Contenuto
- Imaging medico
- Cartella clinica elettronica (EMR)
- Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
- Supporto alle decisioni cliniche (CDS)
- Sviluppo di farmaci
- Un salto nel futuro
- Una parola al saggio
Fonte: video-medico / iStockphoto
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L'intelligenza artificiale sta permettendo alla tecnologia medica di avanzare a un ritmo sempre più rapido. Ecco alcune delle ultime scoperte.
L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il nostro mondo in molti modi inimmaginabili. Al limite della Quarta Rivoluzione Industriale, l'umanità sta attualmente assistendo ai primi passi compiuti dalle macchine per reinventare il mondo in cui viviamo. E mentre continuiamo a discutere sui potenziali svantaggi e benefici della sostituzione degli esseri umani con macchine intelligenti e autoapprendimento, c'è un'area in cui l'impatto positivo dell'AI migliorerà sicuramente la qualità della nostra vita: il settore sanitario.
Imaging medico
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono elaborare quantità inimmaginabili di informazioni in un batter d'occhio. E possono essere molto più precisi degli umani nel rilevare anche i minimi dettagli nei rapporti di imaging medico come mammografie e scansioni TC.
La società Zebra Medical Vision ha sviluppato una nuova piattaforma chiamata Profound, con analisi basate su algoritmi di tutti i tipi di rapporti di imaging medico in grado di trovare ogni segno di potenziali condizioni come osteoporosi, cancro al seno, aneurismi aortici e molti altri con un 90 percento tasso di precisione. E le sue capacità di apprendimento profondo sono state addestrate per verificare la presenza di sintomi nascosti di altre malattie che il fornitore di servizi sanitari potrebbe non aver cercato in primo luogo. Altre reti di apprendimento profondo hanno persino ottenuto un punteggio di precisione del 100 percento rilevando la presenza di alcune forme particolarmente letali di cancro al seno nelle diapositive per biopsia.
L'analisi computerizzata è molto più efficiente nell'interpretazione (e meno costosa di) dei dati o delle immagini rispetto agli umani, che alcuni hanno persino sostenuto che in futuro potrebbe diventare immorale non sostituire l'IA in alcune professioni come radiologi e patologi! (Per ulteriori informazioni sull'IT in medicina, consultare Il ruolo dell'IT nella diagnosi medica.)
Cartella clinica elettronica (EMR)
L'impatto delle cartelle cliniche elettroniche (EMR) sulla tecnologia dell'informazione sanitaria è uno degli argomenti di dibattito più controversi dell'ultimo decennio. Secondo alcuni studi, rappresentano un punto di svolta nel miglioramento della qualità delle cure, aumentando anche la produttività e la tempestività. Tuttavia, molti operatori sanitari li hanno trovati ingombranti e difficili da usare, portando a sostanziali resistenze tecnologiche e diffusa inefficienza. Potrebbe il nuovo software guidato dall'intelligenza artificiale venire in soccorso di molti medici, infermieri e farmacisti che armeggiano ogni giorno con l'ingombrante ingombro di EMR?
Uno dei maggiori problemi di questa nuova tecnologia sanitaria è che costringe i medici a dedicare troppo tempo prezioso a svolgere attività ripetitive. L'intelligenza artificiale può facilmente automatizzarli, ad esempio utilizzando il riconoscimento vocale durante una visita per registrare ogni dettaglio mentre il medico parla con il paziente. I grafici possono e includeranno dati molto più dettagliati che potrebbero essere raccolti da una varietà di fonti come dispositivi indossabili e sensori esterni e l'IA li inserirà direttamente nell'EMR.
Ma andando avanti dal primo passo della raccolta dei dati, quando una quantità sufficiente di informazioni pertinenti viene correttamente compresa ed estrapolata dagli algoritmi di apprendimento profondo, può essere utilizzata per aiutare a migliorare la qualità delle cure in molti modi. Può migliorare l'adesione dei pazienti al trattamento e ridurre gli eventi prevenibili o persino guidare i medici attraverso analisi predittive dell'intelligenza artificiale nel trattamento di condizioni ad alto costo e potenzialmente letali. Solo per citare un esempio pratico, un recente studio pubblicato sulla rete JAMA ha scoperto come i big data estratti da EMR e digeriti da un'intelligenza artificiale presso l'Università della California, San Francisco Health hanno aiutato con il trattamento del Clostridium difficile potenzialmente letale (C. diff ) infezioni.
Ed è facile vedere quanto il data mining delle cartelle cliniche sarà la prossima "grande cosa" nell'assistenza sanitaria, quando nientemeno che Google ha lanciato il proprio progetto Google DeepMind Health per migliorare la velocità, la qualità e l'equità dell'accesso alle cure.
Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
Supporto alle decisioni cliniche (CDS)
Un altro esempio interessante di apprendimento profondo può aiutare le macchine a prendere decisioni migliori rispetto alle loro controparti umane è la proliferazione di strumenti di supporto alle decisioni cliniche (CDS).
Questi strumenti sono di solito integrati nel sistema EMR per assistere i medici nel loro lavoro, suggerendo il miglior corso di trattamento, avvertendo di potenziali pericoli come interazioni farmacologiche o condizioni precedenti e analizzando anche il minimo dettaglio nella cartella clinica di un paziente.
Un esempio interessante è MatrixCare, una software house che è stata in grado di integrare la famosa IA Cortana di Microsoft nel loro strumento utilizzato per gestire le case di cura. Le potenti capacità di analisi del motore di apprendimento automatico hanno rafforzato in modo incommensurabile la capacità decisionale degli strumenti di supporto.
"Un medico può leggere un diario medico forse due volte al mese", ha spiegato il CEO John Damgaard, "Cortana è in grado di leggere tutti gli studi sul cancro pubblicati nella storia prima di mezzogiorno e entro le 15:00. sta formulando raccomandazioni specifiche per il paziente sui piani di assistenza e sul miglioramento dei risultati. "
CDS porta anche avanti l'argomento secondo cui le macchine sono in grado di comunicare tra loro molto meglio di quanto non facciano gli umani. In particolare, tutti i diversi dispositivi medici possono essere collegati a Internet proprio come qualsiasi altro dispositivo Internet of Things (IoT) (dispositivi indossabili, monitor, sensori da comodino, ecc.) E al software EMR. L'interoperabilità è una questione fondamentale dell'assistenza sanitaria moderna poiché la consegna della frammentazione dell'assistenza è una delle principali cause di trattamento inappropriato e aumento dei ricoveri. Se guidate dall'intelligenza artificiale intelligente, le varie piattaforme EMR sono in grado di "dialogare" tra loro attraverso Internet, aumentando la cooperazione e la collaborazione tra reparti diversi e persino diverse strutture sanitarie.
Sviluppo di farmaci
Lo sviluppo di un nuovo farmaco attraverso studi clinici è spesso un affare molto costoso. Non solo in termini di tempo (parlavano di decenni) e di dollari investiti (i costi possono raggiungere facilmente diversi miliardi di dollari), ma anche vite umane. Molti nuovi prodotti farmaceutici richiedono, infatti, molti anni di test aggiuntivi su soggetti del mondo reale durante il cosiddetto periodo post-marketing, e non è così raro che molti effetti collaterali gravi (o persino mortali) vengano scoperti molti anni dopo che un farmaco è stato lanciato.
Ancora una volta, un'intelligenza artificiale basata su un supercomputer può sradicare nuovi farmaci da un database di strutture molecolari che nessun essere umano potrebbe mai osare di analizzare. Un esempio di spicco è l'intelligenza artificiale di Atomwises, che è stata in grado di prevedere due farmaci che potrebbero porre fine all'epidemia del virus Ebola. In meno di un giorno, la loro ricerca virtuale è stata in grado di trovare due medicinali sicuri e già esistenti che potrebbero essere riproposti per combattere il virus mortale. La parte migliore è che hanno trovato il modo di reagire efficacemente a un'emergenza di pandemia semplicemente esaminando i farmaci che erano già stati commercializzati ai pazienti per anni, dimostrando la loro sicurezza. (Per saperne di più su come la tecnologia sta guidando lo sviluppo di farmaci, vedi Influenza dei grandi dati in medicina e prodotti farmaceutici.)
Un salto nel futuro
Alcune delle tecnologie più sorprendenti non sono ancora pronte, essendo nient'altro che solo prototipi, ma le loro implicazioni sono così mozzafiato che meritano comunque di essere menzionate.
Uno di questi è la medicina di precisione, una disciplina davvero ambiziosa che utilizza algoritmi di genomica profonda per scansionare il DNA di un paziente alla ricerca di mutazioni e anomalie che potrebbero essere collegate a malattie come il cancro. Persone come Craig Venter, uno dei padri del Progetto genoma umano, stanno attualmente lavorando a una nuova generazione di tecnologie computazionali in grado di prevedere gli effetti di qualsiasi alterazione genetica, aprendo la strada a trattamenti individualizzati e diagnosi precoce di molte malattie prevenibili.
Una parola al saggio
Per quanto eccitati possiamo essere a causa dell'enorme potenziale dell'introduzione dell'IA nell'assistenza sanitaria, è importante comprendere i suoi limiti. L'uso dell'IA in medicina non è privo di rischi, anche se molti di loro saranno facilmente superati una volta che ci abitueremo.
La massima "non danneggiare" è fondamentale per stabilire alcuni standard etici che fungerebbero da limiti. Oggi sono stati investiti nella responsabilità di costruire il quadro su cui le future generazioni prenderanno le loro decisioni.