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L'intelligenza artificiale nella sanità

IA & ML

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Assistenza sanitaria

Tendenze

COVID-19 ha fatto luce sulle principali lacune dell'assistenza sanitaria globale. È emersa chiaramente la necessità di innovazioni per rendere il settore più efficace, e intelligenza artificiale (AI) potrebbe influenzare profondamente l'assistenza sanitaria. Come citato dal Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, Direttore Generale dell'Organizzazione Mondiale della Sanità, solo dopo la diffusione del COVID-19 è diventato evidente che i Paesi non avevano la capacità necessaria per raccogliere e utilizzare i dati sanitari, soprattutto nel mezzo di una crisi in corso. Una delle prime risposte dell'IA alla pandemia globale è stata la collaborazione tra TytoCare e lo Sheba Medical Center in Israele. Hanno fornito ai pazienti degli stetoscopi speciali che hanno ascoltato i loro cuori direttamente nelle loro case e hanno trasmesso le immagini dei polmoni dei pazienti al sistema di cura speciale per risparmiare tempo di diagnosi. In questo blog post, Innowise evidenzierà come il settore medico possa trarre vantaggio dall'IA nel periodo post-pandemia e porterà altri interessanti esempi di questo tipo.

Che cos'è l'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria?

Il personale ospedaliero e i medici possono ottenere CDS (Clinical Decision Support) affidabili e basati sui dati grazie all'apprendimento automatico. In particolare, Le tecnologie di intelligenza artificiale possono analizzare in modo efficiente le cartelle cliniche e le immagini, nonché i dati degli studi clinici. Di conseguenza, le organizzazioni sanitarie possono migliorare sia la velocità che la qualità della diagnostica, salvando così un maggior numero di vite.

Come l'IA sta cambiando l'assistenza sanitaria

Ci sono diversi I vantaggi dell'IA nell'assistenza sanitariatra cui l'automazione delle attività, una diagnostica più rapida ed efficiente e interventi chirurgici più sicuri. Ad esempio, la tecnologia sanitaria indossabile che utilizza l'intelligenza artificiale analizza i dati e informa l'utente e l'operatore sanitario sui potenziali rischi e problemi legati alla salute. FitBit, uno dei nomi più noti del settore, ha sviluppato un orologio avanzato per la salute. Senso per tenere traccia di parametri come la saturazione dell'ossigeno, la temperatura della pelle, il livello di stress, la frequenza cardiaca alta o bassa, la frequenza respiratoria, il sonno e il risveglio, il russare, la carnagione e persino la salute mestruale in tempo reale. Il cliente ottiene i dati validi direttamente sull'app FitBit installata su uno smartphone e può condividerli con un operatore sanitario per ulteriori consultazioni o diagnosi.Un altro esempio di successo di implementazione dell'IA nella chirurgia pratica è il robot sviluppato da Robotica medica Borns. Può eseguire interventi chirurgici minimamente invasivi a distanza. Il robot può essere particolarmente utile per condurre interventi chirurgici in aree isolate, come quelle colpite dalla guerra. L'azienda londinese di tecnologia medica Digital Surgeryha introdotto un'intelligenza artificiale che guida i chirurghi in ogni fase dell'operazione, riducendo in modo significativo i possibili esiti fatali.Uno dei casi di brillante incorporazione dell'IA nell'assistenza sanitaria risale al 2016. Ospedale e cliniche dell'Università dell'Iowa hanno implementato la tecnologia AI nelle loro procedure chirurgiche. Prevede la probabilità di infezione durante l'intervento ancor prima che il medico chiuda la ferita. Di conseguenza, l'ospedale ha ridotto le infezioni post-operatorie di 74% e ha risparmiato $1,2 milioni.Informazioni privilegiate afferma che circa 30% delle spese sanitarie sono legate a compiti amministrativi. L'intelligenza artificiale facilita la pre-autorizzazione assicurativa, controlla rapidamente le fatture non pagate, aiuta a elaborare le cartelle cliniche dei pazienti e semplifica così il carico di lavoro del personale ospedaliero.

Esempi di IA nell'assistenza sanitaria

Intelligenza artificiale per la sanità sta per rivoluzionare il settore e aiutare gli operatori sanitari ad affrontare le sfide future. Qui abbiamo selezionato le più vivaci Esempi di IA nell'assistenza sanitaria dalla vita reale.

Machine learning e apprendimento profondo

Nel settore sanitario, le tecniche di machine learning possono essere applicate a molte innovazioni. Ad esempio, secondo Portale Mercury DataScience, machine learning (ML) dovrebbe migliorare significativamente gli studi clinici sul sistema nervoso centrale, data la difficoltà di diagnosticare la progressione della malattia del SNC. L'apprendimento automatico è in grado di fare le previsioni più accurate dei risultati futuri attraverso la logica basata su regole e il riconoscimento di modelli. Questo, a sua volta, riduce i tempi e i costi di esecuzione degli studi clinici.Un altro esempio di successo di ML e DL (deep learning) nel settore sanitario è quello di Subtle Medical. L'azienda fornisce immagini mediche più chiare ai radiologi. Il suo prodotto SubtleMR blocca il rumore delle immagini, concentrandosi su aree come la testa, il collo, il seno e l'addome. Di conseguenza, i radiologi acquisiscono immagini di qualità superiore.Deep learning Le reti migliorano la pratica clinica, in particolare gli algoritmi DL sono ampiamente utilizzati per il rilevamento della retinopatia diabetica. Ad esempio, costruendo una rete Rete neurale convoluzionaleL'Aravind Eye Hospital sarà in grado di stimare la gravità della cecità del paziente semplicemente osservando l'occhio.Inoltre, come si legge nello studio pubblicato su SaluteITAnaliticaLe CNN (reti neurali convoluzionali), basate su DL, hanno identificato la malattia dermatologica del melanoma con un'accuratezza superiore a 10% rispetto agli esperti.

