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Tre modi in cui l’intelligenza artificiale cambierà l’assistenza sanitaria


Non è un segreto che i costi sanitari sono aumentati più velocemente dell’inflazione per decenni . Alcuni esperti stimano che l’assistenza sanitaria rappresenterà oltre il 20% del PIL degli Stati Uniti entro il 2025 . Nel frattempo, i medici stanno lavorando più duramente che mai per curare i pazienti poiché la carenza di medici negli Stati Uniti continua a crescere . Molti professionisti medici hanno i loro programmi così stretti che gran parte dell’elemento umano che ha motivato la loro ricerca della medicina in primo luogo è ridotto.

Nel settore sanitario, l’intelligenza artificiale (AI) può sembrare intimidatoria. Alla festa di compleanno di un amico radiologo, ha gentilmente espresso come pensava che il suo lavoro sarebbe stato minacciato dall’intelligenza artificiale nel prossimo decennio. Tuttavia, per la maggior parte della professione medica, l’intelligenza artificiale sarà un acceleratore e abilitante, non una minaccia. Sarebbe un buon affare anche per le aziende di intelligenza artificiale aiutare, piuttosto che tentare di sostituire, i professionisti del settore medico.

In un articolo precedente , ho espresso tre modi in cui vedo costantemente il valore aggiunto dell’IA: velocità, costo e precisione. Nell’assistenza sanitaria, non è diverso. Ecco tre esempi di come l’IA cambierà l’assistenza sanitaria.

Ci sono pochi settori in cui la velocità è più importante dell’assistenza sanitaria. Nel caso della piattaforma di rilevamento dell’ictus Viz.ai , ogni minuto di riduzione del tempo per il trattamento equivale a risparmiare 1,9 milioni di cellule cerebrali del paziente. Spesso, gli algoritmi di deep learning nella piattaforma di Viz fanno risparmiare diversi minuti e in alcuni casi possono risparmiare ore “di cervello”. In un recente studio Viz.ai ha portato a una significativa riduzione della disabilità del paziente. In media, i pazienti sono passati dall’essere costretti a letto, che necessitano di cure infermieristiche 24 ore su 24, 7 giorni su 7, all’uscita dall’ospedale senza assistenza.

Poiché i costi sanitari continuano a crescere, i risparmi sui costi sono un altro fattore importante. Ad esempio, Athelas utilizza l’apprendimento automatico e la visione artificiale per identificare la morfologia e caratterizzare rapidamente i tipi di cellule da una piccola puntura di sangue. Il CEO di Athelas Tanay Tandon spiega: “I medici e i piani sanitari sono in grado di risparmiare migliaia di dollari all’anno per paziente riducendo i ricoveri, rilevando prima gli eventi avversi dai frequenti test Athelas e mantenendo i pazienti conformi in modo sicuro alle terapie necessarie”. Questa tecnologia viene utilizzata ogni giorno da migliaia di pazienti in tutto il paese, compresi quelli in chemioterapia aggressiva antitumorale, antipsicotici immunosoppressori e farmaci infiammatori. Più che risparmiare denaro, Athelas consente ai pazienti chemioterapici di ottenere risultati importanti dalla comodità della propria casa, riducendo lo sforzo e il rischio (soprattutto durante questa pandemia) delle visite ospedaliere.

Suki è un assistente digitale clinico che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale per digitare appunti che i medici o gli scribi dovrebbero altrimenti digitare. Nessun medico è entrato in medicina per scrivere appunti e strumenti come Suki consentono ai medici di concentrarsi sul paziente, piuttosto che sugli appunti. Il CEO di Suki, Punit Soni, ha spiegato che “aiutiamo a ridurre il tempo di documentazione in media del 76% e abbiamo recentemente lanciato una piattaforma vocale aggiornata chiamata Suki Speech Service che presenta un nuovo estrattore di intenti che è stato valutato con una precisione del 99,5%, che è tra i il più alto di tutti gli assistenti digitali, indipendentemente dal settore. ” Poiché Suki è alimentato da software, non da scribi umani, è in grado di offrire una soluzione più conveniente che migliora anche le entrate e gli esiti per i pazienti.

Più accurato

La precisione è importante, soprattutto per i compiti che sono noiosi o noiosi per gli esseri umani. Il 2020 è iniziato alla grande con l’annuncio che Google AI potrebbe superare i medici per alcuni tipi di rilevamento del cancro al seno (ricordi quando il 2020 sembrava così promettente?). Dan Burton, CEO di Health Catalyst, spiega che “sia a livello di incontro di un singolo paziente / persona che ai livelli più alti della leadership sanitaria, l’intelligenza artificiale migliora l’accuratezza decisionale separando il segnale dal rumore e mantenendoci concentrati sul futuro. Ad esempio, può aiutarci a rispondere in modo più accurato a domande come: “Questo recente aumento dei test positivi per COVID-19 è un segnale che dobbiamo posticipare le procedure non di emergenza?” “Una modellazione più accurata può portare a decisioni più informate nel industria sanitaria. Ad esempio, con la ripresa delle cure non di emergenza, i fornitori hanno bisogno di avvisi per quando i loro test / ricoveri positivi al Covid-19 aumentano.

La creazione di aziende di intelligenza artificiale sanitaria prospera richiede l’allineamento

L’interazione di velocità, costo e precisione può fare cose sorprendenti per i pazienti. Tuttavia, la sola promessa di una maggiore velocità, costo o accuratezza è spesso insufficiente per avere un impatto significativo sulla cura del paziente. Anthony Bertrand, MD, MBA spiega, “ci sono molte aziende che cercano di vendere software che migliora l’accuratezza diagnostica di un singolo test del x%, specialmente in campi che coinvolgono la diagnosi visiva o l’imaging come la patologia o la radiologia, solo per essere accolti con scetticismo o licenziamento. I prodotti devono essere sviluppati con una chiara comprensione dei flussi di lavoro clinici. Al fine di superare l’inerzia ei rischi di cambiamento, è necessario prestare un’attenta considerazione anche agli incentivi economici dei medici e delle organizzazioni che li impiegano “.

Fortunatamente, l’aumento delle pressioni sui costi e dei premi, la pubblicazione dei dati sui risultati sanitari, l’emergere di metodi di pagamento come i pagamenti in bundle e la disponibilità di dati EMR per l’analisi potrebbero aiutare ad accelerare i benefici dell’IA in ambito sanitario. La chiave è allineare la grande tecnologia con le realtà del settore sanitario. Come afferma il CEO di Viz.ai Chris Mansi, MD, MBA, “proprio come molte aziende capiscono ora che un algoritmo non è un prodotto, in Viz.ai sappiamo che per costruire un business di successo in questo spazio è necessario evitare il determinismo tecnologico e sfida davvero il tuo team ad appoggiarsi alla complessità del modo in cui l’assistenza sanitaria viene fornita e pagata; è così che si mettono effettivamente i prodotti nelle mani dei medici che vogliono fare il meglio che possono per i loro pazienti “. In definitiva, ecco perché è estremamente importante dimostrare un ROI aziendale oltre ai miglioramenti clinici. Quando le aziende sono in grado di sfruttare l’IA per migliorare i risultati dei pazienti allineando gli incentivi organizzativi degli ospedali, si fanno veri progres

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