Intelligenza Artificiale e il Futuro della Sanità

Sia il mondo industrializzato che quello in via di sviluppo stanno affrontando cambiamenti demografici senza precedenti demografici. I tassi di natalità hanno raggiunto un minimo in alcuni dei paesi più grandi del mondo, mentre letteralmente miliardi di lavoratori si preparano a entrare in pensione.

Ricercatori e responsabili delle politiche hanno, negli ultimi due decenni, iniziato a cercare attivamente modi per affrontare i crescenti costi sanitari delle popolazioni che invecchiano. In generale, l’intelligenza artificiale è considerata la soluzione più vantaggiosa.

L’intelligenza artificiale non solo automatizza le attività di base, eliminando la necessità di un intervento umano costoso in molti casi, ma può essere utilizzata per dare un maggiore senso di privacy e discrezione ai pazienti. Inoltre, grazie all’apprendimento automatico, le implementazioni messe in atto oggi possono migliorare con il tempo e adattarsi a nuove sfide che potrebbero sorgere in futuro.

Questo articolo discute alcune possibili applicazioni delle tecnologie AI/ML nella sanità. Nulla di quanto descritto di seguito si trova molto lontano nel futuro e farà probabilmente parte del mercato della sanità dell’intelligenza artificiale che è previsto raggiungere i 44,5 miliardi di dollari di dimensioni entro il 2026.

Sviluppo Farmaceutico Ottimizzato

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, tra cui reti neurali, ai database che categorizzano le strutture molecolari di componenti medicinali potenziali.

Questa strategia ha mostrato particolare promessa 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’AI 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 segnalato, l’analisi AI è stata anche fondamentale per lo sviluppo di vaccini e trattamenti COVID-19 negli ultimi anno e mezzo. Mentre nuove ceppi del virus fanno la loro apparizione, la stessa tecnologia continua a essere applicata.

Documentazione Medica Automatizzata

Con la maggior parte dei record clinici e ospedalieri già archiviati in formato digitale, i record elettronici della salute (‘electronic health records’) svolgono un ruolo importante nella sanità. Sebbene questa tecnologia abbia reso più facile, veloce e alla fine più economica l’accesso ai record dei pazienti, la vera e propria digitalizzazione della documentazione medica può rappresentare un notevole onere per i fornitori di assistenza sanitaria con poco tempo.

Esiste attualmente una tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che può ottimizzare numerosi processi relativi alla raccolta e alla memorizzazione dei dati medici. Sebbene il riconoscimento vocale e il software di dittatura non siano nulla di nuovo nella medicina, proposte sono state avanzate per applicare algoritmi di intelligenza artificiale che documentano e analizzano l’intera interazione dei professionisti sanitari con i pazienti.

Un’implementazione suggerita di questa tecnologia sarebbe utilizzare l’AI e l’apprendimento automatico per elaborare i video registrati utilizzando telecamere che sarebbero indossate da clinici. In effetti, sarebbe abbastanza simile alle body cam indossate da molti agenti di polizia oggi. Le informazioni raccolte in questi video potrebbero essere rapidamente indiciate e combinate con altri dati medici per ulteriori analisi.

Diagnostica per Immagini

In alcune parti del mondo, le cliniche e gli ospedali sono pochi e lontani. In altri, prendere tempo fuori dalla propria giornata lavorativa per visitare un medico per controlli di routine potrebbe sembrare un fastidio eccessivo. Per le persone che vivono in una di queste situazioni, le condizioni gravi spesso non vengono scoperte fino a quando non è troppo tardi.

Per fortuna, anche nelle località più remote, la maggior parte delle persone oggi ha già uno strumento diagnostico potente in tasca: il loro smartphone. La qualità dell’immagine della fotocamera del cellulare sta migliorando ogni anno, mentre la tecnologia sta diventando più economica da produrre. Le immagini scattate con questi dispositivi sono certamente idonee per l’analisi degli algoritmi AI.

Già, i medici in regioni senza accesso a immagini di qualità clinica hanno iniziato a utilizzare immagini scattate con i loro telefoni cellulari per analizzare i loro pazienti. In effetti, gli smartphone con software dotati di apprendimento automatico sono attualmente utilizzati per diagnosticare il cancro della pelle e i melanomi con tassi di accuratezza fino al 90%. App di consumo di consumo sono già sul mercato che possono consentire agli utenti regolari di rilevare i cambiamenti della pelle nel proprio corpo.

Una tecnologia simile viene applicata all’oftalmologia. Sono stati sviluppati e approvati dall’American FDA algoritmi per rilevare la retinopatia nei diabetici attraverso l’analisi delle foto.

Telemedicina Abilitata da Chatbot

Tutti hanno certe cose che preferiscono tenere private, e per molti, la salute è una di queste. La cautela è certamente comprensibile quando si tratta di discutere questioni mediche con colleghi e conoscenti, ma per alcune persone, anche comunicare con i professionisti 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, il rinnovo delle prescrizioni e il triage, sta attivamente essere indagata come mezzo per coinvolgere gli individui che richiedono consigli su cure mediche di base, auto-amministrate.

In effetti, 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 una maggiore anonimità, i pazienti saranno più propensi a cercare aiuto per problemi che potrebbero portare a preoccupazioni più grandi in futuro, se altrimenti lasciati in trattamento.

Conclusione

I casi d’uso per l’AI nella sanità descritti in questo articolo rappresentano solo un piccolo campione di ciò che potrebbe essere effettivamente possibile. Entrando nel prossimo decennio di sviluppo della tecnologia medica, scopriremo sicuramente una moltitudine di innovazioni rivoluzionarie, alcune delle quali possiamo solo teorizzare oggi.

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