4 USI CHIAVE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA GESTIONE DELL'ASSISTENZA CRONICA

L'intelligenza artificiale può aiutare i pazienti con malattie non curabili?

Asma, artrite, diabete e altre malattie croniche come le malattie cardiache colpiscono circa la metà di tutti gli adulti negli Stati Uniti. In tutto il mondo, le malattie croniche rappresentano oltre il 90% dei tassi di morbilità e mortalità tra le nazioni del Primo Mondo.

E peggiora. Lo sapevate:

Le malattie croniche, secondo il CDC, sono una delle principali cause di morte e disabilità negli Stati Uniti.

Il sistema sanitario statunitense spende circa 1,65 trilioni di dollari all'anno per curare pazienti con una o più malattie croniche. E di quei pazienti, il 12% che ha cinque o più condizioni croniche rappresenta il 41% della spesa sanitaria totale.

Secondo l'Agenzia statunitense per la ricerca e la qualità sanitaria, circa 4,4 milioni di ricoveri ospedalieri sono costati all'assistenza sanitaria 30,8 miliardi di dollari. La metà di quella cifra va a curare le malattie cardiache e le complicanze del diabete.

Uno studio dell'American Public Health Association mostra che l'industria sanitaria potrebbe risparmiare fino a 218 miliardi di dollari all'anno prevenendo le malattie croniche più comuni.

I settori pubblico e privato hanno enormi incentivi per ridurre le malattie croniche. Molti si rivolgono all'intelligenza artificiale (AI) per la gestione delle cure croniche (CCM). Nello specifico, si stanno prendendo in considerazione quattro aree:

Prevenzione del CCM

Rilevamento di CCM

Diagnosi di CCM

Trattamento del CCM

Prevenire o fermare la malattia prima che accada o peggiori

Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per prevenire il verificarsi delle malattie in primo luogo. Lo fanno spostando la grande quantità di dati dei pazienti EMR per identificare quelli a rischio di malattie cardiache, ipertensione e altre malattie croniche. Successivamente, i pazienti verrebbero accolti dal personale sanitario per discutere di trattamenti preventivi come:

Vaccinazioni

Farmaci per la pressione sanguigna

Consigli dietetici

I risultati di alcuni di questi programmi di intelligenza artificiale si sono rivelati sorprendenti. In uno studio del 2018, i ricercatori di Google hanno esaminato le scansioni retiniche dei pazienti. Sono stati in grado di identificare quali pazienti avrebbero subito un infarto o altri problemi cardiaci entro cinque anni con una precisione del 70%.

Rilevamento o monitoraggio quasi continuo delle modifiche

La telemedicina per la gestione delle cure croniche ha notevolmente ampliato l'ambito dell'assistenza sanitaria per monitorare i pazienti e le loro condizioni. In passato, i fornitori e altri professionisti medici controllavano le condizioni del paziente durante gli appuntamenti programmati o in ospedale. Ora, grazie ai dispositivi indossabili e ai sistemi di monitoraggio remoto dei pazienti, i parametri vitali dei pazienti come peso, pressione sanguigna, temperatura, livelli di ossigeno e altro ancora possono essere monitorati continuamente da postazioni remote.

Sfortunatamente, la quantità di informazioni in arrivo è enorme. È qui che entrano in gioco le IA. Possono, a seconda dei loro algoritmi, elaborare alla velocità della luce una grande quantità di dati. Possono avvisare il fornitore se il paziente sta avendo un grave attacco d'asma o se i suoi livelli di zucchero nel sangue sono rimasti stabili per diverse settimane sotto i nuovi farmaci per il diabete.

Un altro modo in cui l'IA viene utilizzata con CCM è la comunicazione. Alcune forme di dolore cronico possono essere difficili da diagnosticare. Questo è particolarmente vero per i pazienti che non possono comunicare o esprimersi facilmente durante gli appuntamenti dal medico. Un esempio ben noto è dopo che il paziente ha subito un grave ictus. La paralisi muscolare e il disorientamento mentale possono rendere quasi impossibile per il paziente rispondere alle domande del fornitore.

