In che modo l'IA può aiutare gli operatori sanitari a ottenere risultati migliori: vantaggi e storie di successo
Pubblicato: 2023-05-27
Rispetto ad altri settori, l'adozione dell'IA nel settore sanitario è stata piuttosto lenta. Non sorprende: i dati sanitari sono molto complessi, spesso non strutturati e rigorosamente protetti dalle normative sulla privacy, il che rende difficile sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale adeguate e addestrarli adeguatamente.
Inoltre, il settore sanitario è sempre stato relativamente conservatore e per una buona ragione. Gli operatori sanitari sono responsabili del benessere e della vita dei loro pazienti, il che li rende estremamente cauti sui rischi delle nuove tecnologie.
Tuttavia, l'adozione dell'IA nel settore sanitario sta gradualmente accelerando, con la tecnologia sempre più avanzata e adattata meglio alle barriere di condivisione dei dati del settore. Nel 2022, la tecnologia globale di intelligenza artificiale nel mercato sanitario è stata valutata a $ 15,4 miliardi. Dal 2023 al 2030, si prevede che crescerà a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 37,5%.
In questo articolo, esaminiamo i vantaggi più influenti dell'IA nel settore sanitario, esploriamo diversi tipi di tecnologie di intelligenza artificiale utilizzate nel settore e condividiamo le storie di successo degli operatori sanitari che le hanno già adottate.
Vantaggi della tecnologia AI nel settore sanitario
L'intelligenza artificiale è di per sé un termine piuttosto vago e numerose tecnologie correlate rientrano sotto il suo ombrello. Quindi, prima di entrare nei vantaggi dell'integrazione dell'IA nei sistemi sanitari, determiniamo quali tecnologie sono esattamente utilizzate in questo settore.
Più comunemente, le strutture sanitarie e i servizi tecnologici sanitari utilizzano l'apprendimento automatico, in particolare il deep learning, per addestrare algoritmi di intelligenza artificiale basati su dati relativi alla salute e prepararli a svolgere varie attività.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è anche ampiamente applicata nel settore sanitario per comprendere il linguaggio umano e quindi addestrare sistemi basati sull'intelligenza artificiale per interpretare documentazione, rapporti e così via. Ultimo ma non meno importante, l'automazione dei processi robotici (RPA) viene utilizzata per semplificare i processi amministrativi e clinici.
Quindi, perché vale la pena esplorare queste tecnologie se lavori nel settore? Questi tre vantaggi più significativi dell'IA nel settore sanitario ti aiuteranno a capirlo.
Migliore accuratezza diagnostica
Secondo una ricerca del 2022 dell'Agenzia per la ricerca e la qualità sanitaria, solo negli Stati Uniti vengono commessi 7,4 milioni di errori di diagnosi errati ogni anno. In 2,6 milioni di questi casi, i pazienti subiscono danni che avrebbero potuto essere prevenuti. Ulteriori 370.000 errori portano a disabilità permanenti o decessi.
Tali statistiche allarmanti dimostrano chela diagnosi errata è tra i problemi più urgenti nell'assistenza sanitaria moderna e l'intelligenza artificiale può essere una parte importante della soluzione.
Le diagnosi errate spesso si verificano a causa della mancanza della storia medica di un paziente o degli operatori sanitari semplicemente troppo tesi con numerosi pazienti sotto la loro cura. La tecnologia AI può analizzare anni di cartelle cliniche e trovare informazioni pertinenti basate sul caso molto più velocemente di quanto possano fare gli umani.
Inoltre, alcune soluzioni di intelligenza artificiale nel settore sanitario sono in grado di rilevare precocemente malattie potenzialmente letali, prevedere la probabilità di determinati esiti per i pazienti e quindi aiutare i medici a creare piani di trattamento accurati in modo più rapido ed efficiente.
Cura personalizzata del paziente
Uno dei maggiori vantaggi dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario è il rapido scambio di informazioni tra operatori sanitari. Le soluzioni AI possono monitorare e analizzare in modo efficiente i dati dei pazienti, inclusi i dati della storia medica e lo stile di vita di un paziente, liberando così i professionisti del tempo per creare piani di trattamento personalizzati.
