La crescita dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML) nel settore sanitario

L'intelligenza artificiale (AI) ha svolto un ruolo solido e crescente nel mondo negli ultimi decenni. Ciò di cui la maggior parte non si rende conto è che l'intelligenza artificiale si presenta in molte forme che hanno un impatto sulla vita quotidiana. L'accesso ai social media, alla posta elettronica, ai servizi di guida in auto e alle piattaforme di shopping online coinvolge tutti algoritmi di intelligenza artificiale per migliorare l'esperienza dell'utente. Uno dei principali settori in cui l'AI sta crescendo rapidamente è il campo medico; in particolare, nella diagnostica e nella gestione del trattamento. Poiché si teme che l'Intelligenza Artificiale superi i compiti e le capacità umane, esiste una ricerca significativa su come l'IA possa aiutare nelle decisioni cliniche, supportare il giudizio umano e aumentare l'efficienza del trattamento.

Una maggiore presenza di intelligenza artificiale nel settore sanitario

Ci sono varie dimensioni di intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria. Molte volte, l'IA utilizza un database web che consente a medici e professionisti di accedere a migliaia di risorse diagnostiche. Poiché i medici sono stati profondamente istruiti nel loro campo e sono aggiornati con la ricerca attuale, l'uso dell'IA aumenta notevolmente un risultato più rapido che può essere abbinato alle loro conoscenze cliniche. L'intelligenza artificiale presenta molti timori, soprattutto in ambito clinico, di sostituire o ridurre alla fine il bisogno di medici umani. Tuttavia, recenti ricerche e dati hanno dimostrato che è più probabile che questo strumento trarrà vantaggio e migliorerà la diagnostica clinica e il processo decisionale piuttosto che ridurre le necessità del medico.

Molte volte, un paziente può presentare più sintomi che possono essere correlati a varie condizioni per caratteristiche sia genetiche che fisiche, che possono ritardare una diagnosi. Quindi, l'IA non solo avvantaggia un professionista in termini di efficienza, ma fornisce dati sia quantitativi che qualitativi basati sul feedback di input , migliorando l'accuratezza nella diagnosi precoce, nella diagnosi, nel piano di trattamento e nella previsione dei risultati.

La capacità dell'IA di "apprendere" dai dati offre l'opportunità di una maggiore precisione basata sulle risposte di feedback. Questo feedback include molte fonti di database di back-end, input di professionisti, medici e istituti di ricerca. I sistemi di intelligenza artificiale in ambito sanitario funzionano sempre in tempo reale, il che significa che i dati sono sempre aggiornati, aumentando così l'accuratezza e la pertinenza. I dati assemblati sono una raccolta di diverse note mediche, registrazioni elettroniche di dispositivi medici, immagini di laboratorio, esami fisici e vari dati demografici. Con questa raccolta di informazioni in continuo aggiornamento, i professionisti hanno risorse quasi illimitate per migliorare le loro capacità di trattamento.

L'AI Machine Learning fornisce una diagnostica più mirata

Con varie quantità di dati sanitari sul campo, l'intelligenza artificiale deve ordinare in modo efficiente i dati presentati per "apprendere" e costruire una rete. Nell'ambito dei dati sanitari ci sono due diversi tipi di dati che possono essere ordinati; destrutturato e strutturato. L'apprendimento strutturato include tre diversi tipi di tecniche tra cui tecniche di machine learning (ML), un sistema di rete neurale e Modern Deep Learning. Considerando che, tutti i dati non strutturati utilizzano Natural Language Processing (NLP).

Le tecniche di apprendimento automatico utilizzano algoritmi analitici per estrarre tratti specifici del paziente, che includono tutte le informazioni che sarebbero raccolte in una visita del paziente con un medico. Questi tratti, come i risultati degli esami fisici, i farmaci, i sintomi, le metriche di base, i dati specifici della malattia, la diagnostica per immagini, le espressioni geniche e diversi test di laboratorio contribuiscono tutti ai dati strutturati raccolti. Attraverso l'apprendimento automatico, è quindi possibile determinare i risultati dei pazienti. In uno studio, il Neural Networking è stato utilizzato in un processo diagnostico del cancro al seno che ordina da 6.567 geni e accoppiato con le informazioni sulla trama inserite dalle mammografie dei soggetti. Questa combinazione di caratteristiche genetiche e fisiche registrate ha consentito un esito più specifico dell'indicatore del tumore.

