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HPC e intelligenza artificiale rivoluzioneranno l’assistenza sanitaria

Secondo Noam Rosen, EMEA Director, HPC e AI Lenovo ISG Il valore sociale del calcolo ad alte prestazioni (HPC) sta diventando sempre più evidente. Le tecnologie HPC offrono infatti la potenza di calcolo necessaria per contribuire a risolvere alcune delle sue più grandi sfide che l’umanità debba affrontare.

L’utilizzo dell’HPC in ambito sanitario è relativamente recente: tradizionalmente questa tecnologia è stata appannaggio di fisici, chimici e astrofisici. L’applicazione di questa tecnologia all’assistenza sanitaria, tuttavia, non porta benefici solo agli individui, ma alla società nel suo complesso. L’intelligenza artificiale (IA) riveste un ruolo importante anche nel settore della sanità pubblica, nell’amministrazione dell’assistenza sanitaria e nel contesto clinico, in particolare per quanto riguarda l’automazione dei processi diagnostici. Combinate con l’HPC, queste tecnologie trasformeranno il futuro dell’assistenza sanitaria.

L’HPC è perfetto per l’assistenza sanitaria proprio a fronte dei grandi insiemi di dati generati dai sistemi sanitari pubblici, molti dei quali sono sotto forma di immagini (ad esempio, scansioni). Questi insiemi di dati costituiscono un vasto corpus di conoscenze che finora è rimasto in gran parte inesplorato. La maggior parte del loro valore deriva da come questi dati vengono tradotti in informazioni da parte degli esperti, un’operazione che solitamente è stata effettuata manualmente e che rappresenta pertanto un fattore estremamente limitante quando si tratta di ottenere valore.

È qui che l’HPC può fare un’enorme differenza, consentendo a ricercatori e medici di porre domande più grandi e complesse e di ottenere le risposte molto più rapidamente. Questo porta direttamente a risultati di ricerca migliori e a decisioni terapeutiche più precise.

Perché la bioinformatica è importante

L’HPC è particolarmente utile nella bioinformatica, un campo multidisciplinare che integra i principi della matematica, della statistica, dell’informatica e della biologia. Il ruolo della bioinformatica nella ricerca medica è quello di estrarre conoscenza dai dati biomedici. I sistemi HPC si stanno evolvendo per soddisfare le esigenze dei bioinformatici, con nuovi prodotti hardware e software che consentono un uso più sofisticato dei dati.

Nelle scienze biologiche, il tempo necessario per rispondere a domande cruciali è incredibilmente importante. Per esempio, quando si tratta di capire come un paziente malato di cancro risponderà a un trattamento specifico, il tempo conta moltissimo. La velocità è un elemento chiave anche quando si tratta di individuare i segnali di una nuova patologia infettiva che comincia a circolare nella collettività e di arrestarla prima che si diffonda in modo più ampio. L’urgenza di creare risposte rapide richiede risorse informatiche più potenti e sofisticate.

Noam Rosen
Noam Rosen

Capire i nostri geni

L’HPC ci permette non solo di essere veloci, ma anche precisi, consentendoci di concentrarci maggiormente sui singoli dati. L’industria delle scienze della vita si sta spostando dallo sviluppo di farmaci di successo, che rispondono alle esigenze di massa, allo sviluppo di soluzioni più di nicchia e personalizzate per i pazienti. Questa è la promessa della genomica, lo studio del genoma. La genomica ci sta fornendo una comprensione molto più dettagliata delle cause delle malattie e delle patologie infettive ed è alla base dello sviluppo di innovazioni che sarebbero state impensabili anche solo un decennio fa.

La rapida diminuzione dei costi di sequenziamento del DNA, unita alla crescente potenza di calcolo, ci permette di comprendere il codice genetico umano come mai prima d’ora. Siamo in grado di sfruttare la genomica per rispondere rapidamente alle minacce in evoluzione, come il COVID-19, e alle potenziali pandemie future. La genomica ha il potenziale per rivoluzionare l’assistenza sanitaria in molti modi. È un gioco che cambia le carte in tavola.