L'intelligenza artificiale è utilizzata anche nella medicina di precisione, il che significa che i suoi algoritmi possono analizzare i dati genomici di un paziente per identificare mutazioni genetiche o biomarcatori e quindi fare previsioni sulla risposta a determinati trattamenti. Ciò può aiutare gli operatori sanitari a personalizzare i piani di trattamento per i singoli pazienti e migliorare i risultati del trattamento.
Inoltre, le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale in combinazione con l'IoT (sensori, dispositivi indossabili, ecc.) aiutano gli operatori sanitari a migliorare il monitoraggio dei pazienti in tempo reale inviando avvisi in caso di modifiche o problemi.
Quest'ultima influenza sull'assistenza personalizzata è meno ovvia, ma la tecnologia AI nel settore sanitario viene utilizzata per analizzare pazienti medici con sintomi o diagnosi simili per comprendere meglio le correlazioni e i modelli delle condizioni mediche.
Oltre a migliori risposte mediche, ciò consente ai professionisti di avere conversazioni informate e dettagliate con i pazienti sulla natura delle loro condizioni e quindi costruire relazioni medico-paziente migliori e affidabili, che è estremamente importante per il comfort emotivo del paziente.
Risparmi
Il vantaggio finanziario più evidente dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale negli ospedali deriva probabilmente dall'automazione delle attività amministrative. Non richiede investimenti così costosi come fanno le tecnologie della robotica, ma aiuta comunque a indirizzare il tempo e le risorse dei professionisti verso la cura del paziente, il che porta a migliori risultati per i pazienti e maggiori entrate. Tuttavia, non è tutto.
Diagnosi errate, cura impropria del paziente e uso inefficiente delle risorse costano denaro agli operatori sanitari .Secondo un rapporto sui reclami per negligenza tra i medici statunitensi tra il 1992 e il 2014, il risarcimento medio per tali reclami è di circa $ 329.565.
E come abbiamo stabilito in precedenza, l'intelligenza artificiale in medicina aiuta i medici a creare piani di trattamento più accurati ed efficaci, portando a migliori risultati per i pazienti e minori rischi di diagnosi errata, negligenza e minori spese di risarcimento.
Esempi di IA in ambito sanitario
Ci sono così tante soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per il settore sanitario di tendenza in questo momento che è stato davvero difficile individuarne solo cinque. Tuttavia, abbiamo scelto le opzioni più discusse, che differiscono tutte in termini di budget necessario per l'implementazione, ma che vale comunque la pena esplorare.
Automazione delle attività amministrative e del flusso di lavoro
Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzate per semplificare le attività amministrative connesse a quasi tutti gli aspetti delle operazioni di un'organizzazione sanitaria. Solo alcuni esempi includonol'automazione della pianificazione degli appuntamenti tramite chatbot, la fatturazione medica, il triage dei pazienti, la gestione dell'inventario e la gestione delle cartelle cliniche elettroniche.
Per fare un esempio più esplicito, analizziamo un esempio di triage del paziente. Dopo che i dati del paziente sono stati ricevuti, lo strumento AI può analizzare i suoi sintomi e la storia medica precedente per determinare la gravità della sua condizione e il livello di urgenza sanitaria. In questo modo, i pazienti in condizioni critiche possono essere contrassegnati come ad alta priorità e ricevere le cure di cui hanno bisogno prima rispetto ai pazienti non critici.
L'intelligenza artificiale può anche essere utilizzata perautomatizzare la trascrizione medica , che consente agli operatori sanitari di dedicare più tempo alla cura diretta del paziente e quindi migliorare i risultati e la soddisfazione del paziente.
Sistemi di supporto alle decisioni cliniche
I CDSS sono sistemi software complessi che assistono gli operatori sanitari nel processo decisionale analizzando le informazioni sui pazienti e proponendo raccomandazioni terapeutiche basate sull'evidenza. Tali sistemi sono generalmente basati su più tecnologie, inclusi sistemi basati sulla conoscenza, algoritmi ML e sistemi NLP.
Per fare un esempio,DXplain è un CDSS sviluppato dal Massachusetts General Hospital per aiutare gli operatori sanitari a fare diagnosi accurate.Il sistema confronta i dati del paziente con i suoi dati di conoscenza medica per creare un elenco di potenziali diagnosi, raccomandazioni per ulteriori test medici e piani di trattamento adeguati.
Assistenti infermieri virtuali
A partire da maggio 2023, un terzo degli infermieri statunitensi prevede di lasciare il lavoro. Ciò porterà naturalmente a unacarenza di infermieri ancora peggiore, che l'industria ha dovuto affrontare dalla pandemia.Gli assistenti infermieristici virtuali, che spesso combinano tecnologie come ML, NLP, visione artificiale e funzionalità di elaborazione dei dati, potrebbero essere la soluzione giusta per questa sfida.
Questo strumento basato sull'intelligenza artificiale, in genere un'app, può comunicare con i pazienti tramite chatbot basati sulla PNL, ottenere informazioni sui sintomi e fornire indicazioni sulla strategia di trattamento, soprattutto quando si tratta di condizioni croniche.
Tali app possono anche monitorare le condizioni di un paziente da remoto, verificare l'aderenza al piano di trattamento e avvisare l'operatore sanitario quando è necessaria un'assistenza diretta. Oltre a ridurre il carico di lavoro estremo che gli operatori sanitari devono affrontare, gli assistenti infermieristici virtuali possono lavorare 24 ore su 24, 7 giorni su 7 e aiutare le strutture sanitarie a ridurre i costi migliorando al contempo i risultati per i pazienti.
Uno degli ottimi esempi di questa tecnologia èCare Angel .Questo assistente infermieristico virtuale può essere collegato a un dispositivo abilitato alla voce come Amazon Echo o Google Home per interagire con pazienti con patologie croniche e migliorare così la loro qualità delle cure.
Oltre a fornire supporto ai pazienti e ai loro caregiver, l'assistente raccoglie dati e approfondimenti preziosi per gli operatori sanitari e li aiuta ad aumentare l'efficacia dei loro piani di assistenza.
Analisi di immagini mediche
Non importa quanto sia qualificato il medico, c'è sempreil rischio di errore umano durante la lettura delle scansioni dei pazienti.Inoltre, alcuni segni sono semplicemente troppo piccoli per essere individuati da un occhio umano, ed è per questo che ha senso ottenere una seconda opinione dagli strumenti di intelligenza artificiale emigliorare l'accuratezza della diagnostica .
Ad esempio, alcuni anni fa, Fujifilm SonoSite ha sviluppato un sistema ecografico basato sull'intelligenza artificiale chiamato SonoSite Synchronicity .Utilizza modelli di deep learning per analizzare le immagini ecografiche in tempo reale, fornisce misurazioni di diverse strutture anatomiche e aiuta gli operatori sanitari a fare diagnosi più accurate.
L'azienda continua a migliorare il prodotto e ad aggiornarlo per soddisfare le esigenze dei professionisti medici che lavorano in prima linea nella medicina.
Oltre a una diagnostica migliorata, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono identificare modelli in diverse immagini mediche, aiutare i medici a prevedere la risposta di un paziente al trattamento e fornire altre preziose informazioni sulla natura di determinate condizioni.
Chirurgia robotica assistita da intelligenza artificiale
[Fonte: ohcare.com]
Il motivo per cui le strutture sanitarie stanno adottando questa tecnologia risiede nel fatto che la robotica potenziata dall'intelligenza artificiale è semplicemente più precisa rispetto alle pratiche chirurgiche tradizionali.
I robot alimentati dall'intelligenza artificiale possono essere programmati e addestrati per eseguire movimenti perfettamente precisi, il che è particolarmente utile quando si eseguono interventi chirurgici pericolosi, come quelli neurologici. Ad esempio, latecnica chirurgica da Vinci viene spesso utilizzata per eseguire procedure minimamente invasive, come la chirurgia laparoscopica.
A proposito, non esclude i chirurghi umani dal processo. Il sistema prevede infatti un braccio robotico dotato di strumenti chirurgici e telecamera, completamente controllato da un chirurgo che aziona una consolle.
Nel complesso, l'approccio della chirurgia robotica assistita dall'intelligenza artificiale riduce il rischio di errore umano , migliora la sicurezzae, in alcuni casi,porta anche a un recupero più rapido, poiché la chirurgia robotica è in genere minimamente invasiva.
Storie di successo nella vita reale sull'utilizzo dell'IA nell'assistenza sanitaria
A causa delle molteplici sfide dell'IA legate alla sicurezza dei dati, ai pregiudizi e alla mancanza di trasparenza, il settore sanitario è stato estremamente cauto nell'adottare l'intelligenza artificiale. Tuttavia, con le tecnologie sempre più avanzate e adattate a settori specifici, sempre più strutture sanitarie adottano l'intelligenza artificiale per migliorare i risultati del trattamento.
Eccotre storie stimolanti di strutture mediche e aziende di tecnologia sanitaria che utilizzano con successo l'intelligenza artificiale a beneficio dei pazienti.
Cliniche ungheresi che utilizzano l'intelligenza artificiale per rilevare il cancro al seno
Come con qualsiasi malattia, prima viene rilevato il cancro al seno, maggiori sono le possibilità che i pazienti abbiano di riprendersi. Tuttavia, come stima il National Cancer Institute degli Stati Uniti, circa il 20% dei casi di cancro al seno viene perso durante lo screening mammografico. Naturalmente, questo mette ancora più sotto pressione i medici, in particolare i radiologi, che sono sommersi dai pazienti. E ancora una volta, l'intelligenza artificiale potrebbe venire in soccorso.
Nel 2021, cinque ospedali e cliniche in Ungheria, che eseguono oltre 35.000 screening ogni anno, hanno adottato sistemi di intelligenza artificiale per aiutare a verificare la presenza di segni di cancro al seno che potrebbero essere stati trascurati.
Il sistema di screening è stato sviluppato da Kheiron Medical Technologies , una società di software AI.I creatori hanno fornito milioni di mammografie all'intelligenza artificiale e hanno coinvolto radiologi per insegnare all'algoritmo a rilevare le escrescenze cancerose analizzando forme, posizioni e densità.
Dopo aver testato il modello su oltre 275.000 casi di cancro al seno, la società ha affermato che la tecnologia AI può rilevare il cancro almeno quanto i medici come secondo lettore di scansioni. Inoltre, ulteriori test hanno rivelato che l'intelligenza artificiale ha identificato più tumori maligni rispetto agli esseri umani, aumentando il tasso di rilevamento del 13%.
Dal 2021 e dal marzo 2023, in cinque siti MaMMa Klinika in Ungheria che utilizzano l'IA, sono stati confermati 22 casi di AI che rilevano il cancro che i radiologi non hanno notato, con più casi in fase di revisione.
Nella sua intervista al New York Times, il dottor Andras Vadaszy, direttore della catena di cliniche, afferma: "Se questo processo salverà una o due vite, ne varrà la pena".
Azienda danese che aiuta gli spedizionieri del 911
Se una persona crolla a causa di un arresto cardiaco improvviso (SCA), le sue possibilità di sopravvivere diminuiscono del 10% ogni 60 secondi senza RCP o defibrillazione. Ecco perché è fondamentale non aspettare l'arrivo dell'EMT ma fornire immediatamente l'aiuto necessario con le istruzioni di un dispatcher. La domanda è: come riconoscere SCA tramite una telefonata?
Questo problema ha innescato la creazione diCorti AI , un programma realizzato dall'azienda danese Corti SA che ha trasformato le consultazioni dei pazienti tramite l'intelligenza artificiale.
Inizialmente, utilizzava l'apprendimento automatico per analizzare le parole di un chiamante e il rumore sulla linea. L'algoritmo è stato testato su oltre 150.000 chiamate. Di conseguenza, il software ha rilevato correttamente gli arresti cardiaci nel 93% dei casi, rispetto al risultato del 73% mostrato dai dispatcher umani. Inoltre, il programma è giunto a questa conclusione più di 30 secondi più velocemente. Grazie a ciò, gli spedizionieri sono stati in grado di accompagnare rapidamente il chiamante durante l'esecuzione della RCP.
Dopo aver testato con successo l'intelligenza artificiale, Corti SA ha condotto prove su larga scala con chiamate dal vivo in paesi di tutto il mondo. Hanno anche iniziato a lavorare sull'addestramento del sistema per rilevare altre condizioni critiche.
Nel 2021, la startup ha raccolto 27 milioni di dollari in finanziamenti di serie A per migliorare le consultazioni dei pazienti. Oggi, il programma AI continua ad aiutare gli operatori sanitari con supporto decisionale in tempo reale ascoltando, trascrivendo, guidando e codificando incontri con pazienti di ogni tipo.
Gli ospedali della Duke University combattono la sepsi
Secondo Global Sepsis Alliance, la sepsi colpisce ogni anno tra i 47 ei 50 milioni di persone, e non solo nei paesi in via di sviluppo. Negli Stati Uniti, la sepsi porta a più morti di overdose da oppioidi, cancro alla prostata e cancro al seno messi insieme ogni anno. Inoltre, quasi un paziente su tre che muore in ospedale ha la sepsi, che inizia a svilupparsi prima del loro arrivo nell'87% dei casi.
Allo stesso tempo, mentre le morti per sepsi possono essere prevenute con una diagnosi rapida, può essere difficile da rilevare poiché i suoi sintomi sono comuni ad altre malattie. Ecco perché nel novembre 2018, il dipartimento di emergenza del sistema sanitario della Duke University ha rilasciato la prima versione di Sepsis Watch , uno strumento di deep learning creato per aiutare gli operatori sanitari a individuare i primi segni della malattia.
Il team, che ha coinvolto medici e infermieri nel processo, ha impiegato 3,5 anni per realizzare questo prodotto. Hanno addestrato il modello AI con oltre 32 milioni di punti dati da oltre 42.000 casi ospedalieri. Di conseguenza, questa app per iPad apparentemente semplice esamina i dati dei pazienti ogni ora per determinare la probabilità che sviluppino sepsi e segnala i casi ad alto rischio.
Negli anni successivi, il team ha migliorato e testato Sepsis Watch nei locali di tre ospedali Duke. Una delle maggiori sfide nell'implementazione di nuovi strumenti di intelligenza artificiale non è lo sviluppo tecnico ma l'integrazione sociale.
Integrare l'innovazione nel flusso di lavoro quotidiano dei medici attraverso nuove linee guida di comunicazione, materiali di formazione e adeguarsi alle politiche sul posto di lavoro richiede uno sforzo enorme. E mentre c'è ancora molta strada da fare prima che il Sepsis Watch possa diffondersi, il fatto che sia in fase di test in ambienti ospedalieri reali lo rende un progetto molto promettente.
Futuro di AI e ML nel settore sanitario
Il futuro dell'IA in medicina non è così difficile da prevedere, almeno in parte. Dopo tutto, le tecnologie che abbiamo menzionato in questo articolo devono ancora essere ampiamente adottate e probabilmente resteranno con noi, anche se in una forma più evoluta.
Le aree più promettenti per le soluzioni di IA includono la medicina di precisione, la scoperta di farmaci, il trattamento remoto dei pazienti, la chirurgia robotica, l'analisi delle immagini e una gestione più efficiente dei sistemi EHR. In altre parole, il futuro dell'IA nel settore sanitario non ha nulla di cui non si sia mai sentito parlare prima.
Tuttavia, c'è un aspetto dell'adozione dell'intelligenza artificiale che molte organizzazioni sanitarie trascurano: il nostro approccio allo sviluppo e all'implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale nel settore sanitario. Ecco cosa dice a riguardo il dottor Gianrico Farrugia, presidente e amministratore delegato della Mayo Clinic , che serve oltre 1,4 milioni di pazienti ogni anno:
“Il tradizionale modello di pipeline si basa su una serie lineare di punti, dall'ideazione di nuove idee alla loro trasformazione in prodotti autonomi che fornitori e pazienti possono quindi utilizzare. Invece, un approccio alla piattaforma si basa su un ecosistema di collaborazione in corso. Dobbiamo riunire fornitori, aziende di dispositivi medici, start-up di tecnologia sanitaria, pazienti e pagatori per co-creare soluzioni integrate attraverso piattaforme digitali, basate su dati longitudinali dei pazienti e algoritmi che continuano ad apprendere nel tempo".
Inoltre, il Dr. Gianrico Farrugia sottolinea l'importanza di proteggere la privacy e la sicurezza dei dati sensibili dei pazienti quando si adotta la tecnologia AI utilizzando un'infrastruttura dati federata.
“Piuttosto che inviare dati ai modelli di intelligenza artificiale, stiamo portando i modelli di intelligenza artificiale ai dati non identificati, creando un 'muro di vetro' che consente ai collaboratori esterni di accedere ai risultati senza che i dati lascino mai la piattaforma.
Risparmi sui costi che le soluzioni AI nel settore sanitario possono portare a
Nella sezione sui vantaggi, abbiamo già accennato al fatto che le soluzioni AI possono aiutare sia le strutture sanitarie che i pazienti a risparmiare denaro. Ma di quanto stiamo effettivamente parlando?
Secondo un documento del 2023 sul potenziale impatto dell'IA sulla spesa sanitaria, un'adozione più ampia dell'IA potrebbe portare a risparmi dal 5% al 10% nella spesa sanitaria statunitense. Ciò si traduce approssimativamente da $ 200 miliardi a $ 360 miliardi all'anno nel 2019 dollari entro i prossimi cinque anni.
I risparmi sui costi menzionati coprono ospedali, assicurazioni sanitarie e pagatori privati. Gli ospedali, ad esempio, potrebberorisparmiare tra il 4% e l'11% dei loro costi totali , principalmente attraverso l'ottimizzazione basata sull'intelligenza artificiale delle operazioni amministrative e cliniche.Per quanto riguarda i pagatori privati, potrebbero risparmiare tra il 7% e il 9% della loro spesa totale.
Ci sono anche vantaggi finanziari per gli ospedali che sono più difficili da calcolare ma sono comunque estremamente importanti. I sistemi sanitari di tutto il mondo stanno affrontando una crisi, con gli ospedali che riducono il numero di servizi cruciali come le cure ospedaliere o chiudono completamente.
Inoltre, molte strutture sanitarie stanno lottando con una carenza di personale, che è peggiorata durante la pandemia di COVID-19. Le soluzioni AI possono essere un modo per gli ospedali e le cliniche di automatizzare le attività procedurali e liberare i loro operatori sanitari per concentrarsi sul trattamento del paziente, che è di primaria importanza.
Insieme agli strumenti di ottimizzazione delle risorse basati sull'intelligenza artificiale, l'automazione dell'assistenza potrebbe potenzialmente aiutare gli ospedali a trattare più pazienti con la stessa quantità di personale, fornire una migliore esperienza del paziente e quindi aumentare le entrate.
Conclusione
Con la crescente prevalenza di malattie croniche, il cambiamento degli stili di vita e i progressi tecnologici nel settore, l'assistenza sanitaria moderna si concentra sulle cure preventive e sulla diagnosi precoce per soddisfare le aspettative dei pazienti. E il ruolo degli algoritmi AI e ML è cruciale per un tale approccio, per non parlare dei vantaggi finanziari che possono portare agli operatori sanitari.
Comprensibilmente, investire nella robotica e in altre tecnologie complesse può costare una quantità di denaro impossibile per le strutture sanitarie piccole o sottofinanziate. Tuttavia, un progetto di intelligenza artificiale finalizzato all'automazione delle attività amministrative o all'integrazione di assistenti infermieristici virtuali può essere più che realistico, soprattutto se fornito da una società di outsourcing a un prezzo ragionevole.
Se stai cercando modi per semplificare il flusso di lavoro della tua organizzazione attraverso l'intelligenza artificiale, Mind Studios è pronto a guidarti attraverso possibili strategie di implementazione adatte al tuo budget. Compila un breve modulo di contatto e il nostro team di sviluppo aziendale pianificherà a breve una consulenza gratuita per te.
2