AI nella sanità: 3 Principali benefici e applicazioni

The applications of AI in assistenza sanitaria are numerous and diverse. Intelligenza artificiale e Apprendimento automatico are two of the biggest technology trends that the world is witnessing at this moment. Microsoft’s announcement of the Assistenza sanitaria NExT è un'iniziativa foriera di questo, e segna l'ingresso del gigante tecnologico nella ricerca sul cancro.

Nei suoi eventi stampa, il vicepresidente aziendale di Microsoft Healthcare NExt, Peter Lee ha detto

"(Affrontare i problemi sanitari) è una sfida più grande. Ma crediamo che la tecnologia - in particolare il cloud, l'AI e gli strumenti di collaborazione e di ottimizzazione del business - sarà centrale per la trasformazione sanitaria".

Un altro patron del big della tecnologia, Chris Bishop, ha spiegato ulteriormente come l'assistenza sanitaria è diversa rispetto ad altre industrie, e che sconfiggere il cancro è il più grande dilemma di quest'epoca. Quindi, i capi di Microsoft ritengono che l'applicazione di tecnologie come il Machine Learning e l'IA nell'assistenza sanitaria è imperativa per una trasformazione sanitaria più intelligente.

Le revisioni degli attuali sistemi sanitari in vari paesi indicano le diagnosi errate e i trattamenti ritardati come le preoccupazioni più immediate. Microsoft prevede di utilizzare sistemi di apprendimento automatico, archiviazione cloud e strumenti di ottimizzazione aziendale per risolvere questi problemi fondamentali nelle strutture sanitarie. Inoltre, non vede l'ora di avanzare il suo ruolo nella ricerca sul trattamento del cancro, utilizzando approcci fuori dagli schemi. Gli esperti di Microsoft credono che il cancro possa essere trattato in modo simile a come vengono rimossi i virus del computer o i difetti del software.

Questi sviluppi ci portano a credere che l'AI nella sanità diventerà la più grande arena di innovazione. Anche alcune conferenze internazionali di AI e ML tenutesi di recente negli Stati Uniti, in Cina, hanno evidenziato come sia imminente un gigantesco rinnovamento dell'assistenza sanitaria digitale.

Perché l'IA nella sanità è importante

It’s no secret that medical research is the most critical area where the data generated is enormous and of the highest value. So, the need for highest efficient data handling systems isn’t surprising, considering not just patient safety and compliance norms but also for the efficient management of studi clinici and emergency cases. Hospitals, research organizations and healthcare aid societies are aware of the various ways in which AI can change the face of healthcare, inside organizations as well as outside. However, it is surprising to note is that only few healthcare agencies are openly integrating Machine Learning and AI into their systems.

La massiccia revisione dei sistemi sanitari che l'IA può portare in un così breve lasso di tempo è comunemente parlata ma non ancora testimoniata nella realtà. La potenza computazionale dell'IA è importante per le organizzazioni sanitarie da notare, perché è l'unico campo che è in ritardo. C'è bisogno che gli operatori sanitari discutano apertamente tutte le dimensioni in cui l'AI e la ML possono aiutare a ridurre gli incidenti, come una maggiore precisione nell'inserimento dei dati senza l'intervento umano, monitorare le statistiche dei pazienti malati in modo critico, ecc.

1. Più dati = più potenza

Alcuni dei verticali sanitari in cui l'apprendimento automatico può portare notevoli cambiamenti includono la visualizzazione di enormi record di test di laboratorio per diagnosi più veloci e accurate e lo studio dei modelli di dati dei pazienti per comprendere meglio la prognosi della malattia. Questo migliorerà l'efficacia degli studi clinici e farà risparmiare molto tempo agli operatori sanitari, come McKinsey Inc. riportato di recente. Questo significa che saranno utilizzati più studi di ricerca clinica, saranno sviluppati più strumenti di visualizzazione dei dati e saranno necessari più strumenti di gestione della nuvola di dati.

Questo indica anche la necessità di una migliore automazione dei sistemi di gestione dei dati clinici, che farà risparmiare molte spese alle aziende farmaceutiche, agli ospedali, ai centri di cura e alle organizzazioni di ricerca clinica. La ragione della maggiore accuratezza e velocità è che l'apprendimento automatico funziona meglio in modo incrementale. Più dati clinici vengono inseriti nel sistema, più accurata è la diagnosi. Una volta che i sistemi di gestione dei dati dei pazienti sono automatizzati, i sistemi di apprendimento automatico possono essere incorporati e le organizzazioni sanitarie avranno sicuramente processi più fluidi.

