In che modo l'applicazione dell'IA nel settore sanitario può essere vantaggiosa

L'intelligenza artificiale (AI) non è più solo una parola d'ordine usata nei film di fantascienza; ora ha applicazioni nel mondo reale. Oggi, la tecnologia viene utilizzata per l'analisi predittiva, la scienza dei dati e l'elaborazione del mobile computing. La grande domanda, tuttavia, è in che modo l'applicazione dell'IA nell'assistenza sanitaria può essere vantaggiosa e quali traguardi può ancora raggiungere in futuro.

Le tecnologie di intelligenza artificiale hanno la reputazione di essere alla fine autosufficienti. Anche se potrebbero volerci ancora molti anni, la sua attuale iterazione fornisce già molta utilità a tutte le parti interessate.

Oggi daremo un'occhiata più da vicino all'uso dell'IA nel settore sanitario. Discuteremo anche i suoi casi d'uso specifici che hanno consentito agli operatori sanitari di fornire diagnosi, trattamenti e assistenza ai pazienti migliori.

Quando avrai finito di leggere, saprai esattamente come l'automazione e l'apprendimento automatico si inseriscono nel sistema sanitario generale. Avrai anche una chiara comprensione di cosa riserva il futuro per il continuo sviluppo di questa entusiasmante tecnologia. Iniziamo!

L'IA nel settore sanitario: come funziona

Inizialmente, la tecnologia di intelligenza artificiale ha aiutato ad automatizzare i processi in vari settori ritenuti ridondanti e monotoni per il lavoro umano.

Ad esempio, le prime applicazioni dell'IA nel settore dei servizi automobilistici riguardavano semplicemente la raccolta e l'analisi dei dati. Ciò ha fornito informazioni di base alle officine di riparazione sulle auto, sulla loro cronologia di manutenzione e sui loro proprietari.

Ora le cose sono avanzate ben oltre questo livello. Ha sviluppato la capacità di prevenire il verificarsi di incidenti. Ora è anche in grado di analizzare le abitudini di guida di un guidatore specifico e lo stato di salute generale del suo veicolo. Sulla base di questa analisi, può quindi formulare raccomandazioni come quando riparare i freni di un'auto, immediatamente o dopo aver percorso una certa distanza.

L'intelligenza artificiale è utile anche in situazioni di incidente, poiché il processo di ispezione visiva per danni auto è stato automatizzato . Può determinare l'entità del danno e aiutare le compagnie di assicurazione a fornire stime delle riparazioni basate su foto.

Anche il settore sanitario ha assistito a un'evoluzione dell'IA in modo simile. Digitalizzando le cartelle cliniche, l'IA ha anche ridotto in modo efficace l'uso della carta in modo significativo. Ha inoltre contribuito a mantenere un flusso di dati semplice verso compagnie assicurative, ospedali e pazienti.

Non commettere errori, l'IA viene costantemente migliorata ma ha mostrato coerenza nella sua evoluzione per espandere le sue applicazioni. Dal miglioramento della produttività del back-office al diventare un facilitatore per il miglioramento dei risultati sanitari , l'IA ha fatto molta strada.

L'intelligenza artificiale ha aperto la strada nell'esplorazione di nuovi trattamenti, nello sviluppo di nuovi modelli e nello sviluppo di vaccini durante la pandemia di Covid. Oltre a migliorare i risultati e le esperienze dei pazienti, i sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono identificare adulti e bambini che indossano mascherine e misurare gli standard di distanza sociale.

I sistemi di intelligenza artificiale funzionano analizzando grandi quantità di dati sanitari. Questi dati possono essere sotto forma di studi clinici, immagini e affermazioni mediche. Individua quindi approfondimenti e modifiche che sono comunemente non rilevabili da set di abilità umane manuali.

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Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono insegnati utilizzando il deep learning e i modelli di dati di etichetta. Il deep learning analizza e interpreta anche i dati in tempo reale con l'aiuto della conoscenza estesa dei computer.

