Soluzioni innovative: L'implementazione dell'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria fa la differenza

L'implementazione dell'IA nell'assistenza sanitaria è destinata a cambiare radicalmente la documentazione, la diagnosi, la scoperta di farmaci e altro ancora.

Non può mancare la discussione sull'intelligenza artificiale generativa (IA), in grado di elaborare, analizzare e implementare le informazioni a una velocità di gran lunga superiore a quella di qualsiasi mente umana.

Il ruolo dell'IA nell'assistenza sanitaria è pronto a sconvolgere l'intero settore, dal modo in cui diagnostichiamo i pazienti a quello in cui documentiamo il loro trattamento. Quelle che seguono sono solo alcune delle aree più importanti in cui l'IA sta avendo un impatto.

Documentazione

Un operatore sanitario medio trascorre 15 ore alla settimana dopo il lavoro solo per compilare le cartelle cliniche elettroniche. Molti sperano che l'intelligenza artificiale generativa possa assumersi la maggior parte delle responsabilità di prendere appunti e compilare moduli, consentendo agli operatori di concentrarsi maggiormente sul paziente e sul suo trattamento. Un'intelligenza artificiale generativa in grado di riconoscere la voce può seguire in tempo reale la conversazione tra operatore e paziente, prendendo appunti nel formato standard SOAP (Subjective, Objective, Assessment, and Plan). I medici possono quindi rivedere queste note, apportando le modifiche necessarie sui loro tablet medici.

L'intelligenza artificiale generativa può anche trasferire queste note in formati standardizzati, come SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms), utilizzato per lo scambio elettronico di informazioni sanitarie. Questo riduce ulteriormente il carico di lavoro burocratico degli operatori, che possono così concentrarsi esclusivamente sulla diagnosi e sul trattamento.

Sviluppo e scoperta di farmaci

La scoperta e lo sviluppo di farmaci è un processo che può richiedere anni e miliardi di dollari. La capacità dell'IA generativa di elaborare enormi serie di dati e sviluppare nuove intuizioni è considerata un modo per accelerare questo processo e ridurne i costi.

Un'area di applicazione dell'IA generativa è la generazione di molecole, in cui l'IA simula le strutture molecolari e la loro interazione con il corpo umano. Ciò consente ai ricercatori di esplorare nuove molecole farmaceutiche e di trovare nuovi farmaci in una frazione del tempo necessario.

La capacità dell'intelligenza artificiale di raccogliere dati da più insiemi di dati, come i dati dei pazienti, le informazioni genetiche e gli studi delle biobanche, aiuta anche a creare farmaci di precisione, progettati per le condizioni di un individuo specifico. Sebbene non sia praticabile secondo gli standard attuali, l'IA generativa può accelerare drasticamente il processo e rendere i farmaci di precisione un metodo di trattamento praticabile.

Diagnostica per immagini

Prima che gli operatori possano iniziare a trattare un paziente, devono innanzitutto diagnosticare cosa c'è che non va. L'addestramento di modelli di intelligenza artificiale per identificare i sintomi visivi delle malattie consente di aiutarli a identificare questi sintomi nella vita reale.

Un ottimo esempio è rappresentato dalle endoscopie e dall'identificazione di lesioni potenzialmente cancerose. Il cancro del colon-retto è uno dei tipi di cancro più comuni ed è la causa di oltre 50.000 decessi all'anno. Un passo fondamentale per la prevenzione del cancro colorettale è l'identificazione delle lesioni nel colon del paziente e la determinazione del loro grado di benignità o premalignità, ma questo può essere difficile anche per endoscopisti esperti.

Addestrando un'intelligenza artificiale su migliaia e migliaia di immagini endoscopiche di lesioni, l'intelligenza artificiale può identificare ed evidenziare le lesioni sullo schermo di un computer medico durante una colonscopia, assicurando che all'endoscopista non sfugga un tumore potenzialmente letale. Metodi simili sono in fase di sviluppo per radiografie, risonanze magnetiche e TAC.

Chirurgia assistita dall'intelligenza artificiale

Un'altra prospettiva per l'implementazione dell'IA nell'assistenza sanitaria è l'aiuto ai chirurghi. Analizzando migliaia o addirittura milioni di video di interventi chirurgici, l'intelligenza artificiale può prevedere i 15-30 secondi successivi di un'operazione, guidando i chirurghi passo dopo passo attraverso una procedura e impedendo loro di saltare le fasi successive.

L'intelligenza artificiale può anche assumere i compiti della chirurgia robotica ed eseguire operazioni di base come la chiusura dei port o la legatura dei punti di sutura. Questo, a sua volta, consente ai chirurghi di concentrarsi sulle fasi chirurgiche più impegnative. Il miglioramento delle immagini in tempo reale da parte dell'intelligenza artificiale facilita anche l'identificazione visiva di elementi anatomici, come i tumori e le lesioni menzionati in precedenza.

Considerazioni finali

Anche se la tecnologia è ancora agli albori e sarà senza dubbio sottoposta a molte prove e revisioni, l'implementazione dell'IA nell'assistenza sanitaria promette di fornire risultati migliori ai pazienti e di alleggerire il carico di lavoro degli operatori. Tuttavia, per trarre vantaggio dai programmi basati sull'IA è necessario disporre dell'hardware giusto per supportarli.

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