In una recente intervista, il CEO di Apple, Tim Cook, ha delineato una visione ambiziosa e futuristica del contributo di Apple nel settore della salute. Durante il colloquio, Cook ha ribadito che il vero lascito della compagnia potrebbe non risiedere nei suoi iconici dispositivi tecnologici, ma nel suo impatto sul miglioramento della salute umana. Una dichiarazione potente, che potrebbe ridefinire il ruolo della tecnologia nella vita quotidiana.
Tag: Salute
L’insufficienza cardiaca grave rappresenta una delle principali sfide mediche del nostro tempo. Spesso, la soluzione definitiva per questi pazienti è il trapianto di cuore, ma la scarsità di organi disponibili costringe molti di loro a lunghe liste d’attesa. Tuttavia, una rivoluzionaria alternativa al trapianto potrebbe essere all’orizzonte: entro il 2025, i primi cuori artificiali permanenti saranno impiantati in via sperimentale. Questo l’annuncio fatto dall’azienda francese Carmat durante un incontro con la stampa nello stabilimento produttivo di Bois D’Arcy, vicino Parigi.
HHS vuole istituire nuovi laboratori di controllo per testare i prodotti di IA nel settore sanitario
Il Dipartimento della Salute e dei Servizi Umani (HHS) degli Stati Uniti ha annunciato l’istituzione di nuovi laboratori di controllo per testare i prodotti di intelligenza artificiale (IA) nel settore sanitario. Questa iniziativa è parte di un ampio sforzo per garantire che le applicazioni di IA siano sicure, efficaci e conformi alle normative esistenti.
Recenti sviluppi nel campo della salute mentale mostrano come le aziende stiano sfruttando la realtà virtuale (VR) e l’intelligenza artificiale (AI) per migliorare il trattamento di disturbi come ansia, depressione e stress post-traumatico. Studi dimostrano che gli ambienti immersivi della VR possono offrire esperienze terapeutiche uniche, facilitando l’interazione e il coinvolgimento del paziente in modi che i metodi tradizionali non possono eguagliare.
La ricerca recente sul campo dell’intelligenza artificiale (IA) ha visto un aumento significativo dell’attenzione verso l’utilizzo di modelli di linguaggio per compiti clinici.
Tuttavia, i dispositivi mobili e indossabili, come ad esempio dispositivi di monitoraggio della salute, forniscono dati longitudinali ricchi e personalizzati che possono essere utilizzati per monitorare la salute personale. In questo contesto, gli autori presentano il Personal Health Large Language Model (PH-LLM), un modello di linguaggio fine-tunato per comprendere e ragionare su dati di serie temporali numerici relativi alla salute personale.
OpenBioLLM-8B è un modello di linguaggio avanzato open source progettato specificamente per il dominio biomedico. Sviluppato da Saama AI Labs, questo modello utilizza tecniche all’avanguardia per raggiungere prestazioni all’avanguardia in una vasta gamma di compiti biomedici.
Specializzazione biomedica: OpenBioLLM-8B è adattato alle esigenze linguistiche e di conoscenza uniche dei campi medici e delle scienze della vita. È stato sottoposto a fine-tuning su un vasto corpus di dati biomedici di alta qualità, consentendogli di comprendere e generare testi con precisione e fluidità specifiche del dominio.
Prestazioni superiori: con 8 miliardi di parametri, OpenBioLLM-8B supera gli altri modelli di linguaggio biomedico open source di scale simili. Ha anche dimostrato risultati migliori rispetto a modelli proprietari e open source più grandi come GPT-3.5 e Meditron-70B nei benchmark biomedici.
Tecniche di formazione avanzate: OpenBioLLM-8B si basa sulle potenti basi dei modelli Meta-Llama-3-8B e Meta-Llama-3-8B. Incorpora il set di dati DPO e la ricetta di fine-tuning, nonché un set di dati di istruzioni mediche personalizzato e diversificato. I componenti chiave del pipeline di formazione includono:
Ottimizzazione delle politiche: Ottimizzazione diretta delle preferenze (DPO) Set di dati di classificazione: berkeley-nest / Nectar Set di dati di fine-tuning: set di dati di istruzioni mediche personalizzato (abbiamo in programma di rilasciare un set di dati di formazione di esempio nel nostro prossimo articolo; resta aggiornato) Questa combinazione di tecniche all’avanguardia consente a OpenBioLLM-8B di allinearsi alle capacità e alle preferenze chiave per le applicazioni biomediche.