Le implicazioni dell'IA nel settore sanitario sono enormi. Sulla base di alcuni rapporti, quest'anno i sistemi di intelligenza artificiale e reti neurali nel settore sanitario saranno valutati a 6,7 ​​miliardi di dollari. È fondamentale comprendere l'impatto attuale dell'IA e i potenziali sviluppi futuri alla luce di questo significativo scatto di crescita.

Ecco tutto ciò che l'IA aiuta nel settore sanitario in poche parole:

• I medici possono migliorare e personalizzare le strategie di cura dei pazienti raccogliendo i dati dei pazienti e quindi possono prevedere o diagnosticare le malattie più velocemente .
• I contribuenti sanitari possono personalizzare i piani sanitari sfruttando i chatbot basati sull'intelligenza artificiale con altre persone alla ricerca di soluzioni sanitarie digitali personalizzate.
• L'intelligenza artificiale può accelerare notevolmente la ricerca e la conferma della codifica medica per ricercatori, medici e gestori di dati responsabili delle sperimentazioni cliniche. Questo è molto importante per condurre e concludere studi clinici.

Ora approfondiamo le varie applicazioni dell'IA nel settore sanitario e come possono avvantaggiare l'ecosistema dell'assistenza medica.

Applicazioni dell'IA in sanità

La presenza dell'IA sta diventando cruciale per l'assistenza sanitaria. Dato che lo abbiamo stabilito, passeremo al dove, quando e come di tutto. Continua a leggere per avere una visione completa delle applicazioni dell'IA in questo dipartimento.

1. Assistenza con l'elaborazione del linguaggio naturale

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Gli esperti di intelligenza artificiale hanno cercato di comprendere il linguaggio umano per molto tempo. Questo campo, NLP , incorpora applicazioni come:

• Interpretazione
• Esame del testo
• Riconoscimento del discorso
• Diversi obiettivi legati alla lingua

Per comprendere meglio la PNL, diamo un'occhiata a un settore in cui ha la migliore implementazione: le azioni ei mercati azionari. Tradizionalmente, i dati quantitativi venivano usati per fare previsioni sui prezzi futuri .

Ora la PNL viene utilizzata per fare previsioni sui prezzi valutando i sentimenti del mercato. Ciò si ottiene attraverso un'analisi approfondita delle notizie di borsa, dei documenti finanziari e dei social media. Quindi converte il testo in un punteggio di valutazione . Nella fase successiva, questo punteggio viene utilizzato per la previsione dei prezzi e la generazione di segnali di acquisto e vendita.

Un supporto simile della PNL è ricercato dal settore sanitario poiché lavora per automatizzare i propri processi. Nei servizi medici, l'utilizzo predominante della PNL include la creazione, la comprensione e la caratterizzazione della documentazione clinica e della ricerca distribuita. I framework NLP possono:

• Conduci IA conversazionale
• Interpretare le associazioni dei pazienti
• Preparare i referti (es. valutazioni radiologiche)
• Indagare note cliniche non strutturate sui pazienti

2. Costruire piattaforme complesse per la scoperta di farmaci

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono identificare nuovi usi terapeutici per i farmaci e monitorare sia la loro tossicità che i loro meccanismi d'azione.

Può anche consentire la fondazione di più piattaforme di scoperta di farmaci. Queste piattaforme possono raccogliere in modo efficiente informazioni su farmaci già commercializzati e altre sostanze bioattive.

Inoltre, queste piattaforme e gli strumenti di intelligenza artificiale possono elaborare più terabyte di dati biologici ogni settimana. Questi dati ammontano anche a milioni di esperimenti clinici settimanali. Tutto ciò viene fatto utilizzando i concetti fondamentali della chimica, della scienza dei dati e della biologia genomica ed è guidato dall'automazione.

Una volta raccolto questo set di dati biologici, gli strumenti di apprendimento automatico possono creare informazioni troppo complicate da costruire per gli esseri umani . Inoltre, questo metodo di scoperta di farmaci riduce il rischio di pregiudizi umani.