Robot fisici

I robot esistono da molto tempo e svolgono diverse azioni, dal sollevamento di merci alla consegna di forniture. Chatbot AI sono forse i più popolari. Oggi, la probabilità di incorporarli nell'industria sanitaria è più palpabile. Dal 2000, ad esempio, negli Stati Uniti sono stati approvati robot chirurgici che fungono da "booster" per i medici. Ad esempio, possono ricucire le ferite con la massima precisione o creare incisioni invasive. Forse le procedure chirurgiche più comuni con la partecipazione di robot fisici (sicuramente le decisioni importanti vengono prese dopo i medici) includono interventi alla prostata, ginecologici, al collo e alla testa.

Applicazioni di diagnosi e trattamento

L'intelligenza artificiale è stata implementata per la prima volta nella diagnosi e nel trattamento già negli anni '70 con MYCIN-.diagnosticato infezioni di origine batterica trasmesse per via ematica. Tuttavia, è rimasto a Stanford e non ha raggiunto la pratica clinica a causa della potenza insufficiente. La situazione è cambiata radicalmente con il progresso tecnologico. Quasi ogni settimana, aziende di AI all'avanguardia lanciano applicazioni di AI nel settore sanitario per la diagnosi e altre applicazioni. trattamento medico per garantire risultati pari a quelli umani o addirittura più accurati.

Allo stesso tempo, queste app si occupano per lo più di un singolo aspetto dell'assistenza piuttosto che di questioni complesse. Tuttavia, ci sono alcune eccezioni. L'applicazione MySugr Diabetes tracker consente agli utenti di inserire la glicemia giornaliera, il bolo, i carboidrati e la stima dell'HbA1c (emoglobina glicata) in una sola volta. In questo modo, il paziente può controllare meglio la propria condizione e trasmettere le informazioni al medico per un trattamento più efficace.

La realtà virtuale nell'assistenza sanitaria

Le soluzioni di realtà virtuale consentono ai pazienti e agli operatori sanitari di interagire con ambienti simulati. Ciò può riguardare la gestione del dolore e la riabilitazione, nonché l'addestramento alla chirurgia. Se nel 2022 la stima del mercato globale della VR in ambito sanitario era di circa $2,07 miliardi, entro il 2026 si prevede che raggiungerà $9,25 miliardi, secondo quanto riportato da ReportLinker.

La VR può essere implementata nell'IA per l'assistenza sanitaria in diversi modi:

Formazione medica: L'apprendimento teorico è supportato da modelli medici 3D dettagliati. Il più delle volte è applicabile all'apprendimento dell'anatomia.
Formazione medica: Cambiando l'ambiente simulato in un'applicazione VR, gli utenti partecipano virtualmente a uno scenario di formazione. I casi più comuni di formazione medica VR includono la simulazione di procedure mediche, il test di apparecchiature mediche e la simulazione di casi di emergenza.
Chirurgia: La VR riduce più rapidamente le carenze di abilità funzionali. Viene utilizzata nella formazione chirurgica e nella pianificazione pre-chirurgica.
Gestione del dolore: La VR distoglie l'attenzione del paziente, riducendo così il disagio estremo e il livello di dolore e minimizzando l'uso di antidolorifici, riducendo così le spese sanitarie. Come evidenziato in Salute nettaLa VR permette ai pazienti di sperimentare gli ambienti interattivi che preferiscono, aiutandoli così a combattere il dolore e il disagio. Nella maggior parte dei casi, l'efficacia della VR nella gestione del dolore si manifesta attraverso dolori acuti, dolori cronici, stress, salute mentale e dolore da procedura medica.

Il futuro dell'assistenza sanitaria con l'intelligenza artificiale

Riteniamo che l'intelligenza artificiale avrà un ruolo enorme nel settore sanitario. Lo sviluppo di società di soluzioni di intelligenza artificiale per il settore sanitario e l'integrazione dell'IA nei sistemi ospedalieri porteranno a cambiamenti radicali nei risultati sanitari dei pazienti.

Tuttavia, la sfida più grande dell'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria non è quella di stabilire se le app saranno utili e abbastanza potenti da fornire risultati accurati, ma piuttosto quella di garantire che vengano adottate nella pratica clinica quotidiana. Le app di intelligenza artificiale devono essere approvate dalle normative, insegnate ai medici e accettate dalla popolazione.

Anche se possiamo aspettarci un uso palpabile dell'intelligenza artificiale nella pratica clinica entro cinque anni, è evidente che i sistemi di IA non possono sostituire completamente i medici umani. Al contrario, potranno solo migliorare e facilitare l'assistenza sanitaria.

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Anastasia Ilkevich Responsabile del conto

Data: 30 agosto 2022

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