L’Assistenza Sanitaria è Destinata a Subire un Cambiamento Rapido con l’IA che Porta Nuove Possibilità

Non è necessario cercare lontano per vedere esempi di come i sistemi di IA creano nuove opportunità in diversi settori. Il settore sanitario non fa eccezione. I moderni sistemi di IA stanno rimodellando il modo in cui le persone prevengono, diagnosticano e trattano le malattie. Ecco come l’IA crea nuove opportunità nel settore sanitario e come potrebbe portare a una società più sana.

Intelligenza Artificiale

La rivoluzione dell’IA è ben avviata. Questi sistemi consentono ai fornitori di assistenza sanitaria di offrire i loro servizi in modo più efficiente ed efficace senza aumentare i costi. In tal modo, potrebbero introdurre un sistema sanitario più democratico e più equo nel mondo.
L’intelligenza artificiale si presenta in molte forme. Alcuni sistemi possono apprendere come un cervello umano, altri possono scoprire schemi impossibili da notare per gli esseri umani. Le reti di deep learning consentono servizi sanitari rapidi e affidabili, con il potenziale di migliorare la sicurezza per tutti.

IA che Migliora la Diagnosi

Uno dei primi ambiti in cui l’IA ha fatto la differenza nella comunità sanitaria è il settore della diagnosi. Questi sistemi possono monitorare e tracciare dati in tempo reale e confrontarli con modelli pre‑appresi. Questa capacità consente loro di incrociare i dati per trovare correlazioni e altre caratteristiche distintive. Già ora, i sistemi di diagnosi basati sull’IA stanno facendo il loro ingresso nelle comunità locali.

Diagnosi Oculare con IA

Un esempio perfetto di come l’IA migliori i protocolli di diagnosi è stato recentemente pubblicato su eClinicalMedicine. Lo studio¹, presentato dal Dr. Darren Ting dell’Università di Birmingham, integra un protocollo di deep learning proprietario per individuare e diagnosticare problemi oculari, incluse infezioni batteriche e cheratite.

Le ulcere corneali come la cheratite possono andare oltre il semplice fastidio. Possono portare a una visione degradata e persino alla cecità. Attualmente è la principale causa di cecità corneale a livello globale e gli analisti prevedono che la malattia si diffonderà in futuro. Pertanto, è fondamentale diagnosticare e trattare questa patologia il più presto possibile.

Fonte – Scansione Corneale Webeye

Il team di Ting ha creato e dimostrato con successo un avanzato algoritmo di IA in grado di prevedere la cheratite e altri problemi oculari in pochi minuti. L’algoritmo è stato programmato utilizzando oltre 136.000 immagini corneali insieme ad altri dati vitali. Inoltre, sono stati analizzati 35 altri modelli di deep learning basati sull’occhio come parte dell’approccio.

I risultati sono stati impressionanti. L’IA ha costantemente ottenuto punteggi pari a quelli degli esperti. In particolare, il sistema ha raggiunto un’accuratezza dell’89,2%, superando i professionisti che hanno registrato una media dell’82,2%. L’algoritmo di IA è stato anche più veloce nella diagnosi dei problemi rispetto ai professionisti dell’oftalmologia.

I risultati di questo studio dimostrano quanto una diagnosi basata sull’IA sia preferibile. Innanzitutto, questi sistemi potrebbero essere inviati in aree remote prive di professionisti dell’oftalmologia e produrre risultati simili, se non leggermente migliori, aprendo la porta a una migliore assistenza sanitaria per tutti.

Diagnosi del Cancro ai Polmoni

Il cancro ai polmoni è un altro importante problema di salute che causa la morte di circa 1,3 milioni di persone all’anno. Questa malattia devasta le sue vittime e, in alcuni casi, i trattamenti sono altrettanto gravosi per i pazienti. Fortunatamente, un nuovo studio presentato dalla Facoltà di Medicina dell’Università di Colonia e dall’Ospedale Universitario di Colonia intitolato “Patologia del cancro ai polmoni di nuova generazione: sviluppo e validazione di algoritmi diagnostici e prognostici” introduce un protocollo di diagnosi non invasivo che potrebbe migliorare la vita di milioni di pazienti.
Lo studio presenta un sistema basato sull’IA che valuta una varietà di caratteristiche del paziente prima di diagnosticare il cancro ai polmoni. In particolare, il sistema è completamente automatizzato e testato con un’accuratezza dell’89%. Quando combinato con la sua portabilità e l’enorme numero di pazienti potenziali che potrebbe aiutare, questa innovazione rappresenta un notevole miglioramento rispetto agli standard attuali.