3. Supportare l'analisi di imaging medico

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L'intelligenza artificiale viene utilizzata per il triage dei casi poiché supporta i medici nella revisione di immagini e scansioni. Fornisce a cardiologi e radiologi i mezzi per identificare informazioni vitali per dare priorità ai casi importanti. Può anche aiutare a evitare errori nell'interpretazione delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) e aiutare a stabilire la pratica di diagnosi accurate.

Grandi quantità di dati e immagini raccolte negli studi clinici richiedono controllo e valutazione. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono setacciare rapidamente questi dati e confrontarli con studi simili per identificare connessioni e modelli nascosti . Questo metodo può aiutare i professionisti dell'imaging medico a monitorare rapidamente le informazioni vitali.

L'IA può anche utilizzare la diagnostica e le procedure mediche precedenti, i dati su potenziali allergie, la storia medica e i risultati di laboratorio. Quindi fornisce queste informazioni agli operatori sanitari con un riepilogo che evidenzia il contesto di queste immagini.

4. Aiutare il team medico di emergenza

Durante un'insufficienza cardiovascolare imprevista, il tempo che intercorre tra la chiamata di emergenza e la comparsa del veicolo di soccorso è significativo per il recupero.

Il personale di emergenza dovrebbe essere in grado di riconoscere gli effetti dell'insufficienza cardiaca al fine di prendere le precauzioni appropriate per una maggiore resistenza. L'intelligenza basata su computer può scomporre informazioni sia verbali che non verbali per produrre un'indicazione.

Ci sono alcuni dispositivi medici di intelligenza artificiale che aiutano il personale dei farmaci in caso di crisi. Possono mettere in guardia il personale di crisi nella remota possibilità che identifichi un'insufficienza cardiovascolare:

• Rumori di sottofondo
• Indagare la voce del chiamante
• Informazioni importanti dalla storia clinica del paziente

Come altri progressi del ML, non cercano segni specifici. Infatti, si allenano prestando attenzione ai richiami per escogitare uno schema e riconoscere variabili importanti .

A causa di questo apprendimento, questi dispositivi funzionano sul loro modello come un ciclo continuo . L'innovazione con cui queste applicazioni sono fornite può riconoscere la distinzione tra commozione di fondo.

Uno studio condotto nel 2019 ha scoperto le capacità dei modelli ML. Usano piattaforme di riconoscimento vocale, ML e altri suggerimenti in background per comprendere meglio le chiamate per insufficienza cardiaca rispetto ai dispatcher umani.

Il ML può assumere un ruolo fondamentale nel supportare il personale clinico in crisi. Successivamente, le unità cliniche potrebbero utilizzare la tecnologia per rispondere alle chiamate di emergenza utilizzando defibrillatori dotati di droni o con volontari preparati per la RCP. Di conseguenza, aumenterebbero le opportunità di resistenza nei casi di insufficienza cardiaca.

E la sua utilità non finisce qui. Può anche aiutare i medici e il personale clinico in situazioni di crisi a rafforzare la reattività tempestiva nei loro dipartimenti. Un operatore sanitario può dedicare fino a un sesto del proprio orario di lavoro in attività amministrative. Di conseguenza, c'è meno tempo a disposizione per la cura del paziente e più tempo viene dedicato a compiti improduttivi.

L'intelligenza artificiale può aiutarli a definire strategie di tempo in modo più efficace rimuovendo o riducendo significativamente il tempo dedicato alle attività amministrative ripetitive. Questi minuti extra sono cruciali nelle emergenze mediche perché possono aiutare a stabilire la priorità dei casi e salvare vite umane.

5. Analisi dei dati non strutturati

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I medici non rimangono sempre aggiornati sulle scoperte e sui progressi medici. È principalmente dovuto a grandi quantità di dati sulla salute pubblica e cartelle cliniche che li tengono occupati. Immagina di provare ad analizzare manualmente mucchi di documenti finanziari. Tali compiti richiedono tempo.

I dati medici vengono spesso archiviati come dati complessi non strutturati, il che rende difficile l'accesso e la comprensione per gli operatori sanitari. Allo stesso modo, anche le cartelle cliniche elettroniche e i dati biomedici possono essere un campo minato in cui navigare.

