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L’Intelligenza Artificiale al servizio della Sanità

Le applicazioni mediche dell’Intelligenza Artificiale rappresentano uno strumento di ausilio per sanità, governi e popolazione.

Possono consentire di velocizzare esami clinici e procedure mediche, ottenere diagnosi di malattie e somministrare trattamenti di cura.

Le aree di applicazione per l’AI in campo medico

Lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale in campo medico è sicuramente ancora agli esordi, ma ha un potenziale di applicazione molto vasto. I campi principali sono tre: predizioni, diagnosi e trattamenti. Vediamo nel dettaglio: 

Predizioni: il 30 Dicembre scorso BlueDot, un’azienda americana che utilizza il machine learning per monitorare focolai di malattie infettive in tutto il globo, aveva notato un insolito picco di polmoniti nella regione di Wuhan, in Cina. Con questa notizia aveva allertato tutti i suoi clienti, compresi governi, ospedali e attività commerciali. Ciò avveniva 9 giorni prima che l’OMS notificasse ufficialmente il contagio da COVID19.

Aziende come BlueDot utilizzano l’AI e il Natural Language Processing per monitorare informazioni e report da tutto il mondo. Per predire cosa avverrà è necessario avere ben chiaro il quadro della situazione attuale, perciò l’AI dovrebbe avere accesso a quanti più dati possibile.

L’accessibilità alla sanità pubblica, tuttavia, è sottoposta a restrizione sia per via della privacy dei pazienti (che in tal caso dovrebbe venir meno), sia per la difficoltà di accedere a informazioni dislocate in migliaia di database diversi e gestite da servizi differenti.

La condivisione delle conoscenze fra i paesi è dunque ancora carente.

-Diagnosi: l’Intelligenza Artificiale può aiutarci a fare una tac in 20 secondi. Il Policlinico Universitario Campus Bio-Medico di Roma ha acquistato dalla Cina un sistema di Intelligenza Artificiale, finora utilizzato negli ospedali di Wuhan.

Tale sistema permette di analizzare in 20 secondi le immagini ottenute dallo scan polmonare e capire se si tratta di polmonite da CoronaVirus. Il Campus Bio-Medico ha messo a disposizione di tutti gli ospedali italiani questo sistema, permettendo di inviare alla sua equipe un’immagine digitale delle tac dei pazienti, di cui ottenere il riscontro dal sistema AI.

Strumenti simili analizzano i dati (in questo caso le immagini) e generano poi input in grado di coadiuvare le diagnosi effettuate dall’uomo, cogliendo segni di patologie.

L’applicazione diagnostica dell’AI richiede molti dati da cui imparare, ma rappresenta un potenziale strumento per cogliere sintomi che all’occhio umano potrebbero sfuggire, individuando correlazioni non ancora note fra i risultati di diversi esami clinici.

Ad oggi l’AI a scopo diagnostico può riconoscere sintomi già presenti a livello avanzato, ma vengono implementati sistemi che riescano ad ottenere risultati in molti meno passaggi di quanti ne occorrerebbero all’uomo e, soprattutto, capaci di essere adattati a più compiti, anche con pochi dati a disposizione.

-Trattamenti: SRI International, un istituto di ricerca americano, sta studiando un sistema di Intelligenza Artifciale in grado di utilizzare il deep learning per scoprire nuovi farmaci. I candidati sono poi testati da scienziati per valutarne l’efficacia, ma il processo che porta ad ottenere un trattamento da lanciare sul mercato dura ancora svariati mesi.

Questo tipo di AI utilizza algoritmi capaci di vagliare in poco tempo un numero vastissimo di dati e può essere perciò utilizzato per ricercare rapidamente fra milioni di strutture biologiche e molecolari e scoprire nuovi farmaci.

Crescita dell’infrastruttura digitale nel sistema sanitario

L’enorme mole di dati provenienti dalla sanità pubblica sta subendo oggi un processo di digitalizzazione. Dai sistemi di raccolta delle informazioni a quelli di gestione del personale e delle strutture, mano a mano il mondo sanitario si sta adeguando all’utilizzo della tecnologia.

Per sfruttare tutte queste informazioni si stanno sviluppando modelli basati sull’Intelligenza Artificiale e sulle reti neurali, in grado di apprendere dai dati con cui vengono alimentati.

Oltre a guidare nell’utilizzo delle risorse, simulando ad esempio l’occupazione dei posti letto in una struttura, i sistemi AI possono essere implementati anche per studiare e correlare le informazioni provenienti da cartelle cliniche ed esami medici, al fine di diagnosticare malattie o possibili trattamenti.

Lo sviluppo della Smart Health

Per fare sì che le svariate possibilità dell’AI ad uso medico possano produrre risultati concreti, è necessario un coordinamento a livello globale, oltre a tempismo e collaborazione fra diverse figure. In una situazione di pandemia, la circolazione di informazioni e la diffusione di dati, specialmente quelli provenienti dal sistema sanitario, possono salvare vite.

La cosiddetta Smart Health si basa su reti di comunicazione affidabili, efficienti e rapide. Si tratta dello sviluppo di un sistema sanitario che consente di inviare i dati clinici dei pazienti fra vari dispositivi medici e il personale, e di condividerli per permetterne la raccolta e l’analisi.

A questo scopo vengono oggi implementate diverse applicazioni che permettono di monitorare le abitudini e lo status di salute degli individui. Le informazioni raccolte vengono poi utilizzate sia dal paziente stesso che dal personale medico per la prevenzione e la personalizzazione delle cure.

La situazione odierna ci insegna che stiamo assistendo ad una rivoluzione nel modo di controllare lo stato di salute. L’AI ad uso medico rende oggi possibile farlo a distanza, al di fuori dei confini fisici di un ospedale, e di conseguenza il suo sviluppo contribuirà nell’ottimizzare l’impiego delle risorse del sistema sanitario.

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