Un altro esempio è quando il paziente avverte dolore sporadicamente o in determinate condizioni al di fuori dello studio medico. Un dispositivo di telemedicina con un'intelligenza artificiale abbinata a un software di riconoscimento facciale può forse aiutare. Può monitorare i muscoli facciali di tali pazienti. Dopo aver sperimentato un attacco di dolore, il programma può fornire un punteggio sulla tabella del dolore. Il medico può quindi adattare i piani di trattamento di conseguenza.

Il rilevamento AI può anche essere utilizzato per ridurre al minimo la riammissione dei pazienti. L'apprendimento automatico (ML), che è un sottoinsieme specifico dell'intelligenza artificiale, può setacciare le cartelle cliniche del paziente e altri dati come i determinanti sociali della salute (condizioni di vita malsane a casa, mancanza di mezzi di trasporto facilmente accessibili a una clinica medica vicina) per prevedere se c'è un'alta probabilità di riammissione. Se c'è il personale sanitario può quindi agire per ridurne la probabilità fornendo visite frequenti da parte degli assistenti sociali o anche il trasporto gratuito per i controlli.

Esistono importanti incentivi per ridurre le riammissioni. I pazienti che ritornano costano a Medicare tra i 15 ei 20 miliardi di dollari all'anno. Gli ospedali soffrono così come sono penalizzati finanziariamente per ognuno.

Diagnosi o trovare i migliori trattamenti in questo momento

I medici devono scorrere tonnellate di dati per capire le condizioni attuali di quel paziente e la migliore linea d'azione. Ciò è particolarmente vero per radiologi e patologi, che hanno a che fare con migliaia di vetrini, campioni e altre migliaia di bit al giorno.

Gli algoritmi di Machine Learning e Deep-Learning (DL), che sono sottoinsiemi dell'intelligenza artificiale, vengono testati come possibili aiuti. Lo fanno suggerendo patologie per la condizione cronica di un paziente. Ciò potrebbe accelerare notevolmente il lavoro del fornitore poiché solo le informazioni più appropriate verrebbero visualizzate sul loro tablet medico.

Caso in questione è l'analisi delle immagini mediche. I ricercatori della NHS Foundation con sede nel Regno Unito hanno confrontato l'accuratezza della ricerca di malattie attraverso i programmi DL rispetto all'esame da parte dei medici. In alcuni studi, DL è risultato accurato quanto i medici stessi.

Trattamento o personalizzazione di quello giusto per il paziente

Infine, l'assistenza sanitaria si rivolge all'intelligenza artificiale per lavorare con il paziente per gestire la propria salute. Questo include quelli sotto CCM.

Come? Il personale medico, dopo aver esaminato i segni vitali e la storia del paziente tramite ML, DL e altre forme di intelligenza artificiale, può fornire suggerimenti su misura per i desideri e le esigenze uniche di ciascun paziente. Ciò si traduce in un'assistenza più personalizzata, meno sprechi in trattamenti inefficaci e risultati positivi per tutti i soggetti coinvolti.

Gli infermieri virtuali sono un esempio di questa nuova forma di "custom care". Basati sull'intelligenza artificiale, possono aiutare i pazienti a rimanere in carreggiata:

Registrazione dati vitali peso e pressione arteriosa

Calcolare le valutazioni del rischio

Emettere promemoria e persino interventi se il paziente si allontana dal trattamento

Pensieri di chiusura

Il CCM è una parte importante dell'assistenza sanitaria, dall'enorme numero di pazienti che necessitano di cure ai costi proibitivi. Il settore sanitario si sta rivolgendo a strumenti come l'intelligenza artificiale per aiutare le cliniche mediche e gli ospedali attraverso la prevenzione, il rilevamento, la diagnosi e il trattamento delle malattie croniche.

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