L'IA può curare questi dati da unità mediche e professionisti e quindi scansionarli prontamente utilizzando tecnologie di apprendimento automatico. Può quindi fornire risposte immediate e affidabili ai medici.

È un'area in cui l'IA può semplificare l'analisi dei dati:

• Assistenza con compiti ripetitivi
• Standardizzazione dei dati medici indipendentemente dal formato
• Aiutare i medici con piani di trattamento accurati, rapidi e personalizzati per i pazienti

6. Sostenere l'equità sanitaria

L'industria dell'intelligenza artificiale e del riciclaggio dovrebbe pianificare strutture e dispositivi per l'assistenza medica che garantiscano razionalità ed equilibrio. E affinché fornisca i migliori risultati, deve verificarsi sia nella scienza dei dati che negli esami clinici.

Con un maggiore utilizzo dei calcoli ML in varie aree della salute virtuale, il rischio di disuguaglianze sanitarie può diminuire. Coloro che hanno il compito di implementare l'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria devono garantire che i calcoli dell'IA siano accurati, obiettivi ed equi.

Il ML include una serie di tecniche che consentono ai computer di trarre vantaggio dai dati che elaborano . A livello fondamentale, significa che il ML può fornire previsioni imparziali in una certa misura se si basa esclusivamente su un'analisi imparziale dei dati sottostanti.

L'intelligenza artificiale e i calcoli di apprendimento automatico possono essere insegnati per diminuire l'inclinazione. Può essere ottenuto aumentando la trasparenza dei dati e la capacità di ridurre le disparità sanitarie. La ricerca sui servizi medici in AI e ML può eliminare le discrepanze nei risultati sanitari a causa di razza, nazionalità o orientamento.

7. Utilizzare i dati per l'analisi predittiva

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Con gli apparati e le app basati sull'intelligenza artificiale, i medici possono essere più strategici con i loro flussi di lavoro, le decisioni cliniche e i piani di trattamento.

NLP e ML possono esaminare continuamente l'intera storia clinica di un paziente. Quindi lo interfaccia con effetti collaterali, affetti persistenti o una malattia che colpisce diversi individui della famiglia.

Per i pazienti anziani e vulnerabili, questi dati possono lavorare di pari passo con i sistemi di allerta medica. Consente loro di mantenere la propria indipendenza più a lungo ricevendo assistenza da medici e operatori sanitari a distanza.

In altre parole, i sistemi di allerta medica erano tradizionalmente progettati per cercare aiuto dopo un incidente. Sono stati trasformati in soluzioni per malattie persistenti che possono essere anticipate e la loro velocità di progressione può essere seguita .

Queste informazioni vengono poi utilizzate dalle cartelle cliniche elettroniche come fonte per produrre scelte per esperti clinici . Prende in considerazione le scelte basate sull'informazione per lavorare sulla comprensione dei risultati. Possono trasformare il risultato in un dispositivo di indagine preveggente in grado di curare una malattia prima che diventi grave.

Il futuro dell'IA in sanità

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L'intelligenza artificiale ha un ruolo significativo da svolgere nei contributi alle cure mediche che rappresentano le cose a venire. Sotto forma di apprendimento automatico, è la capacità essenziale alla base del miglioramento dell'accuratezza medica .

Sebbene i primi tentativi di fornire diagnosi e cure si siano dimostrati difficili, ci aspettiamo che l'IA alla fine dominerà anche quello spazio.

Non è se i progressi saranno adeguatamente competenti per essere utili che sarà il miglior test per l'IA. La vera sfida sarà garantire la loro adozione nella pratica clinica quotidiana.

Affinché un'ampia ricezione abbia luogo, i quadri di IA dovrebbero essere:

• Educato ai clinici
• Supportato dai regolatori
• Funziona più o meno allo stesso modo
• Aggiornato nel tempo sul campo
• Coordinato con i framework EHR
• Pagato da associazioni pubbliche o private
• Normalizzato in misura adeguata rispetto a prodotti comparabili

Queste difficoltà alla fine passeranno. Tuttavia, ci vorrà molto più tempo perché dipendono dalla maturità complessiva della tecnologia.

