ago 03, 2019
L'intelligenza l'elemento di uguaglianza ideale per il settore sanitario
Le tecnologie di nuova generazione, quali l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e la blockchain renderanno il settore sanitario più egualitario e consentiranno l'accesso alle cure in qualsiasi contesto.
Uno dei più grandi limiti che noto nel sistema sanitario odierno, a livello mondiale, è il grado di disuguaglianza. Le differenze in termini di accessibilità all'assistenza sanitaria e nei livelli di competenze e prestazioni cliniche sono sconvolgenti, in base alla regione e al contesto assistenziale. Al giorno d'oggi, una donna che si sottopone allo screening per il cancro al seno in un ambiente rurale ha possibilità limitate di diagnosticare precocemente la malattia rispetto a una donna che si reca presso un centro di senologia urbano in cui si eseguono oltre 300 screening al giorno. Ritengo che le tecnologie di nuova generazione quali l'intelligenza artificiale (IA), l'apprendimento automatico e la blockchain cambieranno tale situazione, rendendo il settore sanitario più egualitario e consentendo l'accesso alle cure in tutti i contesti, aprendo a nuove possibilità per pazienti e personale. Le lacune che osserviamo oggi in ambito di aspettativa di vita, condizioni socio-economiche e accesso alle cure, insieme alle enormi divergenze nelle cure standardizzate, non sono limitate a paesi emergenti come India e Cina. Tali lacune sussistono anche confrontando le zone rurali dell'America con città metropolitane come Boston o San Francisco. Poiché il personale sanitario specializzato sta diventando una risorsa in calo e non sostenibile, assistenza virtuale, sistemi sanitari connessi e analisi efficace dei dati costituiscono la promessa di uno standard universale di assistenza al paziente.
Credo che Philips e le altre aziende che sviluppano tecnologie per il settore sanitario costituiscano il fattore chiave per questo futuro, in quanto sviluppiamo i modi di possibile utilizzo di intelligenza artificiale e apprendimento automatico per diagnosi sempre più precise. Grazie a questa tecnologia, facilitiamo l'eliminazione di errori e discrepanze degli operatori e forniamo ai medici strumenti in grado di consentire il rilevamento più precoce possibile della malattia. Secondo le previsioni, il mercato dell'IA nel settore sanitario supererà i 36 miliardi di dollari entro il 2025[1]. Ospedali e personale vedono già un'ampia gamma di potenziali applicazioni, dal miglioramento di flusso di lavoro e connettività fino al potenziamento dell'analisi delle immagini e della segmentazione del paziente.
I tre concetti alla base dell'IA nella settore sanitario
Accessibilità Al giorno d'oggi, oltre 150 paesi dispongono di una forma di sistema sanitario che copre almeno il 90% della popolazione. [2] Eppure, le divergenze nell'accesso alle cure di base e specialistiche sono vaste. Con il passaggio alla Value-Based Care da parte dell'industria, dobbiamo avvicinare l'assistenza sanitaria ai pazienti e garantire che i pazienti sottoposti a imaging in aree rurali possano beneficiare di specialisti, di un'analisi "virtuale" indipendente dalla dislocazione geografica del radiologo.
La radiologia virtuale rappresenta la svolta per l'uguaglianza di accesso alle cure e l'IA è la tecnologia in grado di favorirla, garantendo la connettività, riducendo l'errore umano e migliorando la qualità.
Rob Cascella
Chief Business Leader, Precision Diagnostics
Ricevere immagini diagnostiche di alta qualità e farle esaminare ovunque nel mondo, ad esempio, è possibile grazie alla radiologia virtuale, in quanto gli algoritmi di IA possono essere supportati nel cloud, velocizzando i flussi di lavoro e consolidando rapidamente i dati. La radiologia virtuale rappresenta la svolta per l'uguaglianza di accesso alle cure e l'IA è la tecnologia in grado di favorirla, garantendo la connettività, riducendo l'errore umano e migliorando la qualità. L'IA è inoltre un precursore dell'intelligenza adattiva: il punto in cui il sistema diventa più intelligente e apprende dall'uso, codifica le conoscenze esistenti e le diagnosi passate per comprendere meglio pazienti e malattie. Ciò consente di offrire a pazienti o personale sanitario una guida in tempo reale, in modo che possano riconoscere i segni di un'emergenza medica. Lo scorso anno, nell'ambito di una svolta fondamentale, l'IA ha mostrato in che modo è in grado di agevolare l'identificazione di pazienti ad altissimo rischio di sviluppo di sepsi[3], che spesso richiede analisi approfondite di data set molto complessi. Nell'America del Nord e in Europa, sta emergendo un modello "hub & spoke" per sistemi sanitari, tramite il quale le cure vengono erogate primariamente tramite canali ambulatoriali e centri poliambulatoriali, con particolare attenzione a una migliore prevenzione e cure extra-ospedaliere, lasciando le visite in ospedale per i casi di cura complessi. L'IA consente di raccogliere i dati provenienti dall'ambulatorio in una sala operativa centralizzata, connettere dottori specialisti di diversi ospedali e determinare la posizione giusta dell'ambulatorio e dell'insieme di servizi in base alle esigenze della comunità. L'IA sta già facendo progressi nell'agevolazione dell'accesso. La startup statunitense InfiniteMD offre seconde consulenze video a pazienti in tutto il mondo, altrimenti inaccessibili per via dei limiti economici o geografici. Sulla base di ciò, l'azienda sta sviluppando un algoritmo per pazienti oncologici che agevolerà il processo decisionale relativo al trattamento e li connetterà a opzioni di trattamento o sperimentazioni cliniche a livello mondiale. [4]
Il futuro del settore sanitario risiede nell'IA
Ma ritengo che se si guarda in avanti ai prossimi cinque anni, il corso del settore sanitario subirà una svolta drastica, dettata da necessità economiche, verso cure standardizzate indipendentemente dal contesto, cure più accessibili, soluzioni virtuali e specialisti in grado di offrire consulenze sui casi di tutto il mondo. L'IA sarà il cuore di questo cambiamento di paradigma.
