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Intelligenza artificiale in medicina
Che cos'è l'AI in medicina?
L'AI in medicina consiste nell'uso di modelli di apprendimento automatico per aiutare a elaborare i dati sanitari e fornire ai medici insight importanti, migliorando così i risultati sanitari e le esperienze dei pazienti.
In che modo viene utilizzata l'AI in medicina?
Grazie ai recenti progressi nell'informatica, l'AI sta rapidamente diventando parte integrante dell'assistenza sanitaria moderna. Gli algoritmi di AI e altre applicazioni basate su AI vengono utilizzati per supportare i medici nelle ricerche e nei contesti clinici.
Attualmente, i ruoli più diffusi dell'AI in ambito medico sono il supporto alle decisioni cliniche e l'analisi delle immagini. Gli strumenti di supporto alle decisioni cliniche aiutano gli operatori a prendere relative a trattamenti, farmaci, salute mentale e altre esigenze dei pazienti, offrendo loro un rapido accesso a informazioni o ricerche pertinenti per il paziente. Nell'imaging medico, gli strumenti di AI vengono utilizzati per analizzare scansioni TC (tomografia computerizzata), raggi X, risonanze magnetiche e altre immagini alla ricerca di lesioni o altri risultati che un radiologo umano potrebbe non notare.
Le sfide che la pandemia da COVID-19 ha creato per numerosi sistemi sanitari hanno inoltre portato numerose organizzazioni sanitarie di tutto il mondo a iniziare a testare sul campo nuove tecnologie supportate dall'AI, come algoritmi progettati per aiutare a monitorare i pazienti e strumenti basati su AI per lo screening dei pazienti affetti da COVID-19.
La ricerca e i risultati di questi test non sono ancora definitivi e gli standard generali per l'uso dell'AI in medicina sono ancora in fase di definizione. Tuttavia, è sempre più probabile che l'AI divenga un prezioso alleato per medici, ricercatori e pazienti. A questo punto, non c'è dubbio che l'AI diventerà una parte fondamentale dei sistemi sanitari digitali che caratterizzano e supportano la medicina moderna.
Utilizza questo framework di selezione del modello per scegliere il modello più appropriato bilanciando i requisiti di prestazioni con costi, rischi ed esigenze di implementazione.
L'AI può avere un impatto positivo sulla pratica medica in molti modi, accelerando il ritmo della ricerca o aiutando i medici a prendere decisioni migliori.
Ecco alcuni esempi di come potrebbe essere utilizzata l'AI:
L'AI nel rilevamento e nella diagnosi delle malattie
A differenza degli esseri umani, l'AI non ha mai bisogno di dormire. I modelli di apprendimento automatico potrebbero essere utilizzati per osservare i segni vitali dei pazienti sottoposti a terapia intensiva e avvisare i medici se alcuni fattori di rischio aumentano. Mentre i dispositivi medici come i cardiofrequenzimetri possono tracciare i segni vitali, l'AI può raccogliere i dati da tali dispositivi e cercare condizioni più complesse, come la sepsi. Un cliente IBM ha sviluppato un modello AI predittiva per i neonati prematuri con un'accuratezza del 75% nel rilevare la sepsi grave.
Trattamento personalizzato delle malattie
La medicina di precisione potrebbe diventare più facile da supportare con l'assistenza virtuale dell'AI. Poiché i modelli AI possono apprendere e conservare le preferenze, l'AI ha il potenziale per fornire raccomandazioni personalizzate in tempo reale ai pazienti 24 ore su 24. Piuttosto che dover ripetere le informazioni con una nuova persona ogni volta, un sistema sanitario potrebbe offrire ai pazienti l'accesso 24 ore su 24 a un assistente virtuale basato su AI in grado di rispondere a domande basate sulla storia medica, le preferenze e le esigenze personali del paziente.
L'AI nell'imaging medico
L'AI sta già svolgendo un ruolo di primo piano nell'imaging medico. La ricerca ha indicato che l'AI basata sulle reti neurali può essere efficace quanto i radiologi umani nel rilevare i segni del cancro al seno e di altre patologie. Oltre ad aiutare i medici a individuare i primi segnali della malattia, l'AI può aiutare anche a rendere più gestibile l'impressionante numero di immagini mediche di cui i medici devono tenere traccia, rilevando episodi vitali della storia di un paziente e presentando le immagini pertinenti.
Efficienza degli studi clinici
Durante gli studi clinici viene dedicato molto tempo all'assegnazione di codici medici agli esiti dei pazienti e all'aggiornamento dei relativi set di dati. L'AI può aiutare ad accelerare questo processo fornendo una ricerca più rapida e intelligente dei codici medici. Due clienti di IBM Watson Health hanno recentemente scoperto che con l'AI è possibile ridurre il numero di ricerche di codici medici di oltre il 70%.
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 principalmente in due modi: creando progetti di farmaci migliori e trovando nuove combinazioni di farmaci promettenti. Con l'AI, molte delle sfide dei big data che il settore delle scienze della vita deve affrontare potrebbero essere superate.
L'integrazione dell'AI specifica nei workflow dei medici può fornire ai fornitori un contesto prezioso mentre prendono decisioni di cura. Un algoritmo di machine learning qualificato può aiutare a ridurre i tempi di ricerca fornendo ai medici preziosi risultati di ricerca con insight basati sull'evidenza su trattamenti e procedure mentre il paziente è ancora in stanza con loro.
Ci sono alcune prove che l'AI può aiutare a migliorare la sicurezza dei pazienti. Una recente revisione sistemica (link esterno a ibm.com) di 53 studi peer-reviewed che esaminano l'impatto dell'AI sulla sicurezza dei pazienti ha rilevato che gli strumenti di supporto decisionale basati sull'AI possono aiutare a migliorare il rilevamento degli errori e la gestione dei farmaci.
Potenzialmente, esistono numerosi modi attraverso cui l'AI potrebbe ridurre i costi in tutto il settore sanitario. Alcune delle opportunità più promettenti includono la riduzione degli errori terapeutici, la personalizzazione dell'assistenza sanitaria virtuale, la prevenzione delle frodi e il supporto di workflow amministrativi e clinici più efficienti.
Sono molti i pazienti che avrebbero da fare delle domande ai medici al di fuori del normale orario di lavoro. L'AI può aiutare a fornire assistenza 24 ore su 24 attraverso chatbot in grado di rispondere a domande elementari e fornire risorse ai pazienti quando il medico non è presente. L'AI può inoltre essere utilizzata per fare le domande del triage e segnalare le informazioni per avviare un ulteriore esame, il che potrebbe aiutare ad avvertire i medici in merito a cambiamenti nello stato di salute che richiedono ulteriore attenzione.
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 nella cartella clinica include un elenco dei farmaci attualmente assunti dal paziente insieme a un nuovo farmaco consigliato dal medico, un algoritmo di AI ben addestrato può utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale per individuare quali farmaci appartengono alla storia clinica del paziente.
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Risorse
L’AI viene utilizzata per tutto, dalla risposta alle domande dei pazienti, all’assistenza in chirurgia e nello sviluppo di nuovi farmaci.
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