Allo stesso modo sembra essere progressivamente evidente che le strutture di intelligenza artificiale non sostituiranno i clinici umani su scala più ampia. Al contrario, amplieranno i loro sforzi per concentrarsi meglio sui pazienti.

Dopo qualche tempo, i medici umani potrebbero avanzare verso progetti di lavoro che attingono a capacità umane interessanti come la compassione e la persuasione.

Ecco 3 implementazioni di iniziative di intelligenza artificiale che potremmo vedere presto nel settore sanitario:

I. Chirurgia robotica

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L'intelligenza artificiale e i robot cooperativi cambieranno le procedure mediche relative alla loro velocità e capacità mentre eseguiranno tagli delicati. Poiché i robot non si stancano, il problema dell'esaurimento negli interventi chirurgici estesi e vitali non è un problema .

Le macchine IA hanno la capacità di utilizzare le informazioni provenienti da attività passate per promuovere nuove procedure chirurgiche. La precisione di queste macchine riduce la possibilità di scosse e tremori accidentali durante la procedura .

II. Assistenza predittiva AI

L'intelligenza artificiale e l'intelligenza predittiva ci aiuteranno a comprendere le varie variabili nelle nostre vite che influiscono sul nostro benessere .

Non si tratta solo di quando potremmo contrarre il virus della stagione o di quali disturbi abbiamo acquisito. Riguarderà le cose che si collegano a dove viviamo, cosa mangiamo, dove lavoriamo e quali sono i livelli di contaminazione dell'aria nelle vicinanze. In effetti, farà un ulteriore passo avanti e considererà come stanno le nostre finanze e se siamo così profondamente indebitati che cercare di evitare il fallimento ci sta facendo perdere la sanità mentale.

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I quadri di assistenza medica indovineranno quando un individuo rischia di favorire una malattia costante. Sulla base di queste previsioni, raccomanderanno misure di protezione prima che peggiori . Questo progresso avrà successo al punto che i tassi di diabete, insufficienza cardiovascolare congestizia e BPCO diminuiranno.

III. Ospedali in rete

Con la cura predittiva arriva un ulteriore progresso relativo agli ospedali e alle cliniche. Queste istituzioni non saranno più grandi strutture che coprono un'ampia gamma di malattie.

Al contrario, divulgheranno tutte le risorse per prendersi cura dei malati intensi , mentre quelli meno critici potrebbero essere trattati con approcci più modesti.

Questi luoghi saranno cablati in un'unica rete digitale. I centri di comando centralizzati possono quindi analizzare le informazioni cliniche e sulla posizione per controllare l'offerta e la domanda attraverso la rete.

Oltre a utilizzare l'IA per rilevare i pazienti in pericolo di peggioramento, questo metodo può anche eliminare i colli di bottiglia nel sistema. Può garantire che i pazienti siano indirizzati dove possono essere assistiti al meglio. Allo stesso modo, gli esperti di servizi medici verranno inviati nelle aree in cui i loro servizi sono maggiormente richiesti.

L'utilizzo dell'IA può collegare meglio ospedali e organizzazioni sanitarie a una rete centralizzata. È destinato a diventare la soluzione de facto per aiutare tutte le parti interessate a lavorare meglio come una squadra.

Conclusione

L'intelligenza artificiale nel settore sanitario non è uno scenario impostato per l'implementazione futura, ma è già ampiamente utilizzata oggi. Oltre ai professionisti medici e ai servizi sanitari, l'IA e le sue reti neurali di big data hanno il potenziale per rivoluzionare il settore.

Con una migliore rete, interventi chirurgici robotici e cure predittive, l'IA ha un brillante futuro nel settore medico.

Ci auguriamo che il post sia stato una lettura approfondita dell'IA e di come può continuare a essere utile nell'assistenza sanitaria.

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