La classifica Open Medical LLM mira a tracciare, classificare e valutare le prestazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nelle attività di risposta alle domande mediche. Valuta gli LLM in una vasta gamma di set di dati medici, tra cui MedQA (USMLE), PubMedQA, MedMCQA e sottoinsiemi di MMLU relativi alla medicina e alla biologia. La classifica offre una valutazione completa delle conoscenze mediche e delle capacità di risposta alle domande di ciascun modello
Iscriviti alla nostra newsletter settimanale per non perdere le ultime notizie sull’Intelligenza Artificiale.
[newsletter_form type=”minimal”]
L’azienda ha una forte pipeline di prodotti, inclusi vaccini respiratori e potenziali vaccini congiunti contro l’influenza/COVID-19.
Il quadro finanziario di Moderna rimane volatile, ma ha una forte posizione di liquidità e sta investendo massicciamente in ricerca e sviluppo per costruire nuove attività.
Moderna , sviluppatore di vaccini basato su Messenger RNA, ha collaborato con OpenAI per implementare ChatGPT Enterprise dell’azienda di intelligenza artificiale in tutta la sua attività, cercando di accelerare lo sviluppo del farmaco, hanno annunciato mercoledì le società.
Secondo la collaborazione, circa 3.000 dipendenti della biotecnologia Moderna con sede nel Massachusetts avranno accesso a ChatGPT Enterprise, costruito sul modello linguistico all’avanguardia di OpenAI, GPT-4, entro la fine di questa settimana, ha riferito il Wall Street Journal . I termini finanziari dell’accordo non sono stati annunciati.
Le aziende hanno avviato la loro collaborazione all’inizio del 2023 lanciando una versione personalizzata di ChatGPT chiamata mChat, che è stata distribuita a oltre l’80% dei dipendenti di Moderna sin dal suo debutto.
“Questo successo iniziale ha accelerato una cultura dell’intelligenza artificiale che ha portato all’implementazione di ChatGPT Enterprise e alle sue funzionalità avanzate come Advanced Analytics, Image Generation e GPT”, hanno affermato le società.
“Moderna ha un piano ambizioso per lanciare più prodotti nei prossimi anni e le collaborazioni con aziende come OpenAI sono fondamentali per la nostra capacità di ampliare e massimizzare il nostro impatto sui pazienti”,
Stéphane Bancel, CEO di Moderna .
“La gente parla letteralmente di come un giorno l’intelligenza artificiale curerà le malattie, e penso che questo sia un primo passo molto significativo “, ha aggiunto Sam Altman, CEO di OpenAI.
Sam Altman
Recursion Pharmaceuticals , che nel 2023 ha collaborato con il produttore di chip Nvidiaper la scoperta di farmaci guidati dall’intelligenza artificiale, è cresciuta dopo l’annuncio.
Iscriviti alla nostra newsletter settimanale per non perdere le ultime notizie sull’Intelligenza Artificiale.
[newsletter_form type=”minimal”]
Il Parlamento europeo ha recentemente ratificato la normativa relativa allo Spazio europeo dei dati sanitari (EHDS), segnando un punto di svolta per la sanità digitale nell’Unione Europea. Questa mossa significativa avrà un impatto considerevole sui diritti degli individui rispetto ai loro dati sanitari elettronici e sulle opportunità di riutilizzo di tali dati.
Dopo mesi di duro lavoro e dedizione, abbiamo un accordo che sosterrà fortemente l’assistenza ai pazienti e la ricerca scientifica nell’UE. Il nuovo regolamento concordato oggi consentirà ai pazienti, ovunque si trovino nell’UE, di accedere ai loro dati sanitari, fornendo nel contempo alla ricerca scientifica realizzata per importanti motivi di interesse pubblico una grande quantità di dati sicuri che gioveranno notevolmente all’elaborazione delle politiche sanitarie.
