Intelligenza artificiale in sanità e machine learning hanno aperto la strada all’healthcare digital transformation (nota anche come digital health o e-health), vale a dire un insieme di soluzioni hardware e software che accrescono le capacità diagnostiche e di cura.
L’intelligenza artificiale in sanità permette, infatti, di analizzare grandi quantità di dati (big data), scoprendo modelli e rinvenendo informazioni che gli umani otterrebbero con più difficoltà.
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Utilizzi dell’intelligenza artificiale in sanità
Applicando il machine learning e IA sempre più sofisticate, come ChatGPT della californiana OpenAI, è possibile estrarre rapidamente informazioni accurate riguardo al paziente e assumere decisioni cliniche importanti, basate sull’elaborazione dei dati.
Vediamo ora quali sono gli utilizzi più frequenti dell’intelligenza artificiale in sanità.
Creare riassunti
Un’azienda di Pittsburgh (Pennsylvania), Abridge, ha realizzato un software sanitario che, grazie all’IA, crea riassunti delle conversazioni tra medici e pazienti, al fine di aiutare i primi a individuare le informazioni più rilevanti per la diagnosi. Questo sistema, inoltre, aiuta i dottori a risparmiare grandi quantità di tempo poiché “prende appunti” al loro posto.
Il software di Abridge si basa su una combinazione di algoritmi di machine learning, modelli linguistici e dataset. Attualmente in fase di sperimentazione presso l’University of Kansas, questo tipo di utilizzo dell’intelligenza artificiale in sanità potrebbe essere uno tra quelli più adoperati in futuro.
Rispondere alle domande cliniche
L’IA un giorno, quando raggiungerà un maggior livello di accuratezza, potrà rispondere alle domande cliniche e aiutare così i medici a curare i pazienti. Un esempio di IA generativa in grado di rispondere alle domande cliniche è quella sviluppata dall’azienda statunitense Atropos Health, che attinge a milioni di cartelle cliniche anonime per produrre ricerche osservabili. I risultati vengono poi esaminati dallo staff interno della compagnia.
Creare copie sintetiche delle cartelle
Un modo alternativo di utilizzare l’intelligenza artificiale in sanità è quello di creare copie sintetiche delle cartelle cliniche originali dei pazienti. Queste, insieme a un’attenta analisi della letteratura medica disponibile, consentono di assistere le diagnosi.
A farlo è l’azienda di San Francisco Syntegra per la nota casa farmaceutica belga Janssen, la quale dichiara che, trattandosi di “versioni sintetiche” non sono soggette al GDPR e pertanto i dati in esse contenuti possono essere trattati liberