Cos'è l'AI in medicina?
Il machine learning può aiutare a elaborare i dati medici e a offrire ai professionisti del settore medico degli insight importanti, migliorando i risultati sanitari e le esperienze dei pazienti.
Doctors and scientists looking at screens of Magnetic Resonance Imaging (MRI) 3 Tesla twin speed scanner
Come viene utilizzata l'AI nel settore medico?

L'AI nel settore medico consiste nell'utilizzo di modelli di machine learning per cercare nei dati medici e individuare degli insight per contribuire a migliorare i risultati sanitari e le esperienze dei pazienti. Grazie ai recenti progressi nei campi di computer science e informatica, l'AI sta diventando rapidamente una parte integrante dell'assistenza sanitaria moderna. Gli algoritmi di AI e altre applicazioni basate sull'AI vengono utilizzati per supportare i professionisti del settore medico nei contesti clinici e nella ricerca continua.

Attualmente, i ruoli più comuni per l'AI nei contesti medici sono il supporto decisionale clinico e l'analisi nella diagnostica per immagini. Gli strumenti di supporto decisionale clinico aiutano i provider a prendere decisioni su trattamenti, farmaci, salute mentale e altre esigenze dei pazienti fornendo loro un rapido accesso alle informazioni o alle ricerche attinenti ai loro pazienti. Nella diagnostica per immagini, gli strumenti di AI vengono utilizzati per analizzare TAC, radiografie, risonanze magnetiche e altre immagini per rilevare eventuali lesioni o altri risultati che potrebbero sfuggire a un radiologo umano.

Anche le sfide che la pandemia di COVID-19 ha creato per molti sistemi sanitari ha portato molte organizzazioni di assistenza pubblica in tutto il mondo a iniziare a testare sul campo nuove tecnologie supportate dall'AI, come ad esempio gli algoritmi progettati per aiutare a monitorare i pazienti e gli strumenti basati sull'Ai per eseguire lo screening di pazienti affetti da COVID-19.

La ricerca e i risultati di questi test sono ancora in fase di raccolta e gli standard complessivi per l'utilizzo dell'AI nel settore medico sono ancora in via di definizione. Eppure le opportunità che l'AI apporti benefici ai medici, ai ricercatori e ai pazienti di cui si occupano sono in costante crescita. A questo punto, sembra evidente che l'AI diventerà una parte centrale dei sistemi sanitari digitali che danno forma alla medicina moderna e la supportano.


Applicazioni di AI nel settore medico

Sono molti i modi in cui l'AI può avere un impatto positivo sull'esercizio della professione medica, che sia accelerando il ritmo della ricerca o aiutando i medici a prendere decisioni migliori. Ecco alcuni esempi di come potrebbe essere utilizzata l'AI:

AI nel rilevamento e nella diagnosi delle malattie

A differenza degli esseri umani, l'AI non ha mai bisogno di dormire. I modelli di machine learning potrebbero essere utilizzati per osservare i segni vitali dei pazienti in terapia intensiva e avvisare i medici se aumentano degli specifici fattori di rischio. Mentre i dispositivi medici come i monitor cardiaci possono tenere traccia dei segni vitali, l'AI può raccogliere i dati da tali dispositivi e cercare condizioni più complesse, come ad esempio delle sepsi. Un cliente di IBM ha sviluppato un modello di AI predittivo per i neonati prematuri che rileva le sepsi gravi con una precisione del 75%.

Trattamento personalizzato delle malattie

La medicina di precisione potrebbe diventare più facile da supportare con l'assistenza dell'AI virtuale. Poiché i modelli di Ai possono imparare e conservare le preferenze, l'AI ha il potenziale di fornire consigli personalizzati in tempo reale ai pazienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Invece di dover ripetere le informazioni con una nuova persona ogni volta, un sistema di assistenza sanitaria potrebbe offrire ai pazienti un accesso 24 ore su 24, 7 giorni se 7, a un assistente virtuale basato sull'AI che potrebbe rispondere alle domande in base all'anamnesi del paziente.