Frank Vandenbroucke, VP ministro e ministro degli Affari sociali e della sanità pubblica del Belgio
L’EHDS permetterà agli individui di accedere ai loro dati sanitari elettronici tramite portali o applicazioni per pazienti. Questo è in sintonia con gli obiettivi del programma politico del Decennio Digitale 2030: il 100% dei cittadini ha accesso ai propri record sanitari elettronici. Inoltre, la normativa assicurerà che i dati sanitari elettronici seguano i pazienti quando cercano cure presso diversi fornitori di assistenza sanitaria nel loro Stato membro o in tutta l’UE.
Mediante il formato europeo di scambio di record sanitari elettronici, la normativa promuoverà un’ulteriore armonizzazione delle strutture dei dati scambiati dai sistemi di record sanitari elettronici. Oltre ai dati strutturati, il formato dovrebbe supportare anche lo scambio di documenti clinici non strutturati, per garantire l’attuazione dei diritti degli individui. I sistemi di record sanitario elettronico saranno certificati per assicurare la loro conformità ai requisiti di interoperabilità e registrazione.
Per garantire un accesso sicuro ai dati sanitari elettronici per scopi di uso secondario, la normativa stabilirà una rete di enti di accesso ai dati sanitari in ogni Stato membro. Questo accelererà la ricerca e l’innovazione nell’UE, contribuendo allo sviluppo di nuovi trattamenti e soluzioni sanitarie avanzate.
Saranno istituite due infrastrutture chiave, MyHealth@EU e HealthData@EU, per supportare l’attuazione dell’EHDS. Nonostante la creazione di queste infrastrutture rappresenti un compito impegnativo, i progressi sono ben avviati. I componenti principali di MyHealth@EU sono già operativi e sono in corso i progetti pilota di HealthData@EU.
La normativa sullo Spazio europeo dei dati sanitari rappresenta un enorme progresso, consentendo un flusso continuo di dati sanitari a beneficio di tutti noi.
Mentre l’intelligenza artificiale è una parola abusata in molte industrie, molti potrebbero essere sorpresi che il suo utilizzo stia crescendo nei dispositivi medici, nella diagnostica e persino nello sviluppo di farmaci.
Infatti, nel 2023 ottobre, la FDA degli Stati Uniti ha approvato 171 dispositivi abilitati all’IA o all’apprendimento automatico nella sua lista di tali dispositivi approvati.
Di quelli appena aggiunti all’elenco, 155 sono dispositivi con date di decisione finale comprese tra il 1 agosto 2022 e il 30 luglio 2023, e 16 sono dispositivi di periodi precedenti identificati attraverso un perfezionamento dei metodi utilizzati per generare questo elenco.
Tre quarti dei dispositivi approvati sono per la radiologia. In altre aree, l’11% (57 dispositivi) è in cardiologia, mentre ci sono 15 e 14 dispositivi, rispettivamente, per ematologia e neurologia. Una manciata di dispositivi ciascuno sono per oftalmologia, gastroenterologia/urologia, e chirurgia generale e plastica.
La società con il maggior numero di dispositivi IA approvati è GE Healthcare Al secondo posto c’è Siemens Healthineers ha completato la top .
Tra le piccole aziende nello spazio dei dispositivi medici IA c’è iRhythm Technologies . L’azienda ha ottenuto l’approvazione nel luglio 2022 del suo sistema ZEUS e del relativo Zio Watch. Secondo iRhythm, l’orologio “utilizza un algoritmo basato sull’IA di fotopletismografia continua per rilevare [fibrillazione atriale] e calcolare una stima del carico di AFib”. Viene quindi inviato un rapporto al medico del paziente.
ZEUS e Zio sono stati sviluppati in collaborazione con Verily Life Sciences, la venture di ricerca sulle scienze della vita di Alphabet (GOOG).
Tra le grandi aziende di dispositivi medici, Medtronic ha diverse cose nella lista dei prodotti approvati. Questi includono dispositivi per il monitoraggio continuo della glicemia (Guardian Connect), un monitor elettrocardiogramma (TruRhythm Detection), e supporto alla rilevazione del cancro colorettale (GI Genius).
