Artificial Intelligence.
Come migliorare l’efficienza nell’Healthcare.
Scopri i benefici dell’intelligenza artificiale, guardando la storia del Phoenix Children’s Hospital
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Quattro applicazioni dell’AI in sanità
L’assistenza sanitaria sta diventando sempre più complessa. Compressi tra aumento dei costi1, deficit di personale2 e da inefficienze operative, diventa sempre più urgente affrontare la domanda di cure efficienti e di elevata qualità. In particolare, l’obiettivo dell’efficienza operativa cresce costantemente di importanza, ed è accompagnato dalla necessità di gestire in modo efficace gli enormi volumi di dati raccolti a livello aziendale.
Una carenza di visione complessiva dei “big data”
Pur parlando da anni di Intelligenza Artificiale, la maggior parte delle aziende sanitarie sono ancora all’inizio del loro viaggio verso la AI. Ma ora l’intelligenza artificiale sta prendendo piede nell'assistenza sanitaria grazie alla capacità di contribuire a generare informazioni significative a partire da ingenti quantità di dati, offrendo un supporto fondamentale per un personale sotto-staffato e impegnato a gestire carichi di lavoro sempre maggiori. La quantità e la granularità dei dati digitali sanitari archiviati è aumentata in modo esponenziale, ma solo una minima parte viene utilizzata per migliorare l'efficienza e la qualità dell'assistenza. Questa enorme crescita di volume rappresenta un problema e una fonte di preoccupazione, poiché la velocità di accumulo dei dati supera di gran lunga la capacità di analizzarli.
La mole di dati a disposizione degli operatori sanitari è incredibile, ma hanno poco supporto decisionale", afferma Roy Smythe MD, Chief Medical Officer per Health Informatics, Philips Healthcare. "E ciò che i clinici vogliono davvero sono le intuizioni - per dire loro ciò che hanno davvero bisogno di sapere. Per esempio, tra i 2000 diabetici nella loro popolazione di pazienti, quali sono i 10 cui sottoporre una diversa terapia? Quello è il supporto di cui hanno bisogno.
Roy Smythe MD,
Chief Medical Officer per Health Informatics
Applicazioni AI in ambito sanitario
Il potenziale dell'Artificial Intelligence per migliorare il sistema di assistenza sanitaria è illimitato. Offre un'opportunità unica di dare un senso ed estrapolare informazioni significative dai dati clinici per consentire un'assistenza sanitaria pienamente integrata che sia al contempo più predittiva e più precisa. Ecco quattro applicazioni dell'intelligenza artificiale in grado di trasformare sostanzialmente l'erogazione dell'assistenza sanitaria:
1. Migliorare le performance e l'efficienza operativa
A livello di reparto e di azienda ospedaliera, la capacità dell'AI di setacciare grandi quantità di dati può aiutare il direttivo dell'ospedale a ottimizzare le prestazioni, incrementare la produttività e migliorare l'utilizzo delle risorse esistenti, generando risparmi in termini di tempo e costi. Ad esempio, in un reparto di radiologia, l'AI potrebbe fare la differenza nella gestione dei rinvii, della pianificazione del paziente e dei preparativi degli esami. I miglioramenti qui possono aiutare a migliorare l'esperienza del paziente e consentiranno un utilizzo più efficace ed efficiente delle strutture e dei reparti.
2. Favorire il supporto decisionale clinico
L’ AI può aiutare a combinare grandi quantità di dati clinici per generare una visione più olistica della storia del paziente. Questo aiuta gli operatori sanitari nel loro processo decisionale, portando a risultati potenzialmente migliori per il paziente. "La necessità di migliorare l’AI per il supporto decisionale è enorme", afferma Dr Smythe. "Che siano decisioni di natura clinica o più operative, l'accuratezza degli interventi o l'uso efficace del personale - queste sono le cose con cui i medici lottano. Questo è l'imperativo."
3. Abilitare la gestione della salute della popolazione
Combinando i sistemi di supporto alle decisioni cliniche con la gestione del paziente fuori dall’ospedale, anche la salute della popolazione in generale può trarre beneficio dall'AI. Utilizzando analisi predittive sulle diverse popolazioni di pazienti, gli operatori sanitari saranno in grado di intraprendere azioni preventive, ridurre i rischi per la salute e risparmiare costi inutili. Con l'invecchiamento della popolazione è necessario non solo ottimizzare la gestione della malattia, ma anche la qualità della vita. La possibilità di aggregare, analizzare e attivare i dati sulla salute di milioni di pazienti consentirà agli ospedali di vedere in che modo fattori socioeconomici, comportamentali, genetici e clinici siano correlati e di conseguenza offrire cure mediche più mirate e preventive al di fuori delle mura dell'ospedale.
4. Responsabilizzare i pazienti e migliorarne l'assistenza
In un recente studio, molti pazienti hanno riferito di portare fisicamente gli esami radiologici, i risultati delle analisi e altri dati sanitari da uno studio medico all’altro3. Problemi legati ai rinvii, al fatto di spiegare i sintomi e la propria situazione ai nuovi medici e allo scoprire che la loro storia medica aveva lacune e dati mancanti sono tutt’oggi all’ordine del giorno. I pazienti ora richiedono servizi sanitari più personalizzati, sofisticati e convenienti. È una necessità per gli operatori sanitari, per avere un quadro clinico il più completo e preciso possibile, e un impegno nei confronti dei pazienti, per semplificare il loro percorso di cura. Una delle motivazioni più forti dietro all’utilizzo dell'AI nel settore dell'healthcare è che sempre più i pazienti sono consapevoli e interessati alla cura della propria salute e comprendono meglio i propri bisogni. Il sistema sanitario deve prendere provvedimenti per raggiungerli e incontrarli dove sono, fornendo loro servizi sanitari quando ne hanno bisogno, non solamente quando sono malati.
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1 US Centers for Medicare & Medicaid Services 2 WHO, ‘Global health workforce shortage to reach 12.9 million in coming decades’ 3 HBR, ‘Giving Patients an Active Role in Their Health Care’
