Integrazione dell'intelligenza artificiale nelle soluzioni software per la sanità: vantaggi e casi d'uso

L'intelligenza artificiale si è fatta strada lentamente ma costantemente in quasi ogni aspetto del settore sanitario. Oggi, non c'è dubbio che queste tecnologie stiano cambiando le regole del gioco: l'intelligenza artificiale nel settore sanitario aiuta a scoprire e testare nuovi farmaci, individuare segni di malattie che passano inosservati agli esseri umani e rende persino possibile l'impossibile, come consentire interventi chirurgici a distanza.

Inoltre, l'intelligenza artificiale è parte integrante della semplificazione delle attività quotidiane relative all'assistenza sanitaria e quindi semplifica un po' la vita degli operatori sanitari. La domanda è: come possono le organizzazioni sanitarie iniziare a sfruttare questo potere e rendere l'IA parte delle loro operazioni? Ecco di cosa tratta questo articolo.

Qui, esploriamo i vantaggi, i casi d'uso e gli esempi ispiratori di soluzioni di intelligenza artificiale medica, ti guidiamo attraverso il processo di integrazione e condividiamo suggerimenti su come lavorare con l'intelligenza artificiale sulla base della nostra esperienza.

Vantaggi dell'integrazione dell'intelligenza artificiale nel software sanitario

[Fonte: Statista]

Secondo i dati di Statista, il mercato globale dell'IA nel settore sanitario varrebbe quasi 188 miliardi di dollari entro il 2030, crescendo a un CAGR del 37% dal 2022 al 2030. Entriamo nei vantaggi dell'IA nel settore sanitario che ha portato a numeri così sorprendenti.

Migliore accuratezza della diagnosi e del trattamento

Uno dei maggiori vantaggi degli algoritmi basati sull'intelligenza artificiale è che possono aiutare ad analizzare in modo rapido e accurato grandi quantità di dati medici, come cartelle cliniche, immagini mediche e risultati dei test in tempo reale. Ciò porta a rilevare modelli e anomalie che richiedono molto più tempo se eseguiti da esseri umani o passano completamente inosservati senza il coinvolgimento dell'IA.

L'intelligenza artificiale aiuta gli operatori sanitari (HCP) ad applicare un approccio proattivo e fornire un trattamento tempestivo e accurato ai propri pazienti, prevedere e prevenire le emergenze e ridurre i casi di diagnosi errate.

I professionisti medici sono piuttosto ottimisti riguardo alla tecnologia. Ad esempio, un sondaggio del 2022 della Società europea di radiologia ha parlato con 185 radiologi che lavorano con algoritmi basati sull'intelligenza artificiale per diagnosticare i pazienti. La maggioranza (75,7%) concorda sull'affidabilità generale degli algoritmi.

Cura personalizzata del paziente

Idealmente, ogni paziente dovrebbe essere trattato tenendo conto della sua unica storia medica, esperienza, dati genetici, stile di vita e altre informazioni.

L'intelligenza artificiale, in combinazione con altre tecnologie, può analizzare questi dati in tempo reale. Di conseguenza, consente un approccio personalizzato all'assistenza e aiuta a trovare le migliori soluzioni diagnostiche e terapeutiche possibili per pazienti specifici. Ciò porta a migliori risultati per i pazienti e riduce le possibilità di riammissione.

Mentre i pazienti sono ancora cauti sull'uso dell'intelligenza artificiale da parte dei professionisti medici, molti di loro credono che questa tecnologia possa risolvere alcuni problemi nel settore. Ad esempio, il sondaggio del Pew Research Center del 2023 ha mostrato che il 51% degli adulti statunitensi che considerano i pregiudizi etnici nell'assistenza sanitaria come un problema crede che l'IA lo ridurrà. La stessa ricerca ha rivelato che il 65% degli adulti statunitensi desidera che l'IA venga utilizzata nello screening del cancro.

Leggi di più: In che modo l'integrazione dell'IA può migliorare l'assistenza ai pazienti

Risparmi

Sebbene il processo decisionale complesso si basi esclusivamente sugli operatori sanitari, l'IA può sollevarli da alcune attività ripetitive di routine. Ciò include il lavoro amministrativo come la pianificazione degli appuntamenti, la registrazione dei pazienti, l'elaborazione delle fatture e altri documenti, ecc. L'automazione di queste operazioni aiuta le organizzazioni sanitarie a ridurre i costi amministrativi e operativi.

Inoltre, questo libera il tempo degli operatori sanitari per la cura del paziente. Ad esempio, secondo una recente ricerca, in Europa è stato stimato che solo il 50% dell'orario di lavoro di un medico è dedicato alla cura dei pazienti e l'altro 50% è occupato da compiti amministrativi. Si prevede che l'implementazione dell'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria aumenterà del 20% il tempo trascorso con i pazienti. Questo naturalmente può portare a una maggiore soddisfazione del paziente e quindi a maggiori entrate.

Inoltre, l'analisi basata sull'intelligenza artificiale e le soluzioni di modellazione predittiva possono ottimizzare l'allocazione delle risorse nelle organizzazioni sanitarie. Ad esempio, gli algoritmi AI sono in grado di analizzare i dati storici e in tempo reale per ottimizzare la programmazione del personale e il flusso dei pazienti, migliorare la previsione della domanda e semplificare la gestione dell'inventario.

Casi d'uso dell'intelligenza artificiale nel software sanitario

Sebbene ci siano molti casi in cui l'intelligenza artificiale può essere utilizzata a vantaggio del settore, la maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale nel settore sanitario può essere suddivisa approssimativamente in quattro categorie. Questi sono la cura del paziente, la diagnostica e l'imaging medico, la ricerca e lo sviluppo e la gestione. Entriamo in ciascuno di questi gruppi di casi d'uso.

Diagnostica e imaging medico

L'intelligenza artificiale sta attualmente plasmando il futuro della diagnostica e dell'imaging medico e sta aumentando le capacità umane attraverso algoritmi avanzati. L'intelligenza artificiale nel software sanitario aiuta gli operatori sanitari a interpretare dati complessi in modo rapido e accurato e quindi a prendere decisioni mediche più efficienti e a ridurre gli errori medici.

Ecco un elenco delle tipichetecnologie AI utilizzate per la diagnostica e l'imaging medico :

• Apprendimento automatico per l'analisi di grandi set di dati e quindi l'identificazione di relazioni complesse tra dati clinici, sintomi ed esiti della malattia, che aiuta a fare previsioni e migliorare il processo decisionale diagnostico
• Apprendimento approfondito che utilizza le reti neurali e aiuta gli operatori sanitari con attività come l'analisi di immagini mediche, inclusi raggi X, scansioni TC e risonanza magnetica
• Tecniche di PNL per interpretare il linguaggio umano e analizzare cartelle cliniche, note cliniche, documenti di ricerca e così via per estrarre informazioni rilevanti
• Sistemi esperti per simulare l'esperienza umana in domini specifici fornendo agli operatori sanitari conoscenze mediche e linee guida cliniche pertinenti
• Tecniche di ragionamento probabilistico per il calcolo delle probabilità e la valutazione della verosimiglianza di varie diagnosi
• Sistemi di supporto decisionale basati sull'intelligenza artificiale per aiutare i medici a prendere decisioni diagnostiche basate su dati in tempo reale come anamnesi del paziente, sintomi, risultati dei test e ricerca medica

È importante notare che è improbabile che l'intelligenza artificiale sostituisca gli esseri umani e che le decisioni finali rimangano responsabilità dei professionisti medici. Tuttavia, l'uso dell'IA da parte degli operatori sanitari porta a diagnosi più rapide e accurate. Ad esempio, in uno dei nostri articoli, abbiamo condiviso una storia di come le cliniche ungheresi hanno adottato sistemi di intelligenza artificiale per aiutare a verificare la presenza di segni di cancro al seno che potrebbero essere stati trascurati dai medici.

Cura del paziente

Quando si tratta di assistenza ai pazienti, le tecnologie AI vengono utilizzate principalmente per migliorare l'erogazione dei servizi sanitari e il coordinamento delle cure, nonché per migliorare le esperienze dei pazienti. Aiutano anche gli operatori sanitari ad adottare un approccio più proattivo e incentrato sul paziente.

Le comuni soluzioni software basate sull'intelligenza artificiale per l'assistenza ai pazienti includono :

• Assistenti sanitari virtuali alimentati da intelligenza artificiale e PNL che forniscono ai pazienti supporto e assistenza sanitaria personalizzati.In genere, possono rispondere a domande, fornire valutazioni dei sintomi, offrire promemoria sui farmaci e mettere in contatto gli utenti con gli operatori sanitari
• Soluzioni di monitoraggio remoto dei pazienti che utilizzano algoritmi ML e consentono agli operatori sanitari di monitorare in remoto i segni vitali, i sintomi e l'aderenza ai farmaci dei pazienti e di intervenire quando necessario
• Software di gestione dei farmaci mirato ad assistere nella riconciliazione dei farmaci, nel monitoraggio dell'aderenza e nelle raccomandazioni personalizzate sui farmaci
• Soluzioni di rilevamento e prevenzione delle cadute che vengono utilizzate in combinazione con sensori, dispositivi indossabili o tecnologie basate su telecamere per rilevare cadute o cambiamenti nei modelli di movimento.Questi sistemi sono spesso adottati dagli operatori sanitari o dai servizi di emergenza
• Piattaforme di gestione delle malattie croniche create per supportare i pazienti con patologie croniche fornendo piani di assistenza personalizzati, monitoraggio dei sintomi e strumenti di autogestione

Sfruttando la potenza delle tecnologie AI, gli operatori sanitari possono fornire cure proattive e incentrate sul paziente, portando a risultati migliori e a un miglioramento del benessere generale del paziente.

Scopri di più: Come migliorare i tuoi servizi sanitari con l'intelligenza artificiale e il machine learning

Gestione

Automatizzare le attività amministrative e altre attività ripetitive è uno dei modi più semplici per un'organizzazione sanitaria di iniziare un percorso di integrazione dell'IA. Queste soluzioni in genere sono correlate ai processi operativi piuttosto che alla cura del paziente, ma possono comunque aiutare a risparmiare denaro e aumentare la qualità dei servizi.

Alcune dellesoluzioni software basate sull'intelligenza artificiale più utilizzate nella gestione sanitaria includono :

• Piattaforme di gestione del ciclo dei ricavi che aiutano ad automatizzare e ottimizzare la fatturazione, la codifica e l'elaborazione dei reclami e a identificare potenziali perdite di entrate
• Soluzioni di gestione della catena di approvvigionamento mirate a ottimizzare i livelli di inventario, ridurre i costi e garantire la disponibilità tempestiva delle forniture critiche.In questo caso, gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano i dati storici e i modelli di domanda, prevedono le esigenze di approvvigionamento e automatizzano i processi di approvvigionamento
• Servizi di rilevamento e prevenzione delle frodi che sfruttano gli algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare modelli e anomalie nei dati sui sinistri, nel comportamento dei fornitori e nelle pratiche di fatturazione e segnalare attività sospette
• Soluzioni di ottimizzazione del flusso di lavoro che aiutano ad automatizzare le attività di routine e a semplificare i processi, principalmente attraverso la Robotic Process Automation (RPA).Questa tecnologia può coprire la pianificazione degli appuntamenti, l'elaborazione della documentazione, ecc.
• Piattaforme predittive di allocazione del personale e delle risorse che utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i dati storici dei pazienti, i tassi di ricovero e i modelli di pianificazione del personale per prevedere i volumi futuri dei pazienti e ottimizzare i livelli di personale, nonché gestire le risorse in modo efficiente

Ricerca e sviluppo

Poiché gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare grandi volumi di dati medici, naturalmente, vengono utilizzati non solo dalle strutture sanitarie ma anche dai ricercatori. Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale consentono agli scienziati di esaminare rapidamente enormi set di dati e identificare modelli che accelerano le scoperte mediche. Le tecnologie AI aiutano con le seguenti attività relative alla ricerca :

• Data mining e analisi , nel qual caso l'intelligenza artificiale viene utilizzata per elaborare dati sanitari come EHR, dati genomici, studi clinici e letteratura scientifica.Questo aiuta i ricercatori a comprendere meglio i meccanismi della malattia e a trovare soluzioni molto più velocemente
• Analisi genomica , in cui gli algoritmi AI e ML vengono utilizzati per analizzare e interpretare sequenze di DNA, prevedere i rischi di malattia e migliorare la medicina personalizzata
• Scoperta e sviluppo di farmaci , che è diventato più facile grazie agli algoritmi AI e ML che analizzano i dati sulle strutture molecolari, prevedono le interazioni farmaco-bersaglio e identificano i composti con le proprietà desiderate
• Ottimizzazione della sperimentazione clinica , nel qual caso l'IA assiste nell'ottimizzazione della progettazione e dell'esecuzione delle sperimentazioni cliniche.Per essere più specifici, gli algoritmi ML possono identificare i partecipanti alla sperimentazione idonei, prevedere le risposte dei pazienti e ottimizzare i protocolli della sperimentazione

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per questi scopi contribuisce al progresso della medicina basata sull'evidenza, all'assistenza personalizzata e all'evoluzione complessiva dei sistemi sanitari.

Esempi di AI nel software sanitario

È molto più facile comprendere come tutto ciò funzioni con casi reali, quindi, per ogni categoria, abbiamo selezionato un esempio di come le aziende di tecnologia sanitaria e le organizzazioni sanitarie utilizzano l'IA nei software sanitari.

Imaging medico: Butterfly Network

Come probabilmente saprai, l'ecografia è uno strumento diagnostico sicuro, non invasivo e non radiativo che consente agli operatori sanitari di ottenere immagini dell'interno del corpo attraverso le onde sonore. Tuttavia, le apparecchiature utilizzate per gli ultrasuoni sono in genere molto costose e troppo grandi per essere utilizzate al di fuori delle strutture sanitarie.

Ecco perché un'azienda medica Butterfly Network ha creato Butterfly iQ, un riproduttore d'immagini palmare per tutto il corpo, che gli operatori sanitari possono portare con sé quasi con la stessa facilità con cui trasportano gli stetoscopi.

Butterfly iQ si basa su un trasduttore a ultrasuoni basato su semiconduttore. Il dispositivo ha migliaia di minuscoli sensori a ultrasuoni, che gli consentono di creare immagini in tempo reale ad alta risoluzione e di inviarle direttamente a uno smartphone o tablet connesso.

Per quanto riguarda la componente AI della tecnologia, Butterfly iQ è potenziato con algoritmi AI che migliorano la qualità dell'immagine, ottimizzano le impostazioni e aiutano nell'interpretazione delle immagini e nel rilevamento delle anomalie. Inoltre, il prodotto sfrutta il cloud computing, che consente l'archiviazione, la collaborazione e l'analisi dei dati.

Cura del paziente: Wellframe

Uno dei compiti che l'assistenza sanitaria moderna deve affrontare è l'empowerment del paziente, il che significa che il sistema deve consentire a coloro sotto la sua cura di assumere un ruolo attivo nella gestione della propria salute. Wellframe è un servizio che mira a fare proprio questo.

Questa piattaforma di gestione della salute digitale aiuta gli operatori sanitari a fornire cure personalizzate, interattive e basate sui dati ai propri pazienti. Per raggiungere questo obiettivo, i suoi creatori hanno combinato app mobili, intelligenza artificiale e servizi di gestione delle cure.

L'app mobile Wellframe per i pazienti è fondamentalmente un compagno di salute digitale con funzionalità che consentono supporto e guida. La funzionalità include piani di assistenza personalizzati, promemoria per l'assunzione di farmaci, monitoraggio dei sintomi, contenuti educativi, servizi di telemedicina, messaggistica sicura con gli operatori sanitari e allerta di questi ultimi in caso di situazioni ad alto rischio.

Il team di Wellframe utilizza anche l'intelligenza artificiale per lo sviluppo di software per la sanità. Gli algoritmi AI qui vengono utilizzati per analizzare i dati dei pazienti come le cartelle cliniche e creare piani di assistenza personalizzati. Aiutano anche a rilevare modelli, rischi potenziali e difetti nel trattamento e forniscono approfondimenti e raccomandazioni in tempo reale a pazienti e operatori sanitari.

Per saperne di più: In che modo l'IA può aiutare gli operatori sanitari a ottenere risultati migliori: vantaggi e storie di successo

Gestione: epica

L'ultimo esempio qui è ben noto alla maggior parte delle persone nel settore sanitario. Epic è un sistema di cartelle cliniche elettroniche (EHR) ampiamente utilizzato per la gestione delle informazioni sui pazienti e per semplificare i flussi di lavoro nelle organizzazioni sanitarie.

La funzionalità di Epic consente agli operatori sanitari di lavorare facilmente con la registrazione, la documentazione e la creazione di grafici dei pazienti, effettuare ordini per test e farmaci, coordinare l'assistenza e altro ancora.

Quindi, qual è il ruolo dell'intelligenza artificiale nello sviluppo di software per la sanità da parte di Epic? La piattaforma sfrutta l'intelligenza artificiale per l'analisi predittiva per identificare modelli in grandi quantità di dati dei pazienti. In questo modo, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono prevedere gli esiti dei pazienti, rilevare rischi e complicanze e consentire agli operatori sanitari di intervenire in modo proattivo quando necessario.

Epic utilizza anche l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento vocale per analizzare dati non strutturati come note cliniche e documentazione ed estrarre preziose informazioni e modelli necessari per il processo decisionale. Gli operatori sanitari che utilizzano Epic sono in grado non solo di gestire i singoli pazienti, ma anche di supportare le iniziative di gestione della salute della popolazione.

Anche il team di Mind Studios trova Epic incredibilmente utile: infatti, lo usiamo quandocreiamo soluzioni conformi a HIPAA per i nostri progetti sanitari, compresi quelli che coinvolgono la tecnologia AI.

Scoperta di farmaci: AlphaFold

Secondo Bloomberg, portare un nuovo farmaco sul mercato è in genere costato quasi 3 miliardi di dollari, con circa il 90% dei farmaci sperimentali falliti. AlphaFold, un modello di intelligenza artificiale sviluppato da DeepMind, ha notevolmente accelerato e semplificato il processo prevedendo la struttura 3D delle proteine, essenziale per capire come interagiranno con il corpo umano.

Per dirla semplicemente, molte malattie sono scatenate da proteine ​​che si comportano in modo anomalo. La previsione della struttura 3D delle proteine ​​aiuta i ricercatori a determinare potenziali bersagli farmacologici, restringere il campo delle molecole che potrebbero interagire con le proteine ​​e progettare farmaci per attaccare le malattie.

Ecco come funziona. In primo luogo, AlphaFold viene addestrato con grandi quantità di dati sulle proteine ​​provenienti da database disponibili, ricerche scientifiche e altre fonti. DeepMind addestra il modello utilizzando tecniche di deep learning, in particolare reti neurali.

Il modello viene quindi utilizzato per prevedere la struttura 3D della proteina e determinare come si piega attraverso algoritmi complessi e metodi computazionali. Il suo processo di perfezionamento iterativo aiuta ad aumentare l'accuratezza delle previsioni.

Un altro ruolo significativo di AlphaFold nell'assistenza sanitaria è che contribuisce alla creazione di un database completo della struttura proteica, che può non solo promuovere la scoperta di farmaci, ma anche far progredire la nostra conoscenza delle malattie e della biologia in generale.

Come integrare le soluzioni AI nel software sanitario

Se sei un'organizzazione sanitaria che dispone già di software esistente, potrebbe avere più senso dal punto di vista finanziario investire nell'integrazione di una soluzione AI già pronta invece di creare un nuovo prodotto da zero. Questo è esattamente ciò su cui vogliamo concentrarci in questa sezione.

Il processo di integrazione dell'IA è complesso in qualsiasi campo. Tuttavia, la fusione di software AI e sanitari può essere particolarmente impegnativa a causa delle numerose normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati che devono essere prese in considerazione. Questi sei passaggi ti aiuteranno a capire meglio come farlo nel modo più efficiente possibile.

Passaggio 1. Definisci le esigenze della tua organizzazione sanitaria

La prima cosa da fare quando hai deciso di esaminare le opzioni di integrazione dell'IA è identificare gli obiettivi di questo progetto. Cosa intendi ottenere con le soluzioni AI? Quali processi vuoi automatizzare e migliorare? In che modo ne trarrà vantaggio la tua organizzazione? E quale budget puoi destinare al progetto?

Rispondere a queste domande ti aiuterà a garantire che l'idea sia valida e, alla fine, avrai un elenco di requisiti per le stesse soluzioni di intelligenza artificiale e il team che le implementerà.

Passaggio 2. Trova sviluppatori affidabili per implementare la soluzione

L'esperienza e la competenza rilevanti sono di fondamentale importanza quando si cerca un partner per integrare le soluzioni di intelligenza artificiale nelle operazioni di un'organizzazione sanitaria.

I fornitori di servizi hardware e software devono comprendere le normative, gli standard e le sfide uniche del settore sanitario. Pertanto, non esitare a valutare le competenze dei tuoi potenziali partner durante i colloqui tecnici e contatta i loro precedenti clienti per saperne di più sulla loro esperienza e sul loro approccio al lavoro.

Passaggio 3. Scegli la giusta soluzione AI

Esistono numerose opzioni per strumenti e tecnologie di intelligenza artificiale. La scelta qui dipende dal tipo di dati che intendi elaborare e dalla relativa disponibilità, dai requisiti tecnici della soluzione AI, dalla sua conformità alle normative e dal costo.

Sia che tu abbia intenzione di creare una soluzione di intelligenza artificiale da zero o di integrarne una pronta all'uso con poche modifiche, ti suggeriamo di prendere la decisione con il tuo partner esperto di implementazione dell'IA.

Passaggio 4. Pianificare l'integrazione

Il successo del tuo progetto di intelligenza artificiale dipende direttamente dalla qualità e dalla quantità dei dati su cui addestrerai gli algoritmi di intelligenza artificiale. Pertanto, uno dei passaggi cruciali nella preparazione all'integrazione comporta la raccolta e l'analisi dei dati.

A seconda del problema che l'algoritmo affronterà, i dati possono includere immagini mediche, trascrizioni mediche, EHR, dati da dispositivi indossabili, ecc.

È inoltre essenziale garantire che la soluzione AI selezionata sia conforme ai requisiti normativi e agli standard come HIPAA e GDPR.

Passaggio 5. Addestrare, testare e distribuire la soluzione

Una volta che i dati sono pronti, puoi iniziare ad addestrare la soluzione AI e testare l'accuratezza dei risultati che genera. Sebbene i principali contributori a questo processo siano gli ingegneri, assicurati di coinvolgere anche gli operatori sanitari che lavoreranno con la soluzione in futuro poiché sono loro che devono convalidare l'efficacia dell'algoritmo.

Dopo che il modello AI è stato convalidato, il team può implementarlo e il tuo team interno può iniziare a integrarlo nel flusso di lavoro dell'organizzazione.

Passaggio 6. Monitora e perfeziona il tuo sistema di IA sanitario

Il progetto non è finito una volta implementata la soluzione: i progetti di intelligenza artificiale, soprattutto nel settore sanitario, richiedono un monitoraggio e un miglioramento costanti.

Questo processo comporta la raccolta di feedback da parte degli utenti (in questo caso, principalmente professionisti medici e pazienti), l'analisi dell'impatto delle soluzioni sulle prestazioni dell'organizzazione sanitaria e il perfezionamento dell'intelligenza artificiale per garantire i risultati desiderati.

Per saperne di più: Sviluppo Web medico: creazione di un sito Web medico aggiornato e alla moda

I suggerimenti di Mind Studios sull'implementazione della tecnologia AI nel settore sanitario

Il processo che abbiamo descritto sopra potrebbe sembrare abbastanza semplice. Tuttavia, l'implementazione di progetti di intelligenza artificiale nel settore sanitario comporta alcune sfide e non sempre va come previsto, semplicemente a causa della natura complessa sia della tecnologia che del settore. Ecco alcuni suggerimenti del nostro team che potrebbero aiutarti a garantire il successo della tua idea.

Sii consapevole delle sfide dell'IA

Sebbene l'intelligenza artificiale abbia il potenziale per rivoluzionare il settore sanitario, è fondamentale che chiunque adotti la tecnologia sia consapevole e affronti i suoi svantaggi e le sue sfide. Sebbene i modelli di intelligenza artificiale riducano il rischio di errore umano, sono stati addestrati su dati creati dall'uomo e pertanto possono spesso esseredistorti .

Ad esempio, immagina che i dati storici di una clinica mostrino che un certo gruppo razziale ha meno probabilità di cercare assistenza sanitaria. Poiché un algoritmo di intelligenza artificiale viene addestrato su tali dati, può essere meno probabile che raccomandi il trattamento di follow-up per i pazienti di quel gruppo, anche se è necessaria la cura.

Un'altra grande preoccupazione degli operatori sanitari è la mancanza di trasparenza poiché spesso non è chiaro come gli algoritmi di intelligenza artificiale giungano a determinate conclusioni , il che rende difficile individuare e affrontare i pregiudizi.

Sicuramente, queste sfide non significano che non dovresti adottare l'intelligenza artificiale. Tieni presente che le soluzioni AI dovrebbero essere utilizzate sotto la costante supervisione umana, specialmente durante il trattamento dei pazienti.

Scegli un partner affidabile a lungo termine

I progetti AI possono richiedere anni per svilupparsi e integrarsi : basti pensare allo strumento Sepsis Watch, che è stato rilasciato per la prima volta nel 2018 ed è ancora in fase di test.Tuttavia, anche quando il modello AI è integrato nel flusso di lavoro di una struttura sanitaria, non diventa una soluzione miracolosa: tali soluzioni richiedono monitoraggio, formazione e miglioramento continui.

Pertanto, suggeriamo di scegliere un partner tecnico che sia realmente investito nel successo del tuo progetto e disposto a lavorarci per un lungo periodo di tempo, fornendo servizi di manutenzione e supporto dopo il lancio della soluzione.

In qualità di società di sviluppo software, Mind Studios si concentra principalmente sulla cooperazione a lungo termine per garantire il successo finale del progetto nel lungo periodo. Di conseguenza, il 70% dei nostri clienti si affida ai nostri servizi di manutenzione e supporto 3 anni dopo il lancio del progetto.

Lavora fianco a fianco con gli operatori sanitari

I progetti di intelligenza artificiale per le organizzazioni sanitarie non possono essere sviluppati senza collaborare con gli operatori sanitari come utenti primari di queste soluzioni, almeno se non si desidera che falliscano.

Oltre a risolvere problemi specifici, gli strumenti di intelligenza artificiale devono avere interfacce user-friendly e intuitive e dimostrarsi efficienti in un ambiente sanitario reale. Inoltre, medici e infermieri sono quelli che verificheranno se le soluzioni sono accurate, prive di pregiudizi, sicure e rispondenti alle esigenze dei pazienti.

Infine, il coinvolgimento degli operatori sanitari nel processo di sviluppo aumenterà le possibilità che le soluzioni vengano accettate e adottate in futuro, il che influisce direttamente anche sul successo del progetto.

Conclusione

L'adozione della tecnologia AI nel settore sanitario ha fatto entrare il settore in una nuova era, migliorando l'esperienza di fornire e ricevere assistenza. Sebbene queste nuove soluzioni aiutino ad automatizzare le operazioni connesse all'analisi dei dati, alla diagnostica e alle attività amministrative, gli operatori sanitari possono concentrarsi direttamente sul trattamento dei propri pazienti e farli sentire una priorità.

Sicuramente, investire in una complessa tecnologia hardware basata sull'intelligenza artificiale può essere troppo costoso per le piccole organizzazioni sanitarie con finanziamenti limitati. Tuttavia, esistono molti modi convenienti per sfruttare l'intelligenza artificiale e persino utilizzarla per ridurre i costi a lungo termine unendo software sanitario e intelligenza artificiale per semplificare i flussi di lavoro sanitari.

Poiché l'assistenza sanitaria è uno dei nostri settori di riferimento, Mind Studios è felice di aiutarti a creare una soluzione software efficiente o a migliorarne una esistente con la tecnologia AI. Sentiti libero di contattarci e il nostro team di sviluppo aziendale ti assisterà nella creazione di una strategia che soddisfi sia le tue esigenze che il tuo budget.

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