Digital Health Disruption

Come l’Intelligenza artificiale migliorerà le cure dei pazienti (senza togliere lavoro ai medici)

Risultati più veloci e aumento dell'accuratezza. Il supporto dell'intelligenza artificiale nelle diagnosi e trattamenti medici

Silvia Di Gennaro 

Marketing & Communication Assistant

Digital health disruption. Così viene chiamata la rivoluzione in atto nel settore healthcare, che, nonostante sia estremamente all'avanguardia nella ricerca, con la tecnologia ha a volte una rapporto più complicato, soprattutto quando riguarda l’introduzione di strumenti digitali e di intelligenza artificiale per la cura del paziente e il supporto dei medici.

Tuttavia la digital health disruption è ormai iniziata e non si fermerà di certo nei prossimi anni: una delle pietre miliari l’ha posta Jeff Bezos, Ceo di Amazon, che in partnership con Berkshire Hathaway e JPMorgan Chase sta lavorando a un sistema sanitario completamente indipendente da quello statale o assicurativo.

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L’Intelligenza artificiale è uno degli elementi cardine della digital health disruption. I medici oggi hanno a disposizione un’infinità di informazioni sui pazienti, ma spesso metterle insieme e in relazione tra loro per determinare il trattamento adeguato necessita di tempo, che in alcuni casi potrebbe rivelarsi tardivo per la cura del paziente, tanto da provocarne persino la morte.

L’intelligenza artificiale potrebbe in questo caso supportare il medico nella diagnosi e successiva decisione di trattamento, poiché in pochissimo tempo riesce ad analizzare una grande quantità di dati e restituire un risultato con bassissime percentuali di errore.

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Grandi e piccole aziende, così come molte startup, stanno realizzando e già testando o addirittura commercializzando nuovi prodotti basati sull'intelligenza artificiale. Eccone di seguito alcuni con una riflessione sul ruolo di aiuto che potranno fornire al medico.

Intelligenza artificiale per individuare lesioni cerebrali

Viz.ai è un’azienda con uno scopo ben preciso: utilizzare l’intelligenza artificiale per ridurre i tempi di diagnosi in caso di emergenze su danni cerebrali. Quando il cervello è leso infatti ogni minuto è prezioso.

Il dottor Chris Mansi, CEO di Viz.ai, ha fondato l’azienda a seguito dell'esperienza con una paziente, deceduta per emorragia cerebrale dopo un’incidente, nonostante l’operazione chirurgica fosse andata bene. Qual è stata la causa? Una diagnosi tardiva dell’emorragia in corso (ben quattro ore dall'incidente). Gli scan medici non hanno di certo aiutato a identificare velocemente l’urgenza.

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Viz.ai, tramite lo scan del cervello e l’intelligenza artificiale, riesce a identificare immediatamente l’urgenza del paziente e indirizzarlo dallo specialista per il trattamento. I prodotti Viz LVO e Viz CTP sono già in commercio negli Stati Uniti e approvati da FDA. A oggi sono stati introdotti negli ospedali del sud est degli USA, una zona definita “strokes belt” (cintura degli ictus) per la grande quantità di persone colpite dalla malattia.

Il potenziale di impiego è enorme: a causa un ictus muoiono circa 2 milioni di cellule cerebrali al minuto e le terapie sia farmacologica che chirurgica per sbloccare l’occlusione al vaso sanguigno non possono spesso essere applicate, perché nel momento di diagnosi la maggior parte dei pazienti non sono più recuperabili. Viz.ai, oltre a identificare velocemente il problema, invia direttamente una notifica allo specialista con la scansione del cervello leso determinandone il pronto intervento.

Intelligenza artificiale nell'area oncologica

Lo scorso maggio su Annals of Oncology è stata pubblicata una ricerca internazionale che mostra come per la prima volta una forma di intelligenza artificiale, conosciuta come deep learning convolutional neural network (CNN), ha restituito risultati migliori nell'individuazione di tumori della pelle rispetto a dermatologi professionisti.

Per arrivare a questa conclusione gli studiosi hanno istruito il CNN mostrandogli 100,000 immagini dermoscopiche di tumori della pelle maligni, benigni e nevi con relativa diagnosi. Come afferma il Professor Holger Haenssle dell'Università di Heidelberg e primo autore dello studio “Il CNN lavora come il cervello di un bambino [...] Ad ogni immagine migliora la sua abilità di differenziazione tra lesione benigna e maligna”.

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Finito il training sono state sottoposte al computer 100 immagini dermoscopiche che non aveva appreso precedentemente e lo stesso è stato fatto con 58 dermatologi professionisti provenienti da 17 nazioni del mondo. La ricerca prevedeva due livelli di analisi, nel primo venivano sottoposte al computer e ai dermatologi solo le immagini dermoscopiche e nel secondo livello venivano aggiunti anche dati sul paziente e immagini in primo piano. Al primo livello il computer ha individuato i melanomi nel 95% dei casi mentre i dermatologi nel 86,6%, nel secondo livello i dermatologi hanno individuato i melanomi nel 89,9% dei casi.

Un’altra area dove l’intelligenza artificiale può supportare nel trattamento medico è l’individuazione del tumore al seno attraverso lo screening.

Kherion Medical, un’azienda di Londra fondata nel 2016, utilizza il deep learning per supportare i radiologi nel processo decisionale.  Dopo i test effettuati è stato infatti verificato che il software supera le performance standard per lo screening dei tumori al seno.

L’innovazione appare davvero importante, poiché nonostante lo screening abbia salvato molte vite, ancora oggi le sovradiagnosi e i sovratrattamenti sono comuni e al contrario a volte i tumori non sono individuati per limiti dell'occhio umano.

In alcune nazioni ciò comporta l’intervento di due radiologi per effettuare un doppio check. Il processo restituisce maggiore accuratezza, ma anche aumento del carico di lavoro nel sistema sanitario. Kherion potrebbe agire come primo check per venire confermato o smentito seguito dal controllo umano.

Intelligenza artificiale per il controllo del cuore

Anche per quanto riguarda l’area cardiologica, l’intelligenza artificiale può rilevarsi determinante. I ricercatori dell’Università di Oxford hanno sviluppato infatti un’intelligenza artificiale in grado di interpretare gli ecocardiogrammi, che scansionano il cuore tramite ultrasuoni (meno invasivi rispetto alle altre tecniche) e individuare piccoli cambiamenti invisibili all’occhio umano, che in media i medici non individuano nel 20% dei casi.

Ultromics, un’azienda di Oxford nel 2019 lancerà il suo prodotto Ecocardiography che prevede un’accuratezza sulle malattie coronarie oltre il 90%.intelligenza artificiale

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Anche per l'aritmia cardiaca, in particolare la fibrillazione atriale, che può aumentare il rischio di insufficienza cardiaca e causare ictus, è stato sviluppato un software di intelligenza artificiale.

I ricercatori dell’università di Stanford, guidati da Andrew Ng, ex co-fondatore di Google Brain, hanno sviluppato un’intelligenza artificiale in grado di identificare le aritmie dall’elettrocardiogramma più di un esperto e inoltre stanno supportando Apple per individuare delle aritmie direttamente da Apple Watch.

Vantaggi, riflessioni etiche e ruolo del medico

Precisiamolo fin da subito, l’intelligenza artificiale non rimpiazza gli specialisti, ma permette loro di raggiungere i propri obiettivi in modo più efficiente e in alcuni paesi, dove non è prevista la copertura sanitaria, l’intelligenza artificiale così come i device digitali permettono l’accesso alle cure.

Le tecnologie sopra presentate supportano infatti il medico nel processo decisionale, svolgendo attività routinarie di analisi dati con estrema velocità e accuratezza. Il ruolo del medico, così come la medicina in generale rispetto a queste tecnologie, diventerà ancora più specifico rispetto con maggiori dati a disposizione e possibilità di nuove cure e pre-trattamenti.

L’intelligenza artificiale in generale aumenterà anche la produttività della struttura ospedaliera e diminuirà il carico di lavoro. Un esempio valido sono i tempi di attesa negli ospedali: l’intelligenza artificiale può aiutare l’organizzazione con un sistema automatizzato di pianificazione delle visite e chiamate sulla base di classificazioni di rischio del paziente.

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Un altro aspetto importante è il monitoraggio costante dei pazienti, anche a distanza, attraverso home device che potrebbero identificare dal tono di voce così come nei movimenti se le condizioni del paziente sono peggiorate o migliorate e chiamare i numeri di emergenza nel caso di svenimento o caduta.

Cosa l’Intelligenza Artificiale non farà?

Resta spinosa la questione etica. Le domande che ricorrono spesso sono: come siamo sicuri che gli algoritmi siano imparziali, etici e trasparenti? La presenza dell’intelligenza artificiale comporta un controllo capillare del paziente, come impatta la sua libertà? Il governo inglese ha creato in proposito un Centro per L’eticità dei Dati e l’innovazione.

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Lo scorso maggio su Annals of Oncology è stata pubblicata una ricerca internazionale che mostra come per la prima volta una forma di intelligenza artificiale, conosciuta come deep learning convolutional neural network (CNN), ha restituito risultati migliori nell'individuazione di tumori della pelle rispetto a dermatologi professionisti.

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