Grandi partnership farmaceutiche IA È importante notare che molte aziende con prodotti IA approvati sono piccole imprese private. Queste aziende hanno tendenzialmente lavorato con grandi aziende farmaceutiche. Due degne di nota sono Paige AI e PathAI.
Nel giugno 2022, Paige AI ha annunciato una collaborazione con l’unità Janssen di Johnson & Johnson per un test di biomarcatori basato sull’IA per lo screening del cancro alla vescica. I risultati saranno disponibili in meno di un’ora.
PathAI ha relazioni con Bristol-Myers Squibb , GlaxoSmithKline , e Roche . Nel agosto 2022, la FDA ha approvato la piattaforma di patologia digitale dell’azienda, AISight DX, per la diagnosi primaria in ambienti clinici. PathAI ha anche il prodotto AISight per la ricerca esplorativa e lo sviluppo di farmaci clinici.
Bristol sta utilizzando AISight per utilizzare la patologia potenziata dall’IA per la ricerca traslazionale in oncologia, fibrosi, e immunologia. Roche sta utilizzando un nuovo algoritmo sviluppato da PathAI nel suo software di flusso di lavoro di patologia digitale. E GSK ha iniziato una partnership nel 2022 per utilizzare lo strumento AIM-NASH di PathAI per potenziare i programmi di sviluppo di farmaci in oncologia e steatoepatite non alcolica.
La maggior parte dei dispositivi AI/ML in uso di fatto non fornisce una diagnosi, ma offre invece suggerimenti o consigli a medici o pazienti: ciò che è importante sottolineare è il ruolo prettamente analitico che svolgono questi strumenti, specializzati nella raccolta di dati e informazioni (come ad esempio il rilevamento della fibrillazione atriale dai dati ECG), mentre la diagnosi puntuale spetta interamente al medico.
L’IA per guidare l’innovazione dei dispositivi medici.
Un recente rapporto della società di analisi GlobalData sostiene che l’IA diventerà un motore significativo dell’innovazione dei dispositivi medici nel 2023, man mano che l’uso dell’IA tra i medici aumenta. La società ha notato che il mercato dei prodotti basati sull’IA cresce di 93 miliardi di dollari nel 2023, in aumento del 12% rispetto al 2022.
“Sappiamo che [l’IA] può essere utilizzata per scopi di gestione dei dati, chirurgia remota, assistenza diagnostica e procedurale, studi clinici, e altro ancora”, ha detto Alexandra Murdoch, analista di dispositivi medici presso GlobalData.
Il rapporto di GlobalData spiega che l’IA può migliorare l’efficienza della produzione di dispositivi medici e ridurre il rischio attraverso l’apprendimento automatico. Analizzando una vasta quantità di dati, i computer possono imparare dagli errori e fare miglioramenti.
Inoltre, l’IA influenzerà probabilmente ancora di più la salute digitale, a beneficio dei pazienti. Ad esempio, le applicazioni di telemedicina stanno utilizzando chatbot IA che prendono e analizzano i sintomi di un paziente, e poi forniscono orientamenti sulla salute.
In Italia con un occhio anche alla strategia nazionale per l’intelligenza artificiale (2022-2024), si e’ ragionato con l’Istituto Superiore di Sanità per comprendere: gli scenari generali per lo sviluppo delle applicazioni di IA sui dispositivi medici; le azioni che il soggetto pubblico può porre in essere, quale driver per l’adozione dell’IA in sanità e come rendere più sinergici i diversi ambiti in cui è applicata l’IA.
Le immunoterapie contro il cancro sono tra le terapie più costose disponibili, con una spesa globale di 150 miliardi di dollari anno, ma per molti pazienti non funzionano bene.
Negli ultimi anni,l’esplosione di AI , DL, ML e il nuovo sottocampo di TrustworthyAI – AI “affidabile” ha creato una eccitante opportunità di utilizzare un nuovo set di strumenti per valutare la grande quantità di dati generati da studi clinici e ricerche traslazionali.
