Il controllo della gola. Conosci la procedura. Entra il dottore. Tu ti siedi sulla carta spiegazzata. Un abbassalingua, una torcia elettrica e la richiesta di dire “aaaaah”. È una medicina antica. In effetti, la situazione non è cambiata dai tempi di Ippocrate.
Ma è inefficiente. E gli mancano delle cose.
In questo momento, i medici guardano la tua faringe e indovinano. Vedono arrossamento. Vedono gonfiore. Cercano di confrontare i tuoi sintomi con un database mentale di virus. Ma gli schemi nella gola sono molto più specifici di così. Diversi agenti patogeni lasciano impronte digitali diverse nella mucosa e nelle reti dei vasi sanguigni. Un’enorme quantità di dati nascosti giace lì, in attesa di essere letta.
Una startup giapponese chiamata Iris vuole leggerlo.
La fine del tampone nasale
Entra a Nodoca. Questo è il sistema basato sull’intelligenza artificiale che Iris ha sviluppato per analizzare le immagini della gola utilizzando un dispositivo con fotocamera compatta. Non si limita a guardare. Elabora.
Combinando le immagini faringee ad alta risoluzione con i dati delle interviste ai pazienti, Nodoca valuta l’influenza in circa dieci secondi. Questo è tutto. Dieci secondi.
L’implicazione è enorme per i pazienti che temono il test dell’influenza. L’attuale gold standard richiede un tampone nasale. Conosci quella sensazione? Freddo. Bagnato. Scomodo. L’inserimento di un tampone in profondità nella cavità nasale è un processo doloroso e invasivo. Nodoca elimina completamente la necessità di quel tampone. Apri semplicemente la bocca.
Poiché l’acquisizione delle immagini non è invasiva, i medici possono eseguire i test anche nelle fasi iniziali del ciclo della malattia. Non è necessario essere abbastanza malati perché la carica virale raggiunga il picco nel naso. Se ci sono cambiamenti nella gola, l’IA li vede.
Questa efficienza è importante. Nel 2022, Nodoca è diventato il primo dispositivo medico dotato di intelligenza artificiale nel paese a ricevere l’approvazione come “nuovo dispositivo medico” e ad ottenere la copertura nell’ambito del sistema di assicurazione sanitaria nazionale. Da allora, si è trasferito in oltre 2.000 cliniche in tutto il Giappone. Nell’ottobre 2025 il sistema ha ricevuto l’approvazione per una funzione aggiuntiva specifica per il rilevamento della SARS-CoV-2.
Perché l’hardware viene prima di tutto
La maggior parte delle aziende di IA medica sono focalizzate sul software. Prendono set di dati esistenti, addestrano modelli e sperano che le cliniche dispongano dell’hardware per acquisire i dati. Iris tornò indietro. Hanno costruito la macchina fotografica.
Sho Okuyama, il fondatore di Iris, non è il tipico imprenditore tecnologico. È un ex medico d’urgenza. Ha lavorato su isole remote con centinaia di residenti e risorse minime. Su quelle isole non esisteva una tecnologia diagnostica avanzata. Solo uno stetoscopio e i suoi sensi.
“Quando le persone sentono parlare di ‘IA medica’, tendono a pensare alla parte che riguarda la diagnosi”, afferma Okuyama. “Ma il vero fattore di differenziazione sta nella modalità: come vengono acquisiti i dati.”
Questa è la chiave per la ricerca a coda lunga di “migliore tecnologia di scansione della gola” o “hardware diagnostico AI”. Senza dati di input coerenti e di alta qualità, l’intelligenza artificiale è inutile.
Quando Iris fondò l’azienda nel 2017, il problema era grave: non esistevano dati di addestramento per l’intelligenza artificiale focalizzati specificamente sulla gola umana. Internet era pieno di immagini mediche generali. Nessuno di questi erano colpi faringei standardizzati abbinati a diagnosi verificate.
Quindi Okuyama ha preso in prestito le macchine fotografiche. Li ha prestati a circa 100 istituzioni mediche. In tre anni ha raccolto dati. Con il consenso del paziente, ovviamente. Ciò ha risolto tre principali incertezze contemporaneamente:
- Sviluppo di hardware in grado di acquisire immagini coerenti.
- Creazione di un set di dati di formazione massiccio e specializzato.
- Dimostrare che la diagnosi assistita dall’intelligenza artificiale potrebbe funzionare nella pratica.
Quando Nodoca venne lanciato sul mercato, la precisione di base era solida. Ma quello era solo l’inizio.
La barriera dell’effetto rete
Nodoca diventa più intelligente ad ogni utilizzo. È qui che la domanda “come fa l’intelligenza artificiale a migliorare nel tempo” di solito si scontra con un muro. Molti sistemi di intelligenza artificiale soffrono di set di addestramento statici. Nodoca no.
Ogni volta che un medico utilizza Nodoca in un contesto clinico, i dati elaborati in forma anonima vengono reimmessi nel sistema. Il modello si aggiorna. I modelli diventano più nitidi.
La libreria di immagini della gola è passata da centinaia di migliaia a diversi milioni. Si tratta di un numero impressionante di dati per una regione anatomica di nicchia.
Questo effetto di rete crea una formidabile barriera all’ingresso. Perché un concorrente dovrebbe iniziare adesso? Avrebbero bisogno di replicare l’hardware, l’approvazione normativa, la copertura assicurativa e, soprattutto, decenni di dati di immagine accumulati. In questo campo specifico non sono emersi ritardatari. Il fossato è profondo.
Oltre l’influenza: rilevamento del diabete e dell’ipertensione
Il caso d’uso immediato è la malattia infettiva. Ma gli occhi dell’intelligenza artificiale possono guardare più in profondità.
La mucosa e i vasi sanguigni della gola riflettono indicatori di salute più ampi. I cambiamenti nel colore, nella consistenza e nella struttura dei vasi possono segnalare problemi sistemici. Iris sta già conducendo attività di ricerca e sviluppo sull’uso dell’intelligenza artificiale per rilevare malattie legate allo stile di vita, come il diabete e l’ipertensione, sulla base dei modelli della gola.
Sembra fantascienza finché non ti rendi conto che i cambiamenti microvascolari spesso compaiono nella gola prima che si manifestino in un esame del sangue. O prima che il paziente avverta i sintomi.
“Penso che tra circa 10 giorni… no, 10 anni,” si corregge Okuyama nel tono, anche se non nel testo, “raggiungeremo un’era in cui una singola foto della gola potrà eseguire una gamma completa di test.”
Le dinamiche dei costi qui sono interessanti. Il costo dell’inferenza dell’intelligenza artificiale è estremamente basso. Una volta addestrato il modello, l’aggiunta di ulteriori livelli diagnostici (controllo dell’influenza, quindi controllo dei marcatori di ipertensione, quindi controllo dei rischi di diabete) aggiunge un costo marginale quasi pari a zero per il fornitore.
Riprogettare la Visita Sanitaria
Okuyama non è interessato solo a velocizzare l’esame fisico. Vuole ridisegnare l’intera struttura delle cure primarie.
Il modello attuale è rotto. È reattivo. Ti ammali. Aspetti un appuntamento. Entri. Aspetti ancora per i laboratori.
Okuyama immagina un flusso senza soluzione di continuità. I colloqui medici basati sull’intelligenza artificiale avvengono per primi, da remoto. I triage dell’intelligenza artificiale. Se rileva potenziali problemi nella scansione della gola, li segnala. Se necessario, il paziente vede un medico di base o va direttamente da uno specialista. L’intelligenza artificiale è integrata in ogni fase.
Per far sì che ciò accada, Okuyama non si limita a programmare. Sta facendo lobby. Sta proponendo riforme normative ai ministeri del governo. Capisce che la tecnologia supera la politica. L’hardware e il software sono pronti. Le regole devono aggiornarsi.
È una svolta audace. Da medico del pronto soccorso ad architetto delle infrastrutture. La gola è solo il punto di ingresso.
Il tampone se ne va. La torcia è in fase di sostituzione. Il “aaaaah” potrebbe rimanere, ma il significato sta per cambiare. Stiamo passando da ipotesi visive a diagnosi basate sui dati. È più pulito. È più veloce. E per i milioni di persone che temono la sonda nasale, è un sollievo.
Ma chi ha accesso? Solo in Giappone per ora. Fino a quando il resto del mondo non seguirà l’esempio.
