Per intelligenza artificiale si intende la capacità di un programma informatico di eseguire compiti o processi di pensiero solitamente legati all’intelligenza umana. È ormai opinione diffusa che l’intelligenza artificiale e le tecnologie altamente avanzate possano avere un impatto significativo sulla rivoluzione dei sistemi sanitari; ciò grazie all’ampia gamma di supporto che le istituzioni mediche possono ottenere da strumenti e dispositivi tecnologici, nonché alla riduzione dei costi, al miglioramento della qualità dei servizi medici offerti e della loro efficacia.
L’adozione dell’intelligenza artificiale in questi anni ha trovato sempre più spazio in numerosi contesti. In particolare, nel sistema sanitario viene adottata al fine di esaminare la relazione tra dati genomici e dati della cosiddetta pratica quotidiana (provenienti da cartelle cliniche elettroniche e/o da sensori portatili).
Il suo utilizzo persegue il particolare scopo di analizzare la correlazione tra questi dati, identificando così le persone più a rischio di sviluppare particolari malattie, nonché evidenziando alcuni schemi nascosti.
Questa pratica preventiva, così come le conoscenze acquisite durante essa, è in grado di facilitare un cambiamento nello stile di vita delle persone del gruppo più esposto alle malattie. In un prossimo futuro è possibile che sia gli strumenti diagnostici che gli assistenti virtuali saranno in grado di interagire con i pazienti attraverso l’elaborazione di un linguaggio naturale.
In questo modo, i pazienti riceveranno diagnosi iniziali e informazioni sanitarie personalizzate adattate alle loro esigenze e condizioni. Inoltre, l’approccio a ciascun paziente da parte del personale sanitario potrà diventare sempre più individualizzato e i consigli e le raccomandazioni offerti potranno essere adattati allo stato attuale di salute del paziente.
Individuazione precoce delle irregolarità
L’intelligenza artificiale è entrata anche nell’ambito diagnostico, in quanto attualmente esistono numerosi strumenti in grado di supportare i sanitari in questo delicato processo. In questo ambito, uno dei principali vantaggi delle soluzioni di intelligenza artificiale è rappresentato dal fatto che possono diagnosticare la presenza di una patologia ancora quando il paziente risulta essere asintomatico.
In radiologia, ad esempio, i sistemi per la diagnosi assistita da computer funzionano analizzando migliaia di immagini per imparare a rilevare anche le minime irregolarità. Un altro contesto è quello della medicina di base, dove l’intelligenza artificiale è in grado di diagnosticare precocemente le lesioni cutanee prima che le stesse vengano individuate dagli specialisti (se necessario).
In questo senso, un esempio di software di intelligenza artificiale è Lunit INSIGHT MMG, il quale offre l’opportunità di effettuare una diagnosi precoce e dettagliata del cancro al seno, aumentando l’interpretabilità degli esami da parte del radiologo.
Ulteriori esempi sono rappresentati da due sistemi di intelligenza artificiale sviluppati dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology. Mentre uno è in grado di analizzare le emozioni espresse attraverso il linguaggio, diagnosticando in questo modo i segni poco visibili della malattia di Alzheimer, l’altro agisce registrando dei colpi di tosse e individuando correttamente i pazienti asintomatici affetti da Covid-19 nel 98,5% dei casi.
Per i pazienti che soffrono di malattie incurabili l’unica speranza di guarigione è rappresentata dalla ricerca farmaceutica. Si tratta tuttavia di un processo a lungo termine e che implica enormi sforzi finanziari. Inoltre, circa il 90% dei richiedenti riceve una risposta negativa al farmaco.
In questo senso, l’intelligenza artificiale rappresenta un elemento importante che può migliorare il lavoro delle aziende farmaceutiche, in quanto è in grado di supportare i ricercatori nella previsione virtuale della struttura della proteina bersaglio a seconda dell’ambiente chimico coinvolto. In questo modo, l’intelligenza artificiale interviene nella parte cardine della ricerca, in quanto è proprio in questa fase che vengono esplorati i modelli biochimici alla base delle malattie.
Un esempio applicativo in questo ambito è rappresentato dal software AlphaFold, il quale è in grado di simulare virtualmente la struttura proteica; per far ciò non è richiesto alcun esperimento pratico, riducendo così al minimo i costi. Oltre a ciò, l’intelligenza artificiale è in grado di semplificare il processo di selezione dei candidati che riceveranno il farmaco prodotto, in quanto sono in grado di prevedere la correlazione tra la proteina e il farmaco somministrato al fine di valutarne l’efficacia ed evitare effetti collaterali.
Un altro esempio di applicazione dell’intelligenza artificiale in ambito farmacologico è rappresentato da un’applicazione mobile utilizzata nel 2017 dall’azienda AiCure, la quale ha avviato uno studio pilota su pazienti con diagnosi di schizofrenia. Tale applicazione, integrata con un sistema di riconoscimento facciale in grado di verificare la corretta assunzione del farmaco, ha registrato una percentuale di compliance terapeutica più elevata rispetto ai monitoraggi tradizionali (89,7% Vs. 71,9%).