Un algoritmo di apprendimento automatico analizza vaste reti di geni e predice quali pazienti avranno più probabilità di beneficiare dei nuovi farmaci immunoterapici contro il cancro
I risultati di uno studio condotto da GE HealthCare Technologies e Vanderbilt University Medical Center hanno dimostrato che l’uso dell’IA può prevedere le risposte dei pazienti con una precisione del 70-80%.
I risultati sono stati pubblicati di recente sul Journal of Clinical Oncology Clinical Cancer Informatics.
Lo studio ha usato un’analisi retrospettiva delle risposte al trattamento dell’immunoterapia da migliaia dei pazienti del cancro del centro medico e le ha correlate basate sui dati demografici, genomici, del tumore, cellulari, proteomic e di rappresentazione.
I modelli di intelligenza artificiale sono stati progettati per predire l’efficacia di determinate immunoterapie e la probabilità che un singolo paziente sviluppi una reazione avversa.
Le immunoterapie del cancro possono assumere diverse forme, tra cui terapie a cellule CAR-T, inibitori del checkpoint e anticorpi monoclonali. CAR-T sono il più recente — e più promettente — ma sono anche dotati di prezzi molto elevati.
Uno studio del 2019 sulla rivista Blood ha rilevato che il costo totale medio del trattamento CAR-T (41 giorni prima di 154 giorni dopo l’indice CAR-T) per linfoma non-Hodgkin a cellule B recidivate/ refrattarie (r/ r) è stato di $ 618.100.
L’utilizzo dell’IA per prevedere la risposta al trattamento potrebbe avere un impatto serio sul trattamento del cancro. Secondo l’Agenzia Internazionale per la Ricerca sul Cancro dell’Organizzazione Mondiale della Sanità, entro il 2050 il numero di persone affette da cancro in tutto il mondo dovrebbe superare i 35 milioni rispetto ai 20 milioni nel 2022.
GE HealthCare sta valutando i piani per commercializzare i modelli di IA in quanto potrebbero essere utilizzati sia in un ambiente clinico e per gli sviluppi dei trattamenti futuri.
“Puntiamo a collaborare con aziende farmaceutiche, ricercatori e medici per ottimizzare e, in ultima analisi, applicare i modelli AI nello sviluppo della terapia e nella pratica clinica,” Jan Wolber, Global Product Leader – Digital presso GE HealthCare Pharmaceu.
in Italia parallellamente anche l’Istituto Mario Negri parte del consorzio I3LUNG, insieme a 16 partner italiani edeuropei. Il consorzio, in risposta ad un bando Europeo Horizon, svilupperà un progetto di ricerca che andrà avanti sino al 2027 e mira a creare uno strumento all’avanguardia per aiutare sia i medici che i pazienti affetti da tumore ai polmoni nella scelta del miglior piano di trattamento terapeutico, personalizzato sulle esigenze specifiche e la situazione di ogni singolo paziente.
Provate ad immaginate un futuro in cui l’Intelligenza Artificiale applicata alla medicina sarà così normale da far si che ci si possa trovare davanti non un medico vero e proprio, in carne ed ossa intendo, ma un avatar, un chat bot virtuale. Ebbene non c’è bisogno di immaginarlo perché il futuro è già qui. Bastava essere presenti all’ultimo convegno dedicato alle malattie cardiovascolari e alla cura del cuore organizzato dall’ospedale Molinette di Torino per rendersene conto.
La guest star dell’evento, se così possiamo definirla, è stata infatti proprio un algoritmo, sviluppato da Chat GPT che, assumendo le sembianze di un’avatar, ha presentato le potenzialità dell’AI in ambito medico, rispondendo alle domande di una squadra internazionale di professori e medici: Gaetano Maria De Ferrari, direttore della Cardiologia universitaria delle Molinette, Amedeo Chiribiri di Londra, Amir Lerman della Mayo Clinic di Rochester USA ed il dottor Maurizio Roberto direttore della Cardiochirurgia di Cuneo.
L’avatar cardiologa ha accettato la proposta di De Ferrari di farsi chiamare Susan per la durata della sessione scientifica e ha chiarito che il suo ruolo e la sua capacità erano quelle di fornire risposte sulla base della consultazione di una smisurata banca dati mondiale aggiornata ad aprile 2023.
