Poter fare affidamento su un secondo cervello programmato per svolgere le attività che richiedono precisione, analisi ed elaborazione di un’enorme mole di dati è un grande dono. L’Intelligenza Artificiale e la sua capacità di emulare le abilità umane sta potenziando molti settori ma la vera differenza la sta facendo in ambito sanitario. Vediamo come l’AI entra nell’Healthcare offrendo supporto nelle sale operatorie e alla diagnostica clinica.
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Letto da: Linda Grasso
Quali condizioni favoriscono l’ingresso dell’AI in sanità?
Una tecnologia così complessa e dirompente necessita di una preparazione all’adozione che interessi tre contesti: gli stakeholder con cui le aziende sanitarie si relazionano; i dipendenti che dovranno essere formati riguardo la gestione dei dati; i pazienti che dovranno conoscere i nuovi servizi e le modalità di erogazione.
Definire, ad esempio, delle linee guida per l’inserimento dei dati relativi agli studi clinici è fondamentale quando si vuole poi condividere i database con le organizzazioni sanitarie nazionali e internazionali inclusi nel network. Il riferimento è agli istituti di ricerca e sviluppo, ai ministeri o agli enti che regolano la sanità, ma anche ai fornitori che avranno accesso a dati legati alla vendita dei farmaci.
Stesso discorso vale per gli operatori sanitari che dovranno conoscere le potenzialità e l’utilizzo dei sistemi di Intelligenza Artificiale. Non solo, dovranno essere assunti anche talenti ed esperti che sappiano programmare gli algoritmi e configurare i dispositivi smart. Tale passaggio non è semplice per due motivi: il personale altamente specializzato in AI non è tanto diffuso quanto si possa immaginare; inoltre, le procedure burocratiche di assunzione in sanità sono lunghe e ciò scoraggia i programmatori che preferiscono essere assunti dalle multinazionali.
Infine, i pazienti che, in alcuni casi, sono ancora restii all’utilizzo del digitale, dovranno entrare in confidenza con le nuove tecnologie e con le nuove modalità di erogazione dei servizi o di raccolta e consultazione dei dati. Ad esempio, dovranno imparare ad interagire con dispositivi per la salute, magari indossabili. Oppure, scaricare sul proprio cellulare le app per la consultazione della cartella clinica elettronica. Con il passare del tempo i vantaggi risulterebbero evidenti ma, nella fase iniziale, bisognerà superare le resistenze al cambiamento.
Medtech: le aree di impatto dell’AI nell’Healthcare
Il principale motivo che spinge le aziende a implementare soluzioni di Intelligenza Artificiale è legato alla necessità, sempre maggiore, di raccogliere, elaborare e analizzare dati. Ma quali sono i dati che necessitano di tecnologie così evolute in ambito sanitario? Per cominciare tutti i valori legati agli studi clinici; ma anche le informazioni inerenti le patologie stesse, dalla diagnosi alla cura; le cartelle cliniche e le immagini; i dati sulla popolazione e le statistiche di incidenza e di guarigione.
Che siano utili a fare previsioni o che servano nella gestione quotidiana, i dati sono una base indispensabile per prendere decisioni. Come fare per ridurre il tempo di raccolta e trasformazione del dato in informazioni utili? Utilizzando gli algoritmi di Intelligenza Artificiale che funzionano molto bene sulle analisi multifattoriali dei dati, dove queste informazioni si inter-relazionano. Ciò porterà alla creazione di modelli matematici predittivi sempre più precisi. Ecco in concreto quali sono le attività che ne beneficiano maggiormente.
Automedicazione, prevenzione e benessere
Ci sono patologie con cui i pazienti dovranno convivere per periodi molto lunghi della loro vita e che non si risolvono tra le pareti di una stanza d’ospedale ma continuano tra le mura domestiche. Non solo, ci sono anche patologie che, grazie alla prevenzione, possono essere prese in tempo e sconfitte senza mettere a rischio la vita delle persone. Ecco i campi in cui l’AI dà risultati notevoli: l’automedicazione, la prevenzione e il benessere dei pazienti. Il supporto che le tecnologie possono fornire ai pazienti si traduce con un risparmio di tempo per i medici e con un monitoraggio più efficace per la persona.
Pensiamo, ad esempio, ai dispositivi che offrono un supporto da remoto ad anziani che vivono in casa da soli e che sono affetti da patologie degenerative. Alcuni hanno una forma simile ad un orologio per esser indossati comodamente. Sono dotati di sensori, e monitorano gli spostamenti e le attività della persona tra le mura domestiche comunicando in tempo reale con gli operatori sanitari. Quando il paziente preme il pulsante di assistenza integrata gli operatori sanitari sanno esattamente dove si trova l’anziano e che attività sta svolgendo. Tutto questo è possibile grazie al tracciamento intelligente della posizione in ambienti chiusi, al deep learning e a sofisticate analisi predittive.
L'intelligenza Artificiale in ambito sanitario offre numerosi vantaggi nella chirurgia mininvasiva ma soprattutto nella raccolta, elaborazione e gestione dei dati clinici. Condividi il Tweet
Diagnosi: come l’AI identifica le patologie
La ricerca medica agisce su un duplice fronte: da un lato permette la scoperta di nuovi farmaci e cure per malattie già riconosciute e classificate e dall’altro identifica patologie ancora ignote. Quando entriamo nel campo delle malattie rare, capita che la diagnosi corretta arrivi dopo tempo. Nel frattempo, il paziente sarà sottoposto a cure alternative per patologie che hanno sintomi in comune. Ciò avviene in quanto le variabili da prendere in considerazione quando si analizza un paziente malato sono tantissime.
Ecco perché l’assistenza sanitaria, che si avvale di tecnologie digitali e intelligenti, riduce drasticamente i rischi di errore umano. Infatti, gli algoritmi di AI compiono analisi multifattoriali sui dati medici per generare previsioni corrette. L’Intelligenza Artificiale può attingere dalle informazioni provenienti da più esperienze mediche e non dal ragionamento di un singolo specialista che si trova, faccia a faccia, con il paziente e che ha un tempo limitato per fornire una diagnosi. Inserendo i dati clinici del paziente in un software di AI il match verrà fatto su tutti i dipartimenti connessi e la risposta sarà molto più affidabile e con una ridotta percentuale di errore.
Diagnostica: l’AI per analisi più accurate
La diagnostica è un processo che comprende una serie di metodi e tecniche di indagine utili al medico per riconoscere il disturbo e arrivare alla diagnosi. In questo campo il supporto dell’AI permette di estrarre informazioni clinicamente rilevanti da set di dati clinici complessi e diversificati. La percentuale di accuratezza rilevata è molto più alta rispetto a quella del tecnico o dello specialista di turno.
Questo perché gli algoritmi possono processare molte più informazioni rispetto al cervello umano. Processando, ad esempio, una lastra ai polmoni con più di 100.000 immagini radiografiche sintetizzate nel modello addestrato in precedenza il margine di errore si riduce drasticamente e la diagnosi sarà molto più precisa. Tecnicamente questo processo inizia con il training dataset che utilizza le immagini relative ai polmoni caricate nel database ed effettua un’operazione detta di inferenza.
Nello specifico siamo nel campo della computer vision che permette di:
- analizzare e classificare gli esami diagnostici come Tac, Risonanze Magnetiche, PET semplificando la gestione;
- migliorare le immagini riducendo la sfocatura dovuta ai movimenti del paziente durante l’esame diagnostico;
- individuare le anomalie o eventuali lesioni rapidamente.
L’AI a supporto delle decisioni critiche
Anche in sanità, nell’era della Digital Transformation e della Data Science, l’enorme flusso di dati che le attività producono quotidianamente è un problema notevole. Nello specifico, in ambito sanitario, i medici si ritrovano a gestire un numero sempre crescente di dati sanitari fatti di cartelle cliniche digitali, informazioni biomediche, studi clinici aggiornati.
Ritagliarsi del tempo, tra un paziente e l’altro, per trasformare i dati in informazioni utili alla presa di decisioni, è un compito sempre più arduo. Il rischio è erodere del tempo all’aggiornamento delle competenze che permettono, ad un professionista, di personalizzare le cure e assicurare al paziente la diagnosi migliore per sconfiggere la sua malattia.
Un software di Intelligenza Artificiale, che ha le capacità per elaborare rapidamente ed incrociare i dati, permette agli operatori sanitari di estrarre, in poco tempo, informazioni accurate e pertinenti alla richiesta. In questo modo, potranno concentrarsi sulla scelte decisionali che si baseranno su prove curate da medici professionisti.
Ritornando al paziente affetto da una patologia rara, nel momento in cui lo specialista interroga una banca dati delle patologie su scala mondiale, inserendo tutte le variabili specifiche del caso, le risposte potrebbero arrivare in tempi brevi e permettere al medico di formulare la corretta diagnosi.
L’AI entra in sala operatoria e nel percorso di cura
Dopo aver visto il supporto che i software dotati di Intelligenza Artificiale possono fornire al personale medico vediamo come può agire direttamente sul paziente e come può migliorare il suo percorso di cura.
Partendo dallo sviluppo di nuovi farmaci fino alla completa guarigione del paziente, l’AI supporta le principali fasi dell’assistenza sanitaria. Il software può essere installato nei pc ma anche diventare il cervello dei robot che affiancano i chirurghi in sala operatoria. Indicato per le operazioni relative alla chirurgia mininvasiva, il robot non opera da solo ma i suoi bracci sono guidati meccanicamente dal chirurgo.
Qual è il vantaggio? Una maggiore precisione e la riduzione dei fattori di rischio. In effetti, i robot garantiscono una prestazione sempre costante su cui stress e stanchezza non influiscono. Ovvio che le decisioni da prendere sul paziente durante un intervento chirurgico dipendono dallo specialista di turno ma per attività di precisione, come le suture chirurgiche o le incisioni, il lavoro meccanico del robot assicura risultati ottimali facilitando anche la guarigione post operatoria.
I sistemi di AI permettono anche una personalizzazione dei trattamenti e una riduzione dei costi sanitari. I chatbot, ad esempio, potrebbero essere un ottimo filtro per ridurre le richieste che arrivano alle strutture sanitarie fornendo una prima risposta alle domande frequenti oppure permettendo di concludere una prenotazione online migliorando il sistema di organizzazione e gestione delle visite.
Molte potenzialità dell’Intelligenza Artificiale sono ancora inespresse ma aprire adesso le porte, in ambito sanitario, all’ingresso di tale innovazione significa preparare il terreno per accogliere le innovazioni che genererà.