Una caratteristica distintiva dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario è quella di interessare tutte le fasi del percorso del paziente, fornendo strumenti in grado di elaborare enormi quantità di dati. La loro analisi spazia dalle cartelle cliniche elettroniche, attraverso i sistemi di sperimentazione clinica, ai dati provenienti dai sistemi amministrativi.
Un ruolo importante ricoperto dall’intelligenza artificiale negli ospedali è quello di supportare i sanitari nel garantire un’adeguata qualità dell’assistenza ai loro pazienti, avvalendosi in questo senso di strumenti e sistemi di supporto decisionale. In particolare, la tecnologia permette oggi di rilevare quali pazienti siano maggiormente a rischio di peggioramento clinico nell’unità di terapia intensiva.
È il caso del sistema CLEW Medical, il quale è in grado di prevedere una delle complicanze più comuni dopo il Covid-19: l’instabilità emodinamica. Questo software si basa sull’analisi dei parametri clinici dei pazienti ricoverati in terapia intensiva ed è stato il primo del suo genere ad essere approvato dalla Food and Drug Administration degli Stati Uniti nel 2021.
Inoltre, l’intelligenza artificiale è in grado anche di mappare le strutture anatomiche dei pazienti, determinando in questo modo i potenziali effetti delle radiazioni su alcune aree specifiche. Questo consente un aumento significativo della precisione delle azioni degli operatori sanitari. Oltre a ciò, la tecnologia permette di individuare e uccidere con maggior precisione i tessuti cancerosi, risparmiando in questo modo le strutture adiacenti.
In ambito chirurgico, i sistemi di intelligenza artificiale sono in grado di raccogliere dati sul modo in cui lavorano i chirurghi, analizzando le informazioni raccolte e migliorando così i loro movimenti. Inoltre, sempre in questo contesto, sono in grado di accompagnare i chirurghi durante i loro interventi, suggerendo procedure meno invasive che possono ridurre il rischio di complicanze.
L’intelligenza artificiale non esplica i suoi effetti solamente a livello pratico-assistenziale, ma anche amministrativo. In questo senso, attraverso la creazione di portali web interattivi, i pazienti hanno la possibilità di fissare appuntamenti, pagare le prestazioni o compilare moduli elettronici, rendendo più snelli e accessibili questi processi.
Un altro vantaggio derivante dall’adozione di strumenti di intelligenza artificiale è rappresentato dal fatto che in questo modo è possibile rilevare le violazioni relative ai dati archiviati dei pazienti. Questo è un problema particolarmente rilevante a causa del fatto che il numero di dati archiviati digitalmente è in costante crescita.
Alcune sfide per il prossimo futuro, al fine di ampliare sempre più l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle strutture ospedaliere, sono rappresentate dal fatto che sarà essenziale creare degli standard comuni per la raccolta dei dati, la gestione, la manutenzione, oltre a garantirne la sicurezza e l’infrastruttura appropriata. In questo senso, un ulteriore aspetto è rappresentato dalla necessità di sviluppare dei processi normativi efficienti al fine di integrare efficacemente le moderne tecnologie con gli standard delle attuali pratiche mediche.
Infine, sarà sempre più imprescindibile la cooperazione delle parti interessate con team multidisciplinari, in quanto è fondamentale unire tutte le persone che partecipano al percorso medico del paziente: medici, specialisti dell’analisi dei dati e rappresentanti dei pazienti, stabilendo così una cooperazione efficace con team e unità che si occupano di soluzioni innovative.
Nel mercato sono disponibili numerosi software di intelligenza artificiale che possono essere adottati in tutti i livelli coinvolgenti la salute dei pazienti e il loro approccio con le differenti strutture sanitarie, siano esse territoriali o ospedaliere. Il primo esempio è rappresentato da Comarch Medical AI Cloud, un insieme di servizi che si basano su database e algoritmi di apprendimento automatico, integrandoli con l’intelligenza artificiale. Sia gli algoritmi che l’intelligenza artificiale elaborano costantemente enormi quantità di dati e informazioni al fine di ricercare al loro interno le irregolarità, automatizzando così i processi e strutturando le conoscenze mediche.
Ciò permette di aumentare l’efficacia del monitoraggio e della diagnostica, che contribuisce direttamente a migliorare la qualità del trattamento.
Questo software combina servizi che possiedono una vasta gamma di applicazioni: dalla documentazione medica elettronica all’analisi del segnale elettrocardiografico.
Uno degli elementi di Comarch Medical AI Cloud è la Comarch Medical Analysis Platform, una piattaforma finalizzata all’analisi dell’ECG dai registratori di frequenza cardiaca in grado di rilevare istantaneamente le anomalie cardiache e analizzare la qualità del segnale ECG, permettendo la verifica da remoto da parte degli operatori sanitari. La piattaforma è integrata con il gilet CardioVest, il quale è dotato di due registratori indipendenti e che viene utilizzato per la rilevazione a lungo termine del segnale ECG. Grazie alla sua struttura modulare e alla trasmissione dati wireless, l’analisi dell’ECG è possibile dopo 24 ore di test, fornendo in questo modo una risposta sufficientemente precoce alle aritmie rilevate.
 Informazione pubblicitaria