2. Migliore prevedibilità delle avversità improvvise di salute

Intelligenza artificiale aids in understanding diseases better, analyzing patient-specific disease characteristics and gauging the course of treatment and its effectiveness. it is a powerful tool to monitor disease progression through set parameters. One of the surprising areas of machine learning research is studying heart diseases. Scientists are currently exploring the risk factors for degenerative heart diseases, including predictions of heart attacks using available machine learning tactics.

A group of scientists at the University of Nottingham in the United Kingdom are collaborating with cardiologists at Carnegie Mellon University to study AI algorithms for predicting the occurrence of heart attacks. Their sample data consist of patients with and without cardiologic medicine prescriptions. They are proposing new theories to indicate the risk factors for cardiac arrests outside the usual list of parameters, such as age and previous heart disease diagnosis. Such a groundbreaking study would be detrimental in the issuing of drugs to varying patient populations and also decide how drug dosages are monitored.

Data modelling methods with AI integration can also be applied to studying course of disease in case of infectious diseases, HIV-AIDS and cancer, among others. In fact, gli psichiatri si affidano anche sui sistemi AI per la diagnosi e la prognosi delle malattie mentali. L'IA aiuta a studiare i modelli comportamentali e a correlare i risultati con i rapporti sul funzionamento del cervello, le placche MRI locali e i modelli di invecchiamento delle cellule per determinare che tipo di malattie neurodegenerative sono in arrivo nei pazienti.

3. L'AI ridurrà le lacune nella comunicazione sanitaria

The fact that Artificial Intelligence itself developed out of the vastness of Big Data is overwhelming and the way data of humans is expanding, AI and ML seem to be the obvious choice to fully use these data. AI engineers are more involved in creating better tools to visualize medical data now than ever before and the results are of most use in behavioural science. In fact, at a recent conference, si è concluso che entro il 2018, oltre 30% dei medici eseguirà strumenti di analisi cognitiva sui dati dei pazienti prima di correlare le cartelle cliniche per paziente con i dati di laboratorio.

Indubbiamente, l'IA ha dimostrato di essere lo strumento che può cambiare il modo in cui i dati fluiscono all'interno dei sistemi sanitari, come questi dati sono applicati dai fornitori e accelerare i passaggi chiave nella diagnosi del cancro. Un gruppo di scienziati ha concluso che il Machine Learning è lo strumento più potente per prevedere l'insorgenza di tumori in humans whose CT and MRI data already show sizable lesions. The fatal disease monitoring protocols contain that early diagnosis is key; if the least amount of effort can be used to predict tumours early, machine learning can easily become the order of the day for aiding cancer diagnosis. Machine learning functions in concert with conventional diagnostic instruments can be utilized for better visualization of cancer progression and functioning of nuclear machinery. But the point where ML creates the effect is on the applicability of data without any time-lags. Healthcare systems need this efficiency, they need this exponential rise in user-friendliness and ease of communication and Intelligenza artificiale is by far, the most effective way to achieve that.

Un nuovo inizio per la sanità

Not too long ago, Artificial Intelligence was touted as the new horizon of technology and the zenith of information processing efficiency, but now AI is definitely much more than that. Since the emergence of a full-blown AI system in 2010 — IBM Watson to this year’s Healthcare NExT, AI’s significance has had a meteoric rise. The intelligence and effectiveness of this technology essentially mark evidence of the fact that AI in healthcare has a bright future ahead. Today, IBM Watson integrates genomica e oncologia solutions in its interface that are applied to accelerate access to better healthcare by being the most powerful and efficient communication bridge. It helps patient access clinical knowledge and information more interactively. It has increased sensitivity to patient concerns, improved on understanding relevance and has reduced information processing speeds to a tenth of a millionth second.

Prevalent market research firms, like Frost and Sullivan, have predicted the high-speed expansion of AI systems in healthcare even for small and medium enterprises. Anche la Microsoft Lee recente dichiarazione secondi che, come Microsoft mira a "aiutare ogni umano e azienda sperimentare le soluzioni AI più innovative" per avere un futuro più sano. Bernard Marr, il collaboratore di Forbes per la salute, ha scritto "Da malattia del fegato a cancro e anche psicosi e schizofrenia, gli algoritmi di AI stanno cambiando il gioco in termini di diagnosi delle malattie. "Quindi, non è troppo lontano un tempo in cui interagiamo con i bot per conoscere lo stato degli appuntamenti medici in una clinica vicina e anche gli studenti di medicina operano sistemi di apprendimento automatico per completare piccoli compiti all'interno dell'OT. Così gli studenti di medicina impareranno di più sulle scienze dei dati e gli ingegneri codificheranno di più per sistemi di apprendimento automatico evoluti, soprattutto!

Beh, abbiamo appena iniziato!

______________________

Necessità di consultare un AI o esperto di sanità? Mettiti in contatto con uno scienziato diplomato su Kolabtree.