La frase “prevenire è meglio che curare” è alla base dell’assistenza sanitaria moderna, ma troppo spesso si perdono potenziali opportunità offerte dalla tecnologia per riuscire a prevenire alcune malattie e, allo stesso tempo, migliorare i risultati dell’assistenza sanitaria.
Vediamo allora come l’intelligenza artificiale (IA) può trasformare l’assistenza sanitaria, mostrando anche quanto sia importante sfruttare al meglio le giuste strutture di dati per sbloccare il pieno potenziale dell’IA e dei dati stessi.
Lo stato di adozione dell’IA in sanità
Con un tasso di utilizzo dell’IA a livello globale pari al 35%, le persone iniziano a vedere i benefici del suo utilizzo. Nell’Europa Continentale, il tasso di utilizzo dell’IA è del 47%, mentre l’Italia si attesta al 35%, dietro a Francia (36%) e Spagna (40%).
È chiaro che l’Italia dovrebbe incentivare maggiormente l’adozione dell’IA nel settore sanitario, anche rendendo lo sviluppo delle competenze in materia di IA e data science una parte importante dell’agenda nazionale, introducendo una legislazione che ispiri maggiore fiducia nelle tecnologie di IA.
Il numero di applicazioni IA nel settore sanitario è esploso negli ultimi tempi, fino a raggiungere centinaia di casi d’uso, e continuerà ad aumentare nei prossimi anni. L’IA rimane diffusa in radiologia, ma è sempre più utilizzata per altri scopi, tra cui la prevenzione e i controlli sanitari. Alcuni successi francesi, come ad esempio la startup Neovision di Grenoble, dove sono nati gli unicorni Dental Monitoring e Doctolib, hanno aperto la strada a questo genere di utilizzo. A questi usi si aggiungono le scoperte di nuovi farmaci basate sui sintomi e sui problemi di un paziente, l’immunoterapia per i malati di cancro, la determinazione dei trattamenti più efficaci per un paziente in dialisi e molti altri. Quindi, quali opportunità offre l’IA per migliorare l’assistenza sanitaria in vista del futuro?
Il futuro dell’IA nell’assistenza sanitaria
Il settore sanitario europeo si sta ancora riprendendo dalla più grande crisi dell’ultimo secolo, l’epidemia COVID-19. Gli operatori sanitari stanno studiando come migliorare le loro pratiche in modo che, se una situazione del genere dovesse ripetersi, siano più preparati e l’intelligenza artificiale è uno strumento che può essere di grande supporto. Per combattere future mutazioni di COVID-19, i ricercatori della University of Southern California hanno sviluppato un modello di apprendimento automatico (ML) che crea cicli di progettazione di vaccini in pochi secondi, invece che in mesi o anni, e li consegna in prima linea.
Allo stesso tempo, Optum ha condotto un sondaggio da cui è emerso che più della metà degli operatori sanitari (56%) sta accelerando o ampliando le tempistiche di implementazione dell’IA in risposta al COVID, mentre i dirigenti sanitari di alto livello sono sempre più ottimisti sul fatto che i loro investimenti nell’IA saranno presto ripagati. Il 59% prevede che l’IA garantirà risparmi tangibili entro tre anni, con un aumento del 90% rispetto al 2018.
Mentre la medicina continua a evolversi, e i dispositivi indossabili e l’Internet delle Cose (IoT) guadagnano quote di mercato, pazienti, medici e ricercatori si affidano sempre più all’IA per automatizzare le attività amministrative, semplificare le diagnosi, accelerare la ricerca sui trattamenti, prevedere i rischi e gestire la salute pubblica.
Tuttavia, è fondamentale ricordare che l’IA, sviluppata dall’uomo, può avere gli stessi pregiudizi che l’uomo può esprimere. L’Organizzazione Mondiale della Sanità ha pubblicato una nota di orientamento per affrontare i pregiudizi legati all’età negli strumenti di IA che riguardano la salute. Ha espresso la preoccupazione che la futura qualità dell’assistenza sanitaria agli anziani possa essere influenzata da tecnologie di IA codificate con stereotipi o disposizioni discriminatorie. Le sfide etiche dell’IA devono essere affrontate, se si vogliono soddisfare le esigenze di una popolazione sempre più anziana in molti Paesi. Il futuro dell’IA avrà successo solo se le tecnologie alla base dell’erogazione dell’assistenza sanitaria saranno etiche e, per quanto possibile, prive di pregiudizi, alla luce del noto dilemma di Tramway nel campo dell’IA…
Costruire una struttura di dati
Ma a cosa serve l’IA nella sanità se non è supportata dai giusti database? Uno dei principali problemi per i dirigenti del settore pubblico è che i loro dati sono archiviati in infrastrutture non adatte a questo scopo. Per sfruttare non solo l’IA, ma anche le relative applicazioni, le organizzazioni sanitarie devono essere in grado di archiviare, gestire e analizzare i dati provenienti da diversi team e diverse sedi.
La soluzione a questo problema deve essere la creazione di strutture dati più potenti, che permettano così ai dati di fluire senza problemi e in modo sicuro tra diversi cloud, storage privato e applicazioni Software as a Service (SaaS). Questo è essenziale per le applicazioni mediche legate all’IA, dove i dati devono essere condivisi per l’analisi con esperti specializzati, al fine di diagnosticare le malattie e contribuire alla ricerca medica.
Conclusioni
L’IA ha un futuro brillante nell’assistenza sanitaria e sarà fondamentale per risolvere molte sfide che i pazienti e gli operatori sanitari devono affrontare. Affinché l’IA abbia un impatto reale, è indispensabile che siano presenti le giuste basi per l’infrastruttura dei dati e che l’etica sia una priorità, in modo da poter soddisfare le esigenze di salute di tutti.