Ha altresì chiarito di non provare emozioni o sentimenti in prima persona, ma di capire le emozioni dell’uomo e di poter fornire informazioni su emozioni ed esperienze umane.
Rispondendo a domande più specifiche, l’avatar cardiologa ha detto che l’Intelligenza Artificiale sta rapidamente rivoluzionando la medicina, indicando moltissimi campi di applicazione. Per quanto riguarda la cardiologia, Susan-Gpt-4 ha indicato settori specifici per i quali entro 5 anni nulla sarà come prima. Tra questi l’analisi dell’elettrocardiogramma, dove l’AI si è già dimostrata molto superiore all’uomo, l’analisi delle immagini diagnostiche come Tac, risonanza magnetica ed ecocardiogramma, l’ottimizzazione delle procedure interventistiche, quali l’ablazione della aritmie e l’impianto della valvola aortica ed anche la predizione del rischio nel singolo paziente.
Proprio in questo ultimo ambito peraltro, la Cardiologia dell’Ospedale Molinette di Torino ha, prima al mondo, sviluppato un punteggio per il rischio dopo infarto, proprio utilizzando la IA.
Susan ha anche sostenuto con forza la necessità che l’AI venga rapidamente inserita tra gli insegnamenti che si impartiscono agli studenti di Medicina ed ai neo-laureati che frequentano una scuola di specializzazione, segnalando come questi medici si troveranno ad operare in un sistema dove gli algoritmi di AI saranno utilizzati in ogni processo diagnostico ed operativo, ma con il rischio di non aver ricevuto alcuna educazione per capire le potenzialità e i limiti di questo approccio rivoluzionario, se non adeguatamente formati.
Nel corso del suo intervento Susan-Gpt-4 ha chiarito che in ogni ambito medico non potremo mai più fare a meno dell’AI, vigilando sulla correttezza del suo utilizzo e che l’uomo, in particolare il dottore empatico, che prova emozioni e le comunica al paziente ed allo studente, sarà sempre necessario sia per curare i malati che per insegnare ai giovani.
Seguiamo l’intervento:
L’Intelligenza Artificiale (IA) sta emergendo come una forza trasformativa nel settore della salute e della medicina, portando con sé una serie di benefici tangibili per pazienti e professionisti sanitari. Questo avanzamento tecnologico sta ridefinendo i paradigmi tradizionali e aprendo nuove frontiere in termini di diagnosi, trattamenti personalizzati e gestione delle cure.
Uno dei principali ambiti di applicazione dell’IA nella medicina è l’analisi di dati medici complessi. I sistemi di apprendimento automatico possono esaminare grandi dataset, identificando pattern e correlazioni difficili da individuare manualmente. Ciò si traduce in diagnosi più rapide e accurate, consentendo ai medici di pianificare trattamenti mirati e personalizzati.
In cardiologia, ad esempio, l’IA sta rivoluzionando l’interpretazione dell’elettrocardiogramma (ECG) e l’analisi delle immagini diagnostiche. Algoritmi avanzati possono individuare segni precoci di malattie cardiovascolari con una precisione sorprendente, consentendo interventi tempestivi e riducendo il rischio di complicazioni.
Un altro campo di grande potenziale è la predizione del rischio individuale. Utilizzando algoritmi predittivi, l’IA può valutare i fattori di rischio di un paziente e prevedere lo sviluppo di malattie, consentendo interventi preventivi e strategie di gestione personalizzate.
L’automazione dei compiti ripetitivi è un ulteriore vantaggio offerto dall’IA nel settore della salute. I chatbot intelligenti possono gestire le interazioni paziente-medico, fornendo informazioni, prenotando appuntamenti e rispondendo a domande comuni. Inoltre l’Intelligenza Artificiale può contribuire in modo importante alla precisione delle diagnosi, alla personalizzazione dei trattamenti e anche alla semplificazione delle procedure amministrative.