Il tipo più comune di Machine Learning in un contesto clinico è noto come apprendimento supervisionato. L'apprendimento supervisionato utilizza i tratti fisici del paziente, supportati da un database di informazioni (in questo caso i geni del cancro al seno), per fornire un risultato più mirato. Un altro tipo di apprendimento utilizzato è il Modern Deep Learning, che è considerato andare oltre la superficie del Machine Learning. Il Deep Learning utilizza gli stessi input del Machine Learning, ma lo immette in una rete neurale computerizzata; un livello nascosto che archivia ulteriormente le informazioni in un output più semplificato. Questo aiuta i professionisti che possono avere più diagnosi possibili a restringere il campo a uno o due risultati; consentendo così al professionista di trarre una conclusione più definitiva e concreta.

Simile ai processi di dati strutturati è Natural Language Processing, che si concentra su tutti i dati non strutturati in un contesto clinico. Questo tipo di dati proviene dalle note cliniche e dal discorso documentato all'elaborazione del testo quando un medico vede un paziente. Questi dati includono narrazioni da esami fisici, rapporti di laboratorio e riepiloghi degli esami. Il Natural Language Processing utilizza database storici che contengono parole chiave rilevanti per la malattia che aiutano nel processo decisionale per una diagnosi. L'utilizzo di questi processi può fornire una diagnosi più accurata ed efficiente per un paziente, il che a sua volta fa risparmiare tempo al medico e, cosa più importante, può accelerare il processo di trattamento. Più veloce, mirata e specifica è la diagnosi, prima un paziente può essere sulla strada del recupero.

Intelligenza artificiale integrata nelle principali aree di malattia

Poiché i disturbi cardiovascolari, neurologici e il cancro sono costantemente le principali cause di morte, è imperativo che vengano utilizzate quante più risorse possibili per aiutare nella diagnosi precoce, nella diagnosi e nel trattamento. L'implementazione dell'intelligenza artificiale offre vantaggi nella diagnosi precoce essendo in grado di individuare eventuali allarmi di rischio che un paziente potrebbe avere.

Uno studio che ha coinvolto pazienti a rischio di ictus ha utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale basati sui sintomi presentati e sulla storia genetica per metterli in una fase di diagnosi precoce. Questa fase era basata sul movimento, in cui qualsiasi movimento fisico anormale nel paziente veniva documentato e avrebbe attivato un avviso. Questo avviso di attivazione ha consentito ai professionisti di sottoporre i pazienti a una risonanza magnetica / TC prima per una valutazione della malattia. Nello studio, l'allarme di diagnosi precoce ha fornito un'accuratezza dell'87,6% nella valutazione della diagnosi e della prognosi. Detto questo, i medici sono stati in grado di implementare il trattamento prima e prevedere se il paziente aveva una maggiore possibilità di ictus futuro. Allo stesso modo, l'apprendimento automatico è stato utilizzato nei pazienti post-ictus di 48 ore che ottengono una precisione perditiva del 70% indipendentemente dal fatto che il paziente possa avere un altro ictus o meno.

Telehealth: intelligenza artificiale su scala ridotta

Sebbene l'intelligenza artificiale sia utilizzata per malattie ad alto rischio e su scala più ampia, gli strumenti di telemedicina vengono implementati nelle case dei pazienti per aiutare a trattare e prevenire situazioni ad alto rischio riducendo al contempo le riammissioni ospedaliere. Gli strumenti di telemedicina consentono di acquisire, documentare ed elaborare diverse metriche in modo molto simile a una macchina AI più ampia. Questa apparecchiatura può avvisare immediatamente i medici quando un paziente segnala una variabile ad alto rischio. La diagnosi precoce, la diagnostica più rapida e un piano di trattamento aggiornato riducono tempo e denaro sia per il paziente che per l'ospedale, ottenendo cure più immediate. L'intelligenza artificiale consente ai professionisti di prendere decisioni più efficienti e logiche, migliorando la cura per i pazienti nel loro complesso; che alla fine è l'obiettivo finale.

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