Panoramica

Cos'è l'AI nell'assistenza sanitaria?

L'esplosione dei dati negli ultimi anni porta a un'accelerazione nello sviluppo di strumenti con l'AI, affinché le aziende possano utilizzare una maggiore quantità di dati ed estrarre insight significativi, utili nel processo decisionale e di risoluzione dei problemi.

L'assistenza sanitaria può trarre enormi vantaggi dall'AI e dal machine learning nella gestione delle vaste quantità di dati medici e di altri tipi di informazioni che le organizzazioni sanitarie raccolgono e conservano. Il machine learning può aiutare le organizzazioni a mettere ordine nelle vaste banche dati per identificare quali dati medici sono più significativi per la risoluzione dei problemi e il perfezionamento delle terapie o dei processi aziendali. Con un più profondo livello di insight possono prendere decisioni migliori o esplorare nuove idee e fonti per ottenere vantaggi competitivi.

Uso pratico

Come può essere applicata l'AI nell'assistenza sanitaria?

AI e analytics

Man mano che l'elaborazione dei dati sanitari migliora, aumenta la possibilità di acquisire conoscenze utili da grandi dataset. Per capire come l'AI può trasformare l'assistenza sanitaria, esploriamo le funzionalità degli strumenti di analytics e AI creati per il settore sanitario.

Scoprire le tendenze con l'analytics

Nell'analytics, i dati vengono esaminati dopo un evento e le previsioni vengono effettuate in base alle tendenze. Ad esempio, i medici sanno che alcuni fattori, come l'età o la storia clinica, possono rendere le infezioni da sepsi più pericolose per alcuni pazienti e possono utilizzare quei dati per applicare una terapia più informata.

In che modo l'AI può estendere l'analytics

Il machine learning e l'AI possono estendere l'analytics con l'apprendimento continuo e le analisi. Ad esempio, un programma AI può utilizzare massicce quantità di dati depersonalizzati dalle cartelle cliniche elettroniche per prevedere quali pazienti sono più a rischio di un'infezione da sepsi.

Perché può essere un vantaggio per l'assistenza sanitaria

Le organizzazioni di assistenza sanitaria dispongono di una tale quantità di dati che gli esseri umani non possono analizzare da soli. Le analisi continue e approfondite con gli strumenti di AI e analytics possono trovare degli schemi che sfuggono all'essere umano e ciò può aiutare a potenziare i servizi e a far avanzare la ricerca.

Scopri di più su come le organizzazioni sanitarie stanno applicando l'AI e l'analytics

Riconoscere i problemi

Il percorso verso l'Intelligenza Artificiale

Le organizzazioni di assistenza sanitaria indagano costantemente su come possono innovare e tenere il passo con i cambiamenti del settore. L'AI presenta molte opportunità uniche per l'assistenza sanitaria, ma le organizzazioni devono intraprendere azioni per proteggere e integrare i propri dati prima di iniziare il loro percorso verso l'adozione degli strumenti di AI.

Con una crescente attenzione ai risultati del paziente, esistono più incentivi per lo scambio di dati al livello dell'intero sistema. Lungo la strada, però, si presentano sfide importanti legate alla comunicazione e collaborazione continua tra i vari sistemi di assistenza sanitaria. La sfida più scoraggiante è l'interoperabilità, o la capacità delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) e di altri sistemi di gestione dei dati di assistenza sanitaria di scambiarsi informazioni senza soluzione di continuità.

Dopo aver definito una singola fonte della verità e dopo che i medici e gli assistenti saranno in grado di accedere rapidamente e in modo sicuro alle informazioni, le organizzazioni saranno pronte ad adottare gli strumenti di AI che potranno far emergere gli insight dai dati.

Tuttavia, prima di implementare strumenti di AI, le organizzazioni devono esaminare molti fattori. Ad esempio, le organizzazioni dovrebbero cercare la tecnologia affidabile ed essere preparate a mantenere una forza lavoro qualificata per utilizzarla. Altre considerazioni includono l'approvazione delle autorità, il consenso degli utenti a partecipare a nuovi processi e programmi, e determinare come la soluzione si integra con gli strumenti esistenti.

Ci saranno quasi sempre delle sfide legate all'adozione delle nuove tecnologie, ma le organizzazioni che cercano nuovi modi per migliorarsi, dovrebbero assolutamente prendere in considerazione i potenziali vantaggi derivanti dalla scoperta di insight che potrebbero migliorare le terapie e i processi aziendali.

 

Inizia il percorso verso l'AI

Passi per l'implementazione dell'AI

Creare una cultura dell'innovazione

Promuovere un ambiente creativo che premia i nuovi approcci per risolvere le sfide e realizzare la mission di un'organizzazione.

Rimuovere le barriere

Identificare e rimuovere gli ostacoli che impediscono la collaborazione, promuovendo la conformità e la sicurezza.

Dimostrare l'attendibilità

Misurare l'impatto, come la qualità clinica, l'esperienza dei consumatori e il ROI, di progetti innovativi ed esporre i successi e i fallimenti per incoraggiare la partecipazione.

Un approccio proattivo

Supporto alle cure

Gli strumenti abilitati all'AI sono adatti per esplorare i dati complessi generati dalla moderna assistenza clinica. Le soluzioni AI possono consentire ai professionisti di accedere a insight provenienti da più fonti più rapidamente, tra cui le note mediche inserite da medici, immagini mediche, dati di monitoraggio continuo provenienti da sensori e altro, e applicare le rilevazioni generate dall'AI per prendere decisioni più informate sulla cura del paziente

Le soluzioni di machine learning, di cui gli strumenti di AI sono un sottoinsieme, possono anche apprendere gli schemi delle traiettorie sanitarie per un ampio numero di pazienti e organizzazioni. Questo può aiutare i leader ad anticipare le esigenze future e a intraprendere azioni per prepararsi. Questo è importante soprattutto quando l'obiettivo delle organizzazioni sanitarie è quello di focalizzarsi sulle tendenze dell'incidenza di particolari condizioni di salute e sul soddisfare in modo efficiente le esigenze della comunità.

Avanzamento della ricerca

Migliorare gli approcci alla ricerca dei trattamenti

L'AI può identificare relazioni significative nei dati non elaborati ed estrarre informazioni rilevanti senza alcuna perdita di attenzione. Con l'AI, i ricercatori possono affrontare problemi complessi la cui soluzione sarebbe difficile - o forse quasi impossibile - da trovare da soli.

Un modo utile in cui l'AI può essere in grado di supportare i ricercatori nelle scienze biologiche è semplificando il percorso verso lo sviluppo clinico, che prevede l'organizzazione dei dati, la scelta del sito, il reclutamento e il monitoraggio del paziente. Ad esempio, le tecnologie AI possono aiutare i collaboratori di sviluppo dei protocolli a identificare gli insight dai dati del paziente nel mondo reale che sono altamente rilevanti per i loro studi all'inizio del processo. In questo modo, i protocolli possono potenzialmente incorporare migliori approssimazioni di disponibilità del paziente prima che il trial clinico avanzi. Questa capacità avanzata è utile ai ricercatori, ma anche per i pazienti che hanno bisogno di trattamenti.