Sono tutte attività che liberano il tempo dei medici affinché possano concentrarsi su compiti più complessi e relazioni più approfondite con i pazienti, perché, ed è importante sottolinearlo, l’IA non sostituirà mai completamente il ruolo umano nella cura della salute. La componente umana dell’empatia, della comprensione emotiva e della comunicazione sono elementi irrinunciabili nel rapporto tra paziente e dottore.
L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale (IA) nel settore sanitario e delle scienze della vita ha rivoluzionato radicalmente il modo in cui affrontiamo le sfide legate alla diagnosi, al trattamento e alla ricerca medica. Questa trasformazione ha aperto nuovi orizzonti, offrendo una serie di benefici tangibili che vanno dalla diagnostica avanzata al trattamento personalizzato, dalla ricerca farmaceutica al miglioramento delle operazioni ospedaliere. Occorre però valutare non solo gli aspetti positivi di questa innovazione ma anche esaminare gli eventuali rischi e le sfide associate all’impiego dell’AI nel contesto sanitario.
Aspetti positivi
1. Diagnostica Avanzata:
Gli algoritmi basati sull’AI dimostrano una capacità superiore nell’analizzare grandi quantità di dati e immagini. Questo si traduce in diagnosi più tempestive e precise, fornendo una base solida per la prognosi di malattie e condizioni gravi. La rapidità diagnostica può essere cruciale per migliorare l’efficacia dei trattamenti e aumentare le possibilità di successo terapeutico.
2. Trattamento Personalizzato:
L’analisi approfondita dei dati del paziente consente la creazione di piani di trattamento altamente personalizzati. Considerando la diversità della composizione genetica di ciascun individuo e integrando informazioni sulla storia medica e le abitudini di vita, l’AI contribuisce a ottimizzare l’efficacia delle terapie. Questo approccio personalizzato promuove risultati più positivi e una gestione più mirata delle condizioni mediche.
3. Ricerca e Sviluppo Farmaceutici:
L’AI rivoluziona il processo di scoperta dei farmaci, analizzando in modo efficiente le strutture molecolari e prevedendo l’efficacia di nuovi composti. Questo acceleramento nella ricerca farmaceutica è fondamentale per affrontare rapidamente le sfide legate a nuove malattie o pandemie, consentendo lo sviluppo più rapido di cure e vaccini.
4. Miglioramento dell’operativià:
L’AI trova applicazioni nella gestione amministrativa e operativa degli ospedali, migliorando l’efficienza e riducendo i costi. Le raccomandazioni generate dall’AI possono migliorare l’efficienza, ottimizzando i processi, la gestione delle risorse e le operazioni generali, fornendo un ambiente ospedaliero più efficiente e centrato sul paziente.
Aspetti critici
1. Privacy dei Dati:
Affinché l’Intelligenza Artificiale possa svolgere in modo efficace le funzioni descritte precedentemente, è necessario che abbia accesso a tutte le informazioni sensibili dei pazienti. Garantire la privacy del paziente deve essere una delle massime priorità di ogni organizzazione nel settore sanitario e delle scienze della vita. È essenziale preservare la confidenzialità dei dati mentre si cerca di migliorare l’efficienza e la personalizzazione dei trattamenti.
2. Bias:
Poiché l’Intelligenza Artificiale è essenzialmente uno strumento creato dall’uomo, le decisioni che prende sono intrinsecamente basate sulla logica con cui è programmata. Se questa logica è influenzata dagli stessi pregiudizi e ingiustizie presenti nella società, il rischio di bias diventa ancor più radicato e difficile da superare. Affrontare questo squilibrio richiede un’attenzione particolare per garantire la neutralità e l’equità nell’implementazione dell’AI.
3. Mancanza di Umanità:
L’efficienza derivante dall’uso dell’Intelligenza Artificiale potrebbe comportare una mancanza di connessione umana. Durante la pandemia di COVID-19, l’importanza della compassione umana è stata evidenziata, ed è cruciale integrare questo apprendimento mentre ci avventuriamo in un futuro in cui l’AI fa parte integrante dei nostri sistemi sanitari. Mantenere un equilibrio tra efficienza e umanità è fondamentale per garantire un’assistenza sanitaria completa e centrata sul paziente.
