Sia il mondo industrializzato che quello in via di sviluppo stanno affrontando cambiamenti demografici senza precedenti . I tassi di natalità hanno raggiunto il minimo in alcuni dei paesi più grandi del mondo, mentre letteralmente miliardi di lavoratori si preparano ad andare in pensione.
Ricercatori e responsabili politici, negli ultimi due decenni, hanno iniziato a cercare attivamente modi per affrontare i crescenti costi sanitari dell’invecchiamento della popolazione. In generale, l’intelligenza artificiale è diventata la soluzione più vantaggiosa.
L’intelligenza artificiale non solo automatizza le attività di base, eliminando in molti casi la necessità di costosi interventi umani, ma può essere utilizzata per dare un maggiore senso di privacy e discrezione ai pazienti. Inoltre, grazie al machine learning , le implementazioni messe in atto oggi possono migliorare nel tempo e adattarsi alle nuove sfide che potrebbero presentarsi in futuro.
Questo articolo discute alcune possibili applicazioni delle tecnologie AI/ML nel settore sanitario. Nulla di quanto descritto di seguito è molto lontano nel futuro e molto probabilmente farà parte del mercato dell’intelligenza artificiale sanitaria che dovrebbe crescere fino a raggiungere i 44,5 miliardi di dollari entro il 2026.
Sviluppo farmaceutico semplificato
Ogni anno, l’industria farmaceutica spende quasi 100 miliardi di dollari in ricerca e sviluppo. Molti costi coinvolti in questo processo possono essere ridotti attraverso l’applicazione di strumenti di analisi dei big data, comprese le reti neurali , a database che categorizzano le strutture molecolari di potenziali componenti medicinali.
Questa strategia si è dimostrata particolarmente promettente in situazioni in cui il tempo è essenziale, come durante le pandemie. Nel 2015, durante l’epidemia di Ebola in Africa orientale, l’Università di Toronto ha utilizzato l’intelligenza artificiale per elaborare rapidamente un database di composti farmaceutici. La scoperta di un trattamento che in precedenza avrebbe richiesto mesi o addirittura anni di analisi è stata raggiunta in meno di un giorno.
Come è stato ben riportato , l’analisi dell’IA è stata anche parte integrante dello sviluppo di vaccini e trattamenti COVID-19 nell’ultimo anno e mezzo. Man mano che nuovi ceppi del virus fanno la loro comparsa, la stessa tecnologia continua ad essere applicata.
Documentazione medica automatizzata
Con la maggior parte delle cartelle cliniche e ospedaliere già archiviate in formato digitale, le EHR (“cartelle sanitarie elettroniche”) svolgono un ruolo importante nell’assistenza sanitaria. Sebbene questa tecnologia abbia reso più facile, veloce e, in definitiva, più economico, accedere ai record dei pazienti, l’effettiva digitalizzazione della documentazione medica può rappresentare un onere significativo per gli operatori sanitari a corto di tempo.
Attualmente esiste una tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in grado di semplificare numerosi processi relativi alla raccolta e all’archiviazione di dati medici. Mentre il riconoscimento vocale e il software di dettatura non sono una novità in medicina, ora vengono avanzate proposte per applicare algoritmi di intelligenza artificiale che documentano e analizzano l’intera interazione dei professionisti medici con i pazienti.
Un’implementazione suggerita di questa tecnologia sarebbe quella di utilizzare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per elaborare video registrati utilizzando telecamere che verrebbero indossate dai medici. In effetti, questo sarebbe abbastanza simile alle body cam indossate da molti agenti di polizia oggi. Le informazioni raccolte in questi video potrebbero essere rapidamente indicizzate e combinate con altri dati medici per ulteriori analisi.
Diagnostica selfie
In alcune parti del mondo, le cliniche e gli ospedali sono pochi e distanti tra loro. In altri, prendersi del tempo dalla propria giornata impegnativa per vedere un medico per i controlli di routine potrebbe sembrare una seccatura eccessiva. Per le persone che vivono in una di queste situazioni, le condizioni gravi spesso non vengono scoperte finché non è troppo tardi.
Fortunatamente, anche nei luoghi più remoti, la maggior parte delle persone oggi ha già in tasca un potente strumento diagnostico: lo smartphone. La qualità dell’immaginazione della fotocamera del cellulare migliora di anno in anno, mentre la tecnologia diventa più economica da produrre. Le immagini scattate utilizzando questi dispositivi sono certamente valide per l’analisi da parte di algoritmi di intelligenza artificiale.
I medici nelle regioni senza accesso a immagini di qualità clinica hanno già iniziato a utilizzare le immagini scattate con i propri telefoni cellulari per analizzare i propri pazienti. In effetti, gli smartphone con software basato sull’apprendimento automatico vengono attualmente utilizzati per diagnosticare il cancro della pelle e i melanomi con tassi di accuratezza fino al 90% . Sul mercato sono già presenti app di livello consumer che possono consentire agli utenti regolari di rilevare i cambiamenti della pelle sul proprio corpo.
Una tecnologia simile viene applicata all’oftalmologia. Gli algoritmi sono stati sviluppati e approvati dalla FDA americana per rilevare la retinopatia nei soggetti diabetici attraverso l’analisi fotografica.
Telemedicina abilitata per chatbot
Tutti hanno determinate cose che preferiscono mantenere private e per molti la salute è una di queste. La cautela è certamente comprensibile quando si tratta di discutere di problemi medici con colleghi e colleghi, ma per alcune persone anche comunicare con gli operatori sanitari può sembrare scoraggiante.
I chatbot possono offrire una soluzione per questo tipo di pazienti. La tecnologia, che è già attivamente utilizzata nella telemedicina per la pianificazione degli appuntamenti, la ricarica delle prescrizioni e il triage, è oggetto di indagine attiva come modo per interagire con le persone che necessitano di consulenza sull’assistenza sanitaria di base autosomministrata.
In effetti, i ricercatori nel Regno Unito hanno scoperto che i chatbot sarebbero la scelta preferita per i pazienti che affrontano condizioni di salute più stigmatizzanti, come le malattie sessualmente trasmissibili. Con un maggiore anonimato, i pazienti avranno maggiori probabilità di cercare aiuto per problemi che potrebbero portare a maggiori preoccupazioni in futuro, se altrimenti non trattati.
Conclusione
I casi d’uso dell’IA nell’assistenza sanitaria descritti in questo articolo rappresentano solo un campione molto piccolo di ciò che potrebbe essere effettivamente possibile. Entrando nel prossimo decennio di sviluppo Medtech, siamo sicuri di scoprire una moltitudine di innovazioni rivoluzionarie, alcune delle quali possiamo solo teorizzare oggi.
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