L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando vari settori e l’assistenza sanitaria non fa eccezione. L’intelligenza artificiale ha il potenziale per migliorare l’assistenza ai pazienti, semplificare i processi medici e ridurre i costi. In questo articolo, vedrai come l’intelligenza artificiale viene applicata nel settore sanitario e comprenderai l’impatto dell’IA su questo settore.
Diagnosi medica con intelligenza artificiale
Gli strumenti diagnostici basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare immagini mediche, dati dei pazienti e note cliniche per assistere gli operatori sanitari nella diagnosi delle malattie in modo più accurato e rapido.
In radiologia
Gli algoritmi AI possono elaborare e analizzare i dati di imaging medico, come raggi X, scansioni TC e scansioni MRI, per rilevare anomalie e modelli indicativi di malattie come il cancro o condizioni cardiovascolari. Secondo uno studio pubblicato su Nature Medicine, un algoritmo di intelligenza artificiale sviluppato da Google ha raggiunto un tasso di accuratezza del 94,5% nel rilevare il cancro al seno nelle mammografie, superando i radiologi umani che avevano un tasso di accuratezza dell’88,0% (McKinney et al., 2020).
In patologia
I sistemi patologici basati sull’intelligenza artificiale possono analizzare campioni di tessuto e identificare cellule cancerose, semplificando il processo diagnostico e riducendo l’errore umano. Ad esempio, la piattaforma Paige.AI approvata dalla FDA utilizza algoritmi AI per rilevare il cancro alla prostata nei vetrini patologici con un’accuratezza riportata del 98% (Bulten et al., 2020).
In oftalmologia
I sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare le immagini retiniche per rilevare i primi segni di retinopatia diabetica e degenerazione maculare senile. In uno studio pubblicato su JAMA, un algoritmo AI sviluppato da Google ha raggiunto una sensibilità del 97,5% e una specificità del 93,4% nel rilevare la retinopatia diabetica (Gulshan et al., 2016).
Scoperta e sviluppo di farmaci con intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale può ridurre significativamente i tempi e i costi associati alla scoperta e allo sviluppo di farmaci analizzando grandi set di dati, prevedendo l’efficacia dei farmaci e ottimizzando la progettazione degli studi clinici.
Nella scoperta della droga
Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati chimici e biologici per identificare potenziali farmaci candidati, prevedere la loro efficacia e ottimizzare le loro strutture chimiche. Atomwise, una società di scoperta di farmaci guidata dall’intelligenza artificiale, utilizza algoritmi di deep learning per prevedere l’affinità di legame di piccole molecole con le proteine bersaglio. Nel 2020, Atomwise ha annunciato una collaborazione con Hansoh Pharma per scoprire e sviluppare nuovi farmaci candidati, con un potenziale valore dell’affare fino a $ 1,5 miliardi.
Negli studi clinici
L’intelligenza artificiale può ottimizzare la progettazione della sperimentazione clinica, il reclutamento dei pazienti e il monitoraggio, riducendo i costi e migliorando i risultati della sperimentazione. Ad esempio, Deep 6 AI, una piattaforma di accelerazione degli studi clinici, utilizza l’intelligenza artificiale per abbinare i pazienti idonei a studi clinici adeguati, riducendo il processo di reclutamento dei pazienti da mesi a minuti.
Intelligenza artificiale nella medicina personalizzata
L’intelligenza artificiale può analizzare i dati genomici, i fattori dello stile di vita e la storia medica per fornire piani di trattamento personalizzati e ottimizzare l’assistenza ai pazienti.
Nella genomica
Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono elaborare e analizzare i dati genomici per identificare mutazioni che causano malattie, consentendo lo sviluppo di terapie mirate. Nel 2019, uno studio pubblicato su Nature ha dimostrato che un algoritmo AI chiamato DeepVariant, sviluppato da Google, potrebbe identificare con precisione le varianti genetiche nel genoma umano con un tasso di precisione superiore al 99,9% (Poplin et al., 2018).
