Secondo quanto riportato da Global Market Insights in un recente rapporto, il mercato delle applicazioni di intelligenza artificiale in sanità ammontava a 750 milioni di dollari nel 2016, e cresce da qui al 2024 con un tasso di crescita stimato del 40% Cagr/anno.
Unici freni all’espansione potrebbero essere, secondo gli analisti, gli alti investimenti iniziali necessari per sviluppare queste macchine altamente complesse, i costi di manutenzione e riparazione non indifferenti e i possibili riflessi negativi sui lavoratori umani che potrebbero scoraggiare molte aziende dal perseguire la via dell’automazione.
Secondo lo studio, il Paese che dovrebbe vedere la crescita più marcata delle tecnologie di intelligenza artificiale in sanità è la Cina, per la quale Global Market Insights stima un aumento del 45% Cagr del mercato nei prossimi anni.
Il gigante asiatico è tallonato dagli Stati Uniti, attestati attorno a stime di crescita del 35% Cagr e con un mercato di 325 milioni di dollari nel 2016. In entrambi i casi, la spinta principale all’impetuoso sviluppo di questo nuovo settore tecnologico è stata asciutta alle politiche di sostegno del settore messe in atto dai due governi e dall’uso sempre più pervasivo degli strumenti di big data analytics, che sono attesi avere un grande impatto nella riduzione dei costi sanitari, in parallelo a un aumento della qualità dei servizi.
Il Regno Unito dovrebbe essere il protagonista tra i Paesi europei grazie al suo sistema che favorisce la nascita delle startup innovative e l’uso delle tecnologie AI per applicazioni genomiche di R&D, con stime per il giro di affari generato dall’intelligenza artificiale attorno agli 800 milioni di dollari nel 2024.
Data mining per il drug discovery
Tra i diversi settori della filiera della cura presi in considerazione dal rapporto, le attività che dovrebbero giovarsi del maggior impatto dell’intelligenza artificiale sono quelle legate alla scoperta di nuovi medicinali e alle tecnologie di imaging diagnostico.
Quest’ultimo settore, in particolare, potrebbe vedere un miglioramento molto significativo dell’accuratezza della diagnosi e del monitoraggio della progressione delle malattie, con picchi che il rapporto stima possano toccare il 60-70% rispetto ad oggi, che lo potrebbe portare a un valore complessivo di 2,5 miliardi di dollari nel 2024 (40% Cagr).
Ciò grazie alla capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di elaborare grandi quantità di immagini Tac o di risonanza magnetica con algoritmi di deep e machine learning, mettendo a disposizione dei sanitari un feedback altamente accurato grazie ai sistemi Pac (picture archiving and communications) che ottimizzano l’archiviazione, la trasmissione, la visualizzazione e la stampa delle immagini diagnostiche digitali. Tra i principali settori applicativi vi è la diagnosi molto precoce dei tumori, una vera rivoluzione rispetto ai metodi radiografici tradizionali.
Le attività di drug discovery potrebbero invece giovarsi delle capacità di data mining, in cui la gran mole di dati oggi disponibili ma non esaminati nel dettaglio potrebbe venire “digerita” dai sistemi di intelligenza artificiale per giungere all’individuazione di nuovi approcci terapeutici basati su una più precisa individuazione dei target, su un drug design ottimizzato e su nuove e più efficaci modalità di identificazione e screening dei candidati farmaci. Il drug discovery rappresenta attualmente una quota del 35% del mercato delle applicazioni AI, con proiezioni di crescita del 40% Cagr.
Il data mining potrebbe supportare anche una più efficiente fornitura dei servizi sanitari, che potrebbero vedere entrare in gioco anche gli assistenti personali robotizzati a supporto del paziente presso il suo domicilio.
Tra gli altri settori dove l’ intelligenza artificiale potrebbe trovare sempre maggior spazio vi è anche quello della ricerca clinica, grazie alle applicazioni della genomica volte a sviluppare approcci sempre più raffinati di medicina di precisione rivolta al singolo paziente.
Nonostante l’altissimo potenziale di crescita, il rapporto segnala come il mercato dell’intelligenza artificiale in sanità sia ancora molto frammentato, con numerosi player anche di grandi dimensioni.
Tra le realtà principali vi sono IBM Watson Health, iCarbonX, Pathway Genomics, AiCure, Atomwise e Cyrcadia Health, che si contendono il mercato sulla base di strategie di innovazione continua.
Tra gli ostacoli principali individuati dal rapporto vi è l’ancora scarsa disponibilità di metodi che governino l’interazione uomo-computer e i costi maggiori legati all’implementazione di una classe tecnologica completamente nuova.