Come tutte le nuove tecnologie, l'IA pone domande su sicurezza, privacy e possibili ripercussioni della combinazione dei sistemi automatici con le cure somministrate da esseri umani. L'adozione non sarà rapida e ci saranno periodi di prova per determinare esattamente cosa può fare la tecnologia e con quale grado di efficienza e sicurezza.
Convenienza
L'IA può ridurre notevolmente tali costi. L'apprendimento automatico è in grado di individuare modelli di ammissione e dimissione del paziente per determinare quali categorie di paziente tendono a permanere troppo in ospedale, rappresentando quindi una spesa maggiore per il personale, e ridurre di conseguenza la durata del ricovero di tali pazienti. Gli stessi algoritmi sono in grado di rilevare pazienti a rischio di riammissione, in modo che possano rimanere sotto stretto monitoraggio. L'IA può inoltre snellire i processi e promuovere flussi di lavoro maggiormente a misura dell'utente, riducendo il tempo impiegato dal personale nelle attività in modo da poterlo sfruttare altrimenti. Potenziando i chatbot virtuali, l'IA elimina le visite di persona dal dottore e le riammissioni non necessarie, permettendo di risparmiare potenzialmente miliardi di dollari ogni anno. Precisione L'uso dell'IA per la previsione delle malattie è in fase iniziale, ma la tecnologia è già stata impiegata per trattare i pazienti con maggiore precisione. Poiché il personale sanitario che investe nella gestione della salute della popolazione è in aumento, l'IA favorisce una stratificazione del rischio più accurata. Rilevando modelli basati su serie di dati secondari di grandi dimensioni, l'IA apporta una maggiore precisione alla segmentazione dei pazienti in base ai livelli di rischio e all'identificazione di un corso di azione proattivo per il trattamento di quei pazienti ritenuti ad alto rischio. In caso di imaging, l'apprendimento automatico e l'IA possono aiutare a escludere i falsi negativi: un aiuto prezioso per il personale sanitario. Il governo del Regno Unito ha annunciato di recente nuovi centri di tecnologia medica[5] in cui sarà impiegata l'IA per la diagnosi delle malattie. Uno di questi centri, il London Medical Imaging and Artificial Intelligence Centre for Value-Based Healthcare, applicherà l'IA per rilevare anomalie nelle scansioni, favorendo il rilevamento precoce. L'informazione intelligente stabilirà nuovi punti di riferimento in termini di precisione della diagnosi. Al momento presente, il settore sanitario possiede le capacità per realizzare tutto questo e sta creando i punti di forza per ampliarne l'uso. Mentre la medicina di precisione è in stadi di maturità diversificati nei mercati, ritengo che l'IA servirà da trampolino per la sua diffusione. Nessuno può negare il vantaggio della combinazione di diverse serie di informazioni per creare un unico punto di vista per diagnosi del paziente più accurate. La tecnologia renderà ancora più sofisticate la valutazione e l'interpretazione delle malattie, così potremo trovare il trattamento giusto per la persona giusta, al momento giusto. [2] Indice di salute STC del 2018 [3] Articolo di Health IT Analytics [5] Ricerca Juniper
Per copertura sanitaria a macchia di leopardo si intende che i pazienti spesso devono pagare di tasca propria i trattamenti. Negli Stati Uniti, una famiglia su quattro rinuncia alle cure mediche necessarie per via dei costi.[4] Questi costi elevati sono spesso correlati al peso imposto da costi di amministrazione eccessivi.
[1] Report Tractica - L'intelligenza artificiale per applicazioni sanitarie
