccolta di dati in questi contesti altamente controllati potrebbero generare soluzioni innovative per sfide sanitarie sia nello spazio sia sulla Terra, migliorando l’efficienza e l’integrazione dei sistemi intelligenza artificiale.
In conclusione, l’intelligenza artificiale rappresenta una risorsa inestimabile per l’approccio One health, con il potenziale di rivoluzionare il modo in cui affrontiamo le sfide sanitarie globali. Tuttavia, per sfruttare appieno queste tecnologie è necessaria una maggiore collaborazione interdisciplinare e investimenti significativi in infrastrutture tecnologiche, accessibilità dei dati e formazione di nuove competenze. Solo attraverso un impegno deciso da parte di governi, ricercatori e professionisti del settore sanitario potremo trasformare l’intelligenza artificiale in una “unica intelligenza” al servizio della salute globale, prevenendo crisi future e garantendo un futuro sostenibile per tutte le specie e gli ecosistemi.
Bibliografia
[1] Xie T, Liu W, Anderson B, et al. A system dynamics approach to understanding the One health concept. PLoS ONE 2017;12:e0184430.
[2] Streichert L, Sepe L, Jokelainen P, et al. Participation in One health networks and involvement in the covid-19 pandemic response: a global study. Front Public Health 2022;10:830893.
[3] Meskó B. The impact of multimodal large language models on health care’s future. J Med Internet Res 2023;25:e52865.
[4] Pillai N, Ramkumar M, Nanduri B. Artificial intelligence models for zoonotic pathogens: a survey. Microorganisms 2022;10:1911.
[5] Yang H, Nguyen TN, Chuang TW. An integrative explainable artificial intelligence approach to analyze fine-scale land-cover and land-use factors associated with spatial distributions of place of residence of reported dengue cases. Trop Med Infect Dis 2023;8:238.
[6] Singh K, Anand S, Dholpuria S, et al. Antimicrobial resistance dynamics and the one-health strategy: a review. Environ Chem Lett 2021;19:2995–3007.
[7] Tran M, Nguyen N, Pham H. A new hope in the fight against antimicrobial resistance with artificial intelligence. Infect Drug Resist 2022;15:2685-8.
[8] Kamel Boulos MN, Zhang P. Digital twins: from personalised medicine to precision public health. J Pers Med 2021 Jul 29;11:745.
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