Grazie alla genomica, gli scienziati possono identificare un bersaglio farmacologico, spesso una proteina che assume un comportamento anomalo o che comunque deve essere regolata. Una volta compresa la funzione della proteina, è importante pensare a come creare una piccola molecola che possa effettivamente interagire con essa. Per farlo, dobbiamo capire e vedere la struttura della proteina. Per questo abbiamo bisogno del calcolo ad alte prestazioni.

Quando pensiamo alla medicina di precisione, che tiene conto dei geni e dello stile di vita del singolo paziente, tutti i dati raccolti dai dispositivi periferici – dispositivi wearable, device medici, dispositivi IoT – devono essere visualizzati e calcolati allo stesso tempo. Tutto questo deve avvenire ad altissima velocità, ed è qui che entra in gioco l’HPC.

Lenovo GOAST (Genomics Optimisation and Scalability Tool) è una soluzione creata da Lenovo Infrastructure Solutions Group ed è un ottimo esempio della velocità con cui l’HPC può fornire dati scientifici. Consente agli esperti di HPC di entrare più rapidamente nel settore della genomica, senza dover acquisire competenze tecniche specifiche. GOAST è in grado di ridurre il tempo necessario per ottenere informazioni scientifiche, riducendo il tempo necessario per l’analisi genomica a pochi minuti, un processo che prima richiedeva giorni. Prima di GOAST, l’elaborazione di un singolo genoma umano richiedeva da 60 a oltre 150 ore, mentre ora occorrono solo 48 minuti. Ovviamente il tempo impiegato per analizzare i dati incide sui profitti, sulla crescita e può ritardare il raggiungimento di nuove conoscenze scientifiche.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale ha un ruolo decisivo anche in molti altri i settori, dalla scoperta di farmaci alla sanità pubblica, fino all’ambito clinico.

I produttori di farmaci applicano spesso tecniche di apprendimento automatico per estrarre informazioni chimiche da grandi serie di dati sui composti e le utilizzano per progettare nuovi farmaci da sottoporre a sperimentazione clinica. I modelli di intelligenza artificiale possono essere addestrati per selezionare meglio i partecipanti agli studi con metodi statistici avanzati e per valutare i risultati delle ricerche.

In ambito clinico, il potenziale dell’IA è enorme e va dall’automazione dei processi diagnostici al processo decisionale terapeutico e alla ricerca clinica. Tra le applicazioni più promettenti dell’IA vi è l’elaborazione automatizzata dei dati di imaging cardiaco, necessaria per la valutazione della struttura e della funzione cardiaca. La generazione di ecocardiogrammi più accurati e automatizzati grazie all’utilizzo dell’IA dovrebbe rivelare caratteristiche di imaging non riconosciute che faciliteranno la diagnosi di malattie cardiovascolari. Inoltre, questo ridurrà al minimo le limitazioni associate all’interpretazione umana di queste scansioni.

L’IA può risultare utile anche nel settore della sanità pubblica, per prevenire le malattie, prolungare la vita e promuovere la salute della collettività. Può aiutare a identificare specifici dati demografici o luoghi in cui esiste una prevalenza di malattie o comportamenti ad alto rischio, consentendo ai medici di intensificare il contatto con i pazienti e di indirizzare i servizi a individui specifici.

La più recente applicazione dell’IA riguarda la gestione amministrativa e burocratica dei servizi di cura e assistenza sanitaria. I sistemi sanitari sono caratterizzati da un intenso flusso di lavoro amministrativo. L’IA può eseguire diversi tipi di routine legate alla gestione amministrativa in modo più efficiente, accurato e imparziale. La mancanza di posti letto negli ospedali è una causa importante della cancellazione di interventi chirurgici e l’applicazione dell’IA per ottimizzarne la disponibilità può contribuire a ridurre questo problema.

HPC e IA nella sanità – il futuro

Guardando al futuro, la società deve facilitare e promuovere l’utilizzo di questi importanti strumenti da parte delle organizzazioni sanitarie. Invece di lasciare che gli istituti di ricerca debbano procurarsi i componenti di un sistema HPC singolarmente e partano quindi da zero, è necessario integrare questi tool in modo che le istituzioni del settore sanitario possano sfruttarli al meglio. È quindi fondamentale che i medici abbiano pieno e facile accesso a queste tecnologie rivoluzionarie.

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