In oncologia di precisione
Le piattaforme basate sull’intelligenza artificiale come IBM Watson for Oncology possono analizzare i dati dei pazienti, comprese le mutazioni genetiche, per consigliare piani di trattamento personalizzati per i malati di cancro. In uno studio pubblicato su The Oncologist, Watson for Oncology ha fornito raccomandazioni terapeutiche concordanti con una commissione multidisciplinare sui tumori nel 93% dei casi (Somashekhar et al., 2018).
Dispositivi medici e dispositivi indossabili basati sull’intelligenza artificiale
I dispositivi medici e i dispositivi indossabili abilitati all’intelligenza artificiale possono monitorare la salute dei pazienti, fornire feedback in tempo reale e avvisare gli operatori sanitari di potenziali problemi.
Monitoraggio continuo del glucosio
I dispositivi di monitoraggio continuo del glucosio basati sull’intelligenza artificiale, come Dexcom G6, possono monitorare i livelli di glucosio nel sangue in tempo reale per i pazienti con diabete, fornendo approfondimenti personalizzati e avvisando gli utenti di potenziali eventi ipoglicemici o iperglicemici. Secondo uno studio pubblicato su Diabetes Technology & Therapeutics, il Dexcom G6 ha raggiunto una differenza relativa assoluta media (MARD) del 9,0% rispetto ai valori di riferimento, dimostrando la sua accuratezza nella misurazione dei livelli di glucosio nel sangue (Šoupal et al., 2020).
Monitoraggio remoto del paziente
I sistemi di monitoraggio remoto dei pazienti basati sull’intelligenza artificiale possono monitorare i segni vitali dei pazienti e rilevare i primi segni di deterioramento, consentendo agli operatori sanitari di intervenire tempestivamente. Ad esempio, il dispositivo indossabile Current Health approvato dalla FDA monitora i segni vitali dei pazienti, come la frequenza cardiaca, la frequenza respiratoria e la saturazione di ossigeno, e utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per prevedere il rischio di eventi avversi.
L’intelligenza artificiale nell’amministrazione sanitaria
L’intelligenza artificiale può ottimizzare i processi di amministrazione sanitaria, come la pianificazione dei pazienti, la fatturazione e l’allocazione delle risorse, riducendo i costi e migliorando l’efficienza operativa.
Programmazione del paziente
I sistemi di pianificazione basati sull’intelligenza artificiale possono prevedere le mancate presentazioni dei pazienti, ottimizzare gli spazi per gli appuntamenti e ridurre i tempi di attesa. Ad esempio, la piattaforma basata sull’intelligenza artificiale Zocdoc utilizza algoritmi di apprendimento automatico per prevedere la probabilità che i pazienti non si presentino, consentendo agli operatori sanitari di prenotare appuntamenti in eccesso e ridurre i tempi di inattività.
Gestione della fatturazione e del ciclo dei ricavi
Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare i dati di fatturazione, identificare errori di codifica e ottimizzare la gestione del ciclo delle entrate, riducendo i reclami negati e migliorando le prestazioni finanziarie. Aziende come Olive AI offrono soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per automatizzare la gestione del ciclo delle entrate, con miglioramenti segnalati nell’accuratezza delle richieste e nell’acquisizione delle entrate.
Conclusione
L’intelligenza artificiale sta trasformando il settore sanitario migliorando la diagnostica, personalizzando i trattamenti, accelerando la scoperta di farmaci e migliorando il monitoraggio e l’assistenza ai pazienti. Le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale non solo ottimizzano l’amministrazione e le operazioni sanitarie, ma forniscono anche soluzioni convenienti ed efficienti per pazienti e operatori sanitari. Man mano che l’IA continua ad avanzare e ad integrarsi nei sistemi sanitari, il suo potenziale per rivoluzionare l’assistenza ai pazienti e i risultati non farà che crescere, offrendo vantaggi significativi sia alla comunità medica che ai pazienti.
