Dieci applicazioni che chiedono di portare l’intelligenza artificiale in sanità

Oggi sono alte l'attenzione e le aspettative su come l'intelligenza artificiale possa cambiare l'assistenza sanitaria. Il campo è ampio, va dal benessere alla diagnostica, fino alle tecnologie per operare, ma è allo stesso tempo anche ristretto in quanto le applicazioni di intelligenza artificiale per la salute in genere svolgono solamente un singolo compito.

Accenture e Harvard Business Review hanno identificato dieci specifiche applicazioni di intelligenza artificiale sulla base della probabile adozione e del potenziale di risparmio annuale.

In estrema sintesi, si può dire che l'intelligenza artificiale ​​attualmente offra il massimo valore per aiutare i medici a essere più produttivi e a rendere i processi di back-end più efficienti, ma non ancora a prendere decisioni cliniche o migliorare i risultati clinici. In sostanza, le applicazioni cliniche pure sono ancora rare.

Fonte Accenture-Hbr

Intelligenza artificiale sulla prima linea di cura

L'intelligenza artificiale ha dimostrato la sua attitudine a migliorare l'efficienza dell'analisi delle immagini segnalando in modo rapido e accurato anomalie specifiche per la revisione di un radiologo. I ricercatori della NYU Langone Health hanno scoperto che questo tipo di analisi automatizzata poteva trovare e abbinare specifici noduli polmonari (su immagini del torace) tra il 62% e il 97% più velocemente di un team di radiologi. Perciò si stima che tali efficienze generate dall'Intelligenza artificiale nell'analisi delle immagini potrebbero creare 3 miliardi di dollari risparmi annuali dando ai radiologi più tempo per concentrarsi su revisioni che richiedono una maggiore interpretazione o giudizio.

Un'altra area è la chirurgia robotica assistita da intelligenza artificiale. Nella chirurgia ortopedica, una forma di robotica assistita dall'Intelligenza artificiale può analizzare i dati delle cartelle cliniche preoperatorie per guidare fisicamente lo strumento del chirurgo in tempo reale durante una procedura. Può anche utilizzare i dati provenienti da esperienze chirurgiche reali per informare nuove tecniche chirurgiche.

Uno studio condotto su 379 pazienti ortopedici in nove siti chirurgici ha rilevato che una tecnica robotica assistita da intelligenza artificiale creata da Mazor Robotics ha comportato una riduzione di cinque volte delle complicanze chirurgiche rispetto a quando i chirurghi operavano da soli. Se applicata correttamente alla chirurgia ortopedica, la chirurgia robotica assistita da intelligenza artificiale potrebbe anche generare una riduzione del 21% della durata del ricovero in ospedale dopo l'intervento chirurgico, a causa di un minor numero di complicazioni e errori, e di creare 40 miliardi di dollari in risparmi annuali.

Le tecniche di intelligenxza artificiale ​​sono anche applicabili al costoso problema degli errori di dosaggio. Nel 2016, uno studio in California ha rilevato che una formula matematica sviluppata con l'aiuto di intelligenza artificiale ha correttamente determinato la dose corretta di farmaci immunosoppressori da somministrare ai pazienti trapiantati. La determinazione della dose è tradizionalmente dipesa da una combinazione di linee guida e congetture istruite e gli errori di dosaggio costituiscono il 37% di tutti gli errori medici prevenibili.

L'utilizzo dell'Intelligenza artificiale per favorire il giudizio clinico o la diagnosi rimane ancora agli inizi, ma stanno emergendo alcuni risultati per illustrare la possibilità. Nel 2017, un gruppo della Stanford University ha testato su 21 dermatologi capacità di un algoritmo di dentificare i tumori della pelle. I risultati clinici hanno raggiunto prestazioni al pari di tutti gli esperti testati dimostrando un'intelligenza artificiale in grado di classificare il cancro della pelle con un livello di competenza paragonabile a quello dei dermatologi. Il che apre lo spazio alla diagnosi preliminare prima che un paziente entri nel pronto soccorso.

Stiamo anche iniziando a vedere il potenziale di assistenti infermieristici virtuali alimentati dall'intelligenza artificiale nell'aiutare i pazienti. Ad esempio, Molly di Sensely è un avatar infermiera con intelligenza artificiale che viene utilizzato da UCSF e NHS del Regno Unito per interagire con i pazienti, porre loro domande sulla loro salute, valutare i loro sintomi e indirizzarli all'assistenza più efficace.

L'Intelligenza artificiale è anche promettente per aiutare l'industria sanitaria a gestire costosi problemi di back-office e inefficienze. Le attività che non hanno nulla a che fare con la cura del paziente consumano più della metà (51%) del carico di lavoro di un infermiere e quasi un quinto (16%) delle attività mediche. Le tecnologie basate su AI, come la trascrizione voice-to-text, possono migliorare i flussi di lavoro amministrativi ed eliminare lunghe attività di assistenza non-paziente, come scrivere note di grafici, compilare prescrizioni e test di ordinazione.

Errori e frodi sono un problema altrettanto costoso per le organizzazioni sanitarie e anche per gli assicuratori. L'individuazione delle frodi si è tradizionalmente basata su una combinazione di revisioni informatizzate (basate su regole) e manuali di affermazioni mediche. È un processo che richiede molto tempo che dipende dalla capacità di individuare rapidamente le anomalie dopo l'incidente per intervenire. Gli assicuratori sanitari stanno sperimentando il data mining supportato dall'intelligenza artificiale, abbinato a reti neurali basate sull'intelligenza artificiale (che imitano i processi del cervello umano, ma molto più rapidamente) per cercare le attestazioni di Medicare per i modelli associati alle frodi di rimborso medico. Abbiamo stimato che l'intelligenza artificiale potrebbe creare 17 miliardi di dollari in risparmi annuali migliorando la velocità e l'accuratezza del rilevamento delle frodi nelle dichiarazioni di Medicare.

Oltre alle attività fraudolente, viololazioni dei dati, come WannaCry o Petya, negli ultimi anni ha reso la cybersecurity una delle maggiori preoccupazioni per le organizzazioni sanitarie. Si stima che le violazioni dell'assistenza sanitaria costino alle organizzazioni 380 dollari per cartella clinica. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per monitorare e rilevare interazioni anomale con dati proprietari potrebbe creare un risparmio annuo di 2 miliardi di dollari riducendo le violazioni dei registri sanitari.

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