AI nella diagnostica per immagini

L'AI sta già svolgendo un ruolo di primo piano nella diagnostica per immagini. La ricerca ha indicato che l'AI basata sulle reti neurali artificiali può essere efficiente quanto un radiologo umano nel rilevare i segni di cancro al seno e altre condizioni. Oltre ad aiutare i medici a individuare segni precoci di malattia, l'AI può anche contribuire a rendere più gestibile lo sbalorditivo numero di immagini mediche di cui i medici devono tenere traccia rilevando parti essenziali della storia del paziente e presentando ai medici le immagini pertinenti.

Efficienza dei trial clinici

Durante i trial medici, si dedica molto tempo ad assegnare codici medici ai risultati dei pazienti e ad aggiornare i dataset pertinenti. L'AI può contribuire ad accelerare questo processo fornendo una ricerca più rapida e intelligente dei codici medici. Due clienti di IBM Watson Health hanno di recente riscontrato che con l'AI potevano ridurre di più del 70% la loro ricerca di codici medici.

Sviluppo accelerato di farmaci

La scoperta di farmaci è spesso una delle parti più lunghe e costose dello sviluppo di farmaci. L'AI potrebbe contribuire a ridurre i costi dello sviluppo di nuovi farmaci soprattutto in due modi: creando migliori progettazioni dei farmaci e trovando nuove combinazioni di farmaci promettenti. Con l'AI, molte delle sfide di big data affrontate dal settore delle scienze biologiche potrebbero essere superate.

 

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Vantaggi dell'AI nel settore medico
Cura dei pazienti informata

L'integrazione dell'AI medica nei flussi di lavoro clinici può offrire ai provider un prezioso contesto mentre prendono decisioni relative alle cure. Una algoritmo di machine learning addestrato può contribuire a ridurre il tempo di ricerca fornendo ai medici preziosi risultati di ricerca con insight basati sulle prove relativi ai trattamenti e alle procedure mentre il paziente è ancora con loro nella stanza.

Riduzione degli errori

Alcuni elementi inducono ad affermare che l'AI può contribuire a migliorare la sicurezza dei pazienti. Una recente revisione sistematica di 53 studi sottoposti a revisione paritaria che esaminano l'impatto dell'AI sulla sicurezza dei pazienti ha riscontrato che gli strumenti di supporto decisionale basati sull'AI possono contribuire a migliorare il rilevamento degli errori e la gestione dei farmaci.

Riduzione dei costi delle cure

Sono tanti i modi potenziali in cui l'AI potrebbe ridurre i costi nel settore dell'assistenza sanitaria. Alcune delle opportunità più promettenti includono una riduzione degli errori terapeutici, un'assistenza sanitaria virtuale personalizzata, la prevenzione delle frodi e il supporto di flussi di lavoro amministrativi e clinici più efficienti.

Aumentare il coinvolgimento tra medico e paziente

Molti pazienti pensano a domande al di fuori del normale orario d'ufficio. L'AI può aiutare a fornire un supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7, tramite chatbot che possono rispondere alle domande basilari e fornire risorse ai pazienti quando l'ufficio del loro provider non è aperto. L'AI può anche potenzialmente essere utilizzata per valutare e dare la priorità alle domande e per contrassegnare le informazioni per un'ulteriore revisione, il che potrebbe contribuire ad avvisare i provider di cambiamenti nella salute che richiedono ulteriore attenzione.

Fornire pertinenza contestuale

Uno dei principali vantaggi del deep learning è che gli algoritmi di AI possono utilizzare il contesto per distinguere tra diversi tipi di informazioni. Ad esempio, se una nota clinica include un elenco dei farmaci attualmente assunti da un paziente insieme a un nuovo farmaco consigliato dal suo provider, un algoritmo di AI ben addestrato può utilizzare l'NLP (natural language processing) per identificare quali farmaci sono appropriati per l'anamnesi del paziente.


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