In Italia è forte l’assenza o una bassa qualità dei dati clinici registrati su strumenti informatizzati. I quattro modelli di applicazione dell’Intelligenza Artificiale in ambito sanitario
Recentemente ho intervistato un CEO di una società che si occupa di applicare l’Intelligenza Artificiale nell’ambito sociosanitario, e dal confronto sono emerse alcune riflessioni interessanti.
In Italia, rispetto ad altri paesi dove l’impiego di Intelligenza Artificiale è già ben affermato, è forte l’assenza o una bassa qualità dei dati clinici registrati su strumenti informatizzati. Questo fenomeno legato al ritardo della digitalizzazione del settore, pensiamo alla scarsa diffusione della cartella elettronica, porta ad una limitata fruibilità e analisi degli stessi dati. È inoltre presente una forte resistenza al cambiamento organizzativo e culturale, dovuta alla percezione non positiva degli impatti di Intelligenza Artificiale sui processi organizzativi del personale sanitario, molto spesso diffidente nell’impiego delle stesse.
Nel resto del mondo invece, l’Intelligenza Artificiale è già presente in America e in Inghilterra trovano già applicazione dei Virtual assistant che analizzano i messaggi testuali dei pazienti affetti da disturbi mentali, modulando le risposte per fornire un supporto emotivo.
Alcune piatteforme on line di immagine mediche grazie all’Intelligenza Artificiale permettono di automatizzare l’analisi dei referti, fornendo supporto al processo decisionale diagnostico. Una smart pill Bottle interagisce con il paziente e la farmacia ricordando ai pazienti di assumere i farmaci prescritti ed è in grado di analizzare il loro utilizzo, attivando con il farmacista il ripristino degli stessi.
In Israele un avvisatore virtuale per i pazienti affetti da diabete è in grado di adattare il trattamento dell’insulina a partire dalla raccolta di dati clinici.
Le capacità quindi dell’Intelligenza Artificiale sono quelle di apportare innovazione rigenerando e modernizzando i modelli operativi e creandone di nuovi. Ma saranno in grado di modificare le relazioni con il paziente e il suo network? Per provare a dare una risposta è utile individuare quattro modelli di applicazione dell’Intelligenza Artificiale in ambito sanitario.
Il primo automatizzare e accelerare il processo elaborando rapidamente e accuratamente grandi quantità di dati/immagini, aiutando i professionisti sanitaria ad essere più efficienti ed efficaci. Esistono Aziende che offrono ai radiologi soluzioni di triaging per scansionare più referti clinici e determinare le priorità di intervento indirizzandole al professionista appropriato.
Il secondo cambiare l’esperienza di fruizione del servizio al paziente e ai familiari favorendo l’interazione attiva con I.A. che si integra nella relazione ed esperienza di cura, attraverso device di uso comune come smartphone e assistenti virtuali, dove i pazienti interagiscono con AI nel processo di cura e adesione alla terapia.
Esistono strumenti che consentono ai pazienti alettati di richiedere assistenza infermieristica attraverso l’impiego di un personal assistent virtuale posizionato al letto e integrato nella cartella elettronica (un’innovazione e modernizzazione del campanello di chiamata)
Il terzo trasformare i modelli di erogazione dell’assistenza sanitaria negli ambiti di diagnosi e cura con lo scopo di fornire un nuovo modello di servizio ai malati.
Esistono Aziende che offrono la possibilità ai pazienti di sperimentare un medico di medicina generale virtuale. Un sistema di consulenza che attraverso la propria rete di medici, AI e l’impiego di mobile health, trasformano l’esperienza del paziente.
Il quarto migliorare la governance dei sistemi sanitari favorendo il progresso in termini di sviluppo di nuovi trattamenti, farmaci e dispositivi.
Esistono APP dove il malato può inserire i propri sintomi e registrare informazioni in merito alla propria patologia, eventi avversi, l’enorme quantità di dati raccolti possono essere utilizzati per finalità di ricerca e trattamento della patologia.
Grazie all’Intelligenza Artificiale il patrimonio di dati custoditi nelle strutture sanitarie acquista valore. Soluzioni tecnologiche basate su IA riescono, infatti, a trasformare questi stessi dati in “conoscenza” al servizio del personale sanitario, permettendo una migliore qualità dei servizi sanitari e assistenziali e maggiore attenzione e cura nei confronti dei pazienti.
L’IA ha sicuramente aperto nuove frontiere per la sanità, amplificando in modo esponenziale le possibilità e abilità di medici, infermieri e operatori. Queste nuove tecnologie, infatti, sono in grado non solo di suggerire nuovi percorsi di trattamento e cura, ma anche di amplificare le competenze degli operatori sanitari velocizzando i tempi e riducendo i costi. Ecco perché non si deve pensare all’IA come a un sostituto nella cura della persona, ma immaginarla più come un membro dell’équipe multidisciplinare, attivo nella presa in carico del paziente. Le sue abilità amplificano quelle del personale sanitario, permettendo di analizzare dati e scoprire modelli e informazioni che gli esseri umani, da soli, non potrebbero trovare.
Saremo in grado oggi di affrontare operazioni complesse senza l’uso della calcolatrice o di affidare la nostra comunicazione esclusivamente al FAX o telefono senza utilizzare e-mail. Pensiamo a come già oggi, per spostarci in luoghi a noi sconosciuti, diamo per scontato l’uso di sistemi di navigazione nel nostro smartphone o nella nostra auto.
Oggi, nel settore sanitario italiano, l’uso di soluzioni tecnologiche basate sull’IA è già realtà.
L’Intelligenza Artificiale è attualmente impiegata con successo in molti ambiti come lo sviluppo di nuovi farmaci e vaccini, la diagnostica, la riabilitazione, la telemedicina e la chirurgia di precisione. Anche il socioassistenziale sperimenta i benefici dell’innovazione digitale, grazie – ad esempio – a tecnologie innovative per il monitoraggio da remoto di anziani e disabili. Un settore, questo, fortemente stressato dalla pandemia e della crisi energetica che, grazie alla tecnologia, può evolvere in maniera estremamente significativa. Per assicurare una maggior qualità della cura e un’attenzione alla persona sempre maggiore con interventi sempre più personalizzati.
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