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L’intelligenza artificiale è oggi un argomento incredibilmente diffuso. Probabilmente, questa straordinaria tecnologia svolge il ruolo più cruciale nell’ambito del settore sanitario. Esistono innumerevoli applicazioni dell’AI nei back office degli ospedali e di altre organizzazioni sanitarie, dove il machine learning aiuta a identificare l’efficienza del workflow e le misure di risparmio. L’impatto più importante, tuttavia, si misura in termini di vite salvate. In questo ambito, l’intelligenza artificiale in campo sanitario è molto promettente.

Una delle sfide attuali per i fornitori di servizi sanitari è rappresentata dalle sempre crescenti montagne di dati a loro disposizione. Le piattaforme di intelligenza artificiale nel settore sanitario eccellono nell’analizzare i big data e nel generare insight accurati e dettagliati in una frazione del tempo che potrebbe impiegare un essere umano. Ciò può essere utile per fornire raccomandazioni personalizzate per il triage dei pazienti, le prescrizioni farmaceutiche, le procedure chirurgiche e l’assistenza a lungo termine. In ognuna di queste aree, l’AI nel settore sanitario può aumentare e supportare le capacità dei medici per ottenere risultati migliori per i pazienti, con meno complicazioni e costi inferiori.

Vediamo sei modi specifici in cui l’AI e il machine learning possono aiutare a salvare vite umane.

1. Monitoraggio costante delle condizioni persistenti

Le applicazioni di intelligenza artificiale sono davvero eccellenti nel monitorare le condizioni di salute e nell’avvisare gli assistenti e i pazienti di cambiamenti potenzialmente pericolosi. Ad esempio, l’applicazione Sugar.IQ di Medtronic è in grado di monitorare costantemente i livelli di glucosio nel sangue e di inviare messaggi personalizzati agli utenti in tempo reale, mostrando come le loro scelte alimentari influiscano sul fabbisogno di insulina. Questa app può essere abbinata a un microinfusore di insulina guidato dall’AI, che replica la risposta del pancreas regolando i livelli di base di insulina ogni cinque minuti. Gli algoritmi basati sui dati utilizzati da entrambe le applicazioni non solo possono aumentare la qualità della vita dei pazienti diabetici, ma potrebbero anche contribuire ad aumentare la durata della vita e a prevenire aumenti della glicemia potenzialmente letali.

2. Perfezionamento della tecnologia di imaging

L’intelligenza artificiale può essere un vantaggio quando si tratta di imaging sanitario. Infatti, nel 2016, il sostenitore dell’IA Geoffrey Hinton ha scosso il mondo medico affermando: “Dovremmo smettere di formare radiologi ora. È del tutto ovvio che entro cinque anni il deep learning farà meglio dei radiologi”.

Sebbene l’audace affermazione di Hinton possa aver mancato il bersaglio, l’AI ha effettivamente fatto breccia in modo significativo nella professione di radiologo e nell’imaging sanitario in generale. Invece di sostituire del tutto i radiologi, la tecnologia li assiste e li aiuta a essere più precisi e veloci nell’analisi delle immagini per fare diagnosi. Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di elaborare milioni di immagini in un attimo e di imparare a identificare sottili segni di malattia che gli esseri umani non sono in grado di rilevare.

Alcuni sistemi automatizzati esistono e sono riusciti a rilevare meglio delle loro controparti umane malattie come il cancro della pelle e la retinopatia diabetica. Sebbene molti esperti ritengano che il settore sanitario sia ancora agli inizi nell’utilizzo dell’AI per sostituire gli esseri umani qualificati nell’analisi delle immagini, la tecnologia è destinata a migliorare con il tempo.

Con l’analisi delle immagini assistita dall’AI o basata esclusivamente sull’AI, le organizzazioni sanitarie possono rilevare malattie gravi in anticipo e più rapidamente, il che consente di fornire un adeguato trattamento e di aumentare la probabilità di esiti positivi.

3. Monitoraggio dei pazienti a rischio e in terapia critica

L’AI sta contribuendo a salvare la vita dei pazienti nelle unità di terapia intensiva e in altri contesti critici.

Ad esempio, i ricercatori della University of Florida Health stanno lavorando a un’unità di terapia intensiva “intelligente”, che utilizza telecamere, sensori indossabili, sensori di illuminazione, misuratori di rumore e altre apparecchiature di monitoraggio per rilevare quando i pazienti soffrono o hanno bisogno di assistenza. Gli algoritmi dell’AI si concentrano sui movimenti del corpo e sulle espressioni facciali per prendere decisioni, in modo da tenere d’occhio i pazienti in ogni momento, anche quando il personale infermieristico sta aiutando altri pazienti.

4. Miglioramento degli esiti chirurgici

Un modo per migliorare gli esiti degli interventi chirurgici è quello di utilizzare l’AI e il machine learning in applicazioni che prevedano gli esiti degli interventi e aiutino i medici a determinare se valga la pena correre dei rischi per una determinata operazione. Il sistema prenderebbe in considerazione i dati del singolo paziente, comprese le sue condizioni e la sua storia clinica, oltre ad altri fattori, e offrirebbe ai medici una raccomandazione sulla probabilità di successo dell’intervento.

Una nuova ricerca della Mayo Clinic ha scoperto che un algoritmo di AI originariamente sviluppato per identificare “una disfunzione cardiaca da un elettrocardiogramma a singola derivazione è anche in grado di prevedere la sopravvivenza a lungo termine dei pazienti dopo un intervento di cardiochirurgia”. Questo potrebbe diventare uno strumento fondamentale per la valutazione del rischio e per aiutare i pazienti e gli operatori sanitari a prendere decisioni sul programma di cura.

La robotica assistita dall’AI viene utilizzata sempre più spesso anche in chirurgia e questi strumenti stanno contribuendo a migliorare i risultati post-intervento. Poiché in alcuni casi i robot chirurgici possono essere più precisi e accurati dei chirurghi umani, possono anche influire positivamente sui fattori di esito, come la riduzione della perdita di sangue, la riduzione del rischio di errori, un minor numero di complicazioni, degenze ospedaliere medie più brevi e recuperi più rapidi.

Alla UC Berkeley, un team di ricercatori post-dottorato ha insegnato a un robot chirurgico da Vinci a eseguire operazioni di sutura più velocemente di quanto fosse in grado di fare uno specializzando esperto in chirurgia, con una precisione del 99,4%.

5. Potenziamento delle tecniche chirurgiche

I chirurghi hanno raramente l’opportunità di migliorare le loro tecniche, ma questa è un’area in cui l’AI nella sanità ha un enorme potenziale. Il software di AI potrebbe registrare le procedure chirurgiche e confrontarle con una banca di tecniche ideali, consentendo ai chirurghi di valutare i loro metodi rispetto alle migliori pratiche consolidate e di identificare le aree di miglioramento. L’AI potrebbe anche migliorare la tecnica dei medici fornendo una serie di risorse di formazione personalizzate e un feedback immediato e diretto sulle prestazioni individuali.

L’AI può anche aiutare durante le procedure chirurgiche per garantire che i chirurghi siano in grado di lavorare al meglio. Ne è un esempio un sistema di navigazione chirurgica che fornisce una visione 3D migliorata e in tempo reale dell’anatomia del sito chirurgico. Utilizzando questo tipo di strumento, i chirurghi possono completare le procedure in modo più rapido e accurato, riducendo il rischio di errori dovuti all’affaticamento e minimizzando il grado di trauma sul sito chirurgico.

6. Riduzione degli errori di dosaggio

Migliaia di persone muoiono a causa di un errore terapeutico e molte altre migliaia soffrono di dolore e malessere. Oltre ai costi fisici e psicologici di questi errori, il costo totale annuale dell’assistenza ai pazienti con errori di somministrazione di farmaci è notevole.

Un modo in cui l’AI può contribuire a ridurre gli errori di dosaggio dei farmaci è attraverso dispositivi intelligenti, come penne da insulina e inalatori, in grado di monitorare la quantità di farmaci già ingeriti dal paziente e di avvisare gli operatori se il paziente non sta usando il dispositivo in modo corretto.

Un altro esempio è un sistema basato sull’AI che tiene conto dei dati personali del paziente quando il medico prescrive un farmaco, compresi gli altri farmaci che il paziente sta assumendo e le eventuali allergie. Mentre i sistemi meno personalizzati potrebbero dare il via libera alla prescrizione di un farmaco specifico per la condizione del paziente, il sistema basato sull’AI segnalerebbe qualsiasi potenziale problema sulla base di dati specifici e personali.

L’AI nel settore sanitario eliminerà la necessità di operatori sanitari umani?

È improbabile che l’AI sostituisca completamente gli operatori sanitari umani, ma il mondo sta già traendo grandi benefici dall’uso di questa tecnologia nell’assistenza sanitaria.

Continuare a investire nell’AI per l’assistenza sanitaria, che consente agli operatori di lavorare in modo più efficiente per produrre risultati più rapidi e accurati, permetterà al settore medico di evolversi. Con il progredire della tecnologia AI, questa continuerà senza dubbio a salvare vite umane, a migliorare i risultati e la qualità delle cure e a ridurre i costi.