Rilevamento degli Errori di Somministrazione dei Farmaci

Purtroppo, milioni di persone subiscono errori di somministrazione dei farmaci a causa di diagnosi errate o semplicemente di errori umani. Tra questi incidenti, quelli legati all’anestesia sono i più frequenti. Questi farmaci somministrati in modo errato possono provocare ulteriori complicazioni o inefficacia, lasciando il paziente a disagio.

Può sembrare goffo o poco professionale per un esperto fornire il farmaco sbagliato, ma è fondamentale capire che in molti casi la somministrazione dei farmaci avviene in condizioni estremamente sensibili al tempo e stressanti. Inoltre, vi sono scenari in cui l’illuminazione è insufficiente o il luogo non è stabile, come in una zona di guerra.

Un nuovo studio presentato da ricercatori dell’Università di Washington introduce un sistema di telecamere potenziato dall’IA che potrebbe ridurre significativamente questi errori. Lo studio integra il primo sistema di telecamere indossabili progettato per riconoscere e identificare i farmaci basandosi su molteplici fattori.

IA nella Sanità

A differenza dei precedenti sistemi che richiedevano semplicemente al professionista di verificare l’etichettatura, il nuovo sistema basato sull’IA valuta una varietà di fattori, dal formato e forma della fiala e della siringa al colore del tappo della fiala, alla dimensione della stampa dell’etichetta e molto altro. Inoltre, il sistema è stato progettato per ignorare i farmaci di sfondo e concentrarsi solo sulla siringa in primo piano.

I ricercatori hanno utilizzato video HD raccolti da 418 prelievi di farmaci da 13 anestesisti. Questi campioni hanno combinato diversi ambienti e condizioni di illuminazione per garantire che l’algoritmo potesse identificare i farmaci in varie situazioni. In modo impressionante, il protocollo ha dimostrato una sensibilità del 99,6% e una specificità del 98,8% nel rilevare errori di scambio di fiale.

Lo studio dimostra come i sistemi di IA possano fornire un’accuratezza senza pari. Ha anche mostrato come questi sistemi possano migliorare le operazioni umane in scenari ad alto stress. In futuro, questo algoritmo potrebbe essere combinato con altre opzioni e l’intero processo automatizzato. Per ora, questa strategia rappresenta un notevole miglioramento per il sistema sanitario, che potrebbe salvare molte vite in futuro.

Monitorare l’Efficacia del Trattamento

Uno dei modi migliori in cui la tecnologia IA sta migliorando l’assistenza sanitaria è consentendo a ricercatori e professionisti di monitorare e tracciare meglio l’efficacia dei trattamenti. I sistemi IA aiutano i professionisti a diagnosticare e prescrivere farmaci con maggiore precisione, poiché possono tenere conto di una quantità enorme di dati, inclusi la storia familiare e fattori ambientali.
Una volta somministrati, questi sistemi IA possono essere utilizzati per tracciare e registrare l’efficacia di ogni dose. L’IA può quindi incrociare i metodi di somministrazione e i farmaci per trovare schemi e modi per migliorare i risultati. Il meglio di tutto è che molti programmi IA possono utilizzare simulazioni per ottenere il risultato finale, eliminando i test sui pazienti fino alle fasi finali del processo.

Dispositivi Indossabili con IA

Il mercato dei dispositivi indossabili è un altro settore in cui i progressi dell’IA continuano a fare la differenza. Il mercato dei wearables è in crescita per molte ragioni. Gli sviluppi recenti hanno reso questa tecnologia più intelligente, meno costosa, più facile da usare e più confortevole. Da un orologio che traccia esercizio e sonno a biosensori progettati appositamente, il mercato dei wearables è in espansione.

Uno dei principali fattori che contribuiscono alla crescita del settore dei wearables è l’integrazione dell’IA. I wearables alimentati dall’IA aprono la porta a dispositivi più intelligenti e più autonomi localmente. Attualmente, la maggior parte dei wearables deve connettersi alla rete tramite servizio internet per completare il processo.

Fonte – Scnsoft