4. Regolamentazione:
Considerando l’esperienza con lo sviluppo dei social media e le sfide legali ad essi associate, è evidente che i legislatori spesso faticano a tenere il passo con le nuove tecnologie. È imperativo affrontare rapidamente le incertezze legate a responsabilità, sicurezza e normative quando si introduce l’Intelligenza Artificiale nel settore sanitario. La creazione di regolamentazioni robuste è essenziale per garantire un utilizzo etico, sicuro e responsabile di questa innovazione, proteggendo contemporaneamente i diritti dei pazienti e promuovendo una pratica medica avanzata.
Sebbene sia evidente quindi che l’Intelligenza Artificiale rappresenti una risorsa straordinaria nel settore sanitario e delle scienze della vita, offrendo opportunità senza precedenti per migliorare la diagnosi, personalizzare i trattamenti, accelerare la ricerca farmaceutica e ottimizzare le operazioni ospedaliere, è imperativo affrontare le sfide etiche, di sicurezza e di accessibilità, lavorando verso un utilizzo responsabile dell’AI per garantire che questi progressi portino a benefici duraturi per pazienti, professionisti medici e la società nel suo complesso. Da questo punto di vista l’equilibrio tra l’innovazione tecnologica e la tutela dei valori etici è la chiave per plasmare un futuro in cui l’AI diventi un alleato prezioso nella promozione della salute e del benessere globale.
Il mercato globale dell’Intelligenza Artificiale nel settore sanitario è destinato a un’esplosione senza precedenti, con stime che proiettano un valore di quasi 188 miliardi di dollari entro il 2030. Rispetto agli 11 miliardi di dollari del 2021, questo tasso di crescita annuo del 37% riflette i considerevoli vantaggi che l’IA apporta al settore sanitario. Tra questi, la riduzione dei costi e il miglioramento del supporto ai medici nell’analisi diagnostica dei pazienti emergono come driver chiave.
Attualmente, il 94% delle organizzazioni sanitarie sfrutta l’IA o il Machine Learning, mentre il 40% dei dirigenti sanitari prevede un aumento degli investimenti nei prossimi cinque anni. Questa crescente adozione rivela il ruolo centrale dell’IA nell’automazione del settore, anticipando un mercato globale dell’IA nel settore sanitario che raggiungerà i 188 miliardi di dollari entro il 2030, con l’obiettivo di migliorare la vita dei pazienti e ridurre i costi.
L’IA emerge come una leva cruciale per ridurre i costi di dimissione, stimati a circa 16 miliardi di dollari, e migliorare l’efficienza nel monitoraggio delle unità di terapia intensiva, con potenziali risparmi di circa 323.000 dollari per letto. Nel settore farmaceutico, l’AI potrebbe ridurre i costi legati alla scoperta di farmaci di oltre 70 miliardi di dollari entro il 2028, grazie all’accelerazione dello sviluppo di nuovi farmaci mediante algoritmi di Machine Learning.
L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando la fornitura di servizi sanitari, rendendo il sistema più efficiente e apportando benefici tangibili a pazienti, medici e fornitori di servizi. Abilitando i professionisti sanitari a risparmiare tempo e ottenere rapidamente informazioni cliniche, l’AI supporta diagnosi più precise e decisioni più informate, riducendo potenzialmente gli errori del 86% e contribuendo a salvare oltre 250.000 vite all’anno.
L’Intelligenza Artificiale si dimostra preziosa anche nel supportare decisioni mediche, come evidenziato da studi che mostrano miglioramenti nella diagnosi di patologie come il carcinoma mammario. Un incremento del 44% nell’efficienza nella lettura delle mammografie è solo uno dei tanti esempi di come l’IA possa alleggerire il carico di lavoro dei medici.
La risposta positiva dei pazienti all’AI è evidente, con la maggior parte che si sente a proprio agio nell’interagire con assistenti virtuali per ottenere informazioni sui farmaci, inviare report ai medici e prenotare visite.
In definitiva le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nel settore sanitario rappresentano un’opportunità di trasformare il panorama medico in modo più efficiente e centrato sui pazienti, offrendo benefici significativi sia in termini di salute che di risparmio di costi.