applicazioni ai settore sanitario

L’intelligenza artificiale (AI) è arrivata anche nel settore sanitario con alcune nuove applicazioni già utilizzabili.

L’intelligenza artificiale potrebbe alla fine entrare in quasi tutti i settori produttivi, ma in alcuni si rivela più utile e quindi ha meno difficoltà a penetrare.

I progressi generati dall’AI: le migliori applicazioni nel settore sanitario

Il settore sanitario è uno di quelli in cui l'intelligenza artificiale può rivelarsi più utile.

In particolare, è molto utile nel settore della ricerca in questo campo, dato che la ricerca in ambito sanitario si basa spesso sull'analisi dei dati e l'intelligenza artificiale può essere eccellente per l'analisi dei dati, soprattutto quando si tratta di grandi quantità di dati altrimenti difficili da analizzare.

Tuttavia, non è l'unico settore in cui si sta già diffondendo l'impiego di strumenti basati sull'intelligenza artificiale, perché possono trarne vantaggio con successo tutti quelli in cui esiste una ricerca basata sull'analisi dei dati.

Ad esempio, secondo il co-fondatore e CEO di OpenAI, Sam Altman, l'intelligenza artificiale potrebbe apportare un progresso esponenziale all'intera umanità, ad esempio nei settori climatico, aerospaziale, scientifico, ecc.

Certamente, il campo scientifico non è solo uno di quelli in cui ha le maggiori potenzialità, ma è anche uno di quelli in cui viene già utilizzato in modo relativamente diffuso.

Ciò che rende l'intelligenza artificiale particolarmente efficace in ambito scientifico è il grande aiuto che può fornire a studiosi e ricercatori, tanto che in questo ambito sta già giocando un ruolo importante.

Le applicazioni AI più innovative nel settore sanitario

Il settore sanitario è particolarmente legato alla ricerca scientifica.

Non dovrebbe quindi sorprendere che sia uno di quei settori in cui l’intelligenza artificiale si sta già diffondendo.

Ad esempio, in questo campo viene utilizzato per accelerare la scoperta di nuovi farmaci o per il miglioramento dell'imaging. Viene utilizzato anche nella diagnostica e nella fornitura di assistenza sanitaria.

In realtà i passi compiuti finora sono probabilmente solo i primi passi di un lungo cammino, anche perché in teoria l’aiuto che l’AI può fornire in ambito sanitario è davvero ampio e profondo.

La cura sarà probabilmente sempre gestita da medici umani esperti, ma questi saranno sempre più assistiti da strumenti dotati di intelligenza artificiale in grado di migliorare, velocizzare e automatizzare il loro lavoro, riducendo al contempo gli errori.

Farmacologia

Alcune delle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale più promettenti nel campo sanitario sono quelle che aiutano i ricercatori a scoprire nuovi farmaci, ovvero nuove molecole da utilizzare come principi attivi nei farmaci.

Il fatto è che le molecole da analizzare sono migliaia, e diventano milioni se consideriamo anche quelle sintetiche non presenti in natura ma creabili in laboratorio.

Testare l'efficacia di queste molecole in laboratorio è molto difficile, molto lungo e talvolta addirittura semplicemente impossibile.

Invece, utilizzando strumenti di intelligenza artificiale come le reti neurali, milioni di molecole possono essere analizzate per cercare di prevederne l'efficacia. Inoltre, la potenziale efficacia di nuovi farmaci in fase di studio può anche essere analizzata prima che vengano esaminati con sperimentazioni cliniche spesso costose.

In questo modo si riducono tempi e costi, ma anche la necessità di testare molecole e farmaci su animali o esseri umani.

Immagine

Un utilizzo classico dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario è come ausilio per l'imaging.

Esistono, ad esempio, app che permettono anche ai non esperti di acquisire immagini ecografiche del cuore di alta qualità, per una diagnosi precoce di eventuali patologie senza dover sottoporsi a visite specialistiche.

Queste app da un lato aiutano l'operatore ad acquisire immagini di alta qualità, mentre dall'altro lo aiutano in seguito ad interpretarle.

Qualcosa del genere esiste anche per le radiografie.

Un'app, ad esempio, può analizzare e classificare le radiografie del torace per rilevare anomalie in pochi secondi, riducendo tempi e costi.

Si stima che un'app per l'interpretazione delle immagini radiografiche sia 10.000 volte più veloce di un radiologo medio.

Inoltre, queste app riescono spesso a individuare anomalie più piccole, anticipando talvolta di mesi la diagnosi di patologie come i noduli polmonari maligni.

Diagnosi

Le app di intelligenza artificiale possono essere utili non solo per analizzare le immagini, ma anche per aiutare i medici a formulare diagnosi.

Alcuni sono progettati specificamente per sfruttare l'intelligenza artificiale nel processo decisionale clinico.

Si tratta di un'integrazione all'interno del processo decisionale clinico svolto dai medici umani e utilizza l'analisi predittiva e l'elaborazione del linguaggio naturale per aiutare i medici a prendere decisioni più consapevoli.

Inoltre, questi strumenti consentono anche la personalizzazione delle prescrizioni dei farmaci, la semplificazione delle operazioni e l'ottimizzazione della gestione delle risorse.

Assistenza sanitaria

Grazie al riconoscimento vocale, alcune app già utilizzate in ambito sanitario consentono l'automazione di alcuni servizi offerti ai pazienti.

Ad esempio, aiutano a comunicare con pazienti che hanno difficoltà linguistiche, perché sono dotati di riconoscimento vocale basato sull'intelligenza artificiale che automatizza il processo di comprensione del linguaggio atipico. Sono anche utilizzati in videoconferenza con alcuni dei principali software disponibili oggi.

Altre app sfruttano l'intelligenza artificiale per semplificare l'erogazione dell'assistenza sanitaria, automatizzando attività amministrative come la pianificazione degli appuntamenti, l'analisi dei dati e i follow-up dei pazienti.

Ovviamente, tutti questi utilizzi non sono compartimenti isolati, ma sono spesso possibili simultaneamente sugli stessi pazienti, o a supporto l'uno dell'altro.

Per ora le app tendono spesso a fornire un singolo servizio, ma in futuro è immaginabile che possano, ad esempio, comunicare tra loro, magari grazie a piattaforme di scambio dati di base.

Il viaggio è già iniziato, anche se la strada da percorrere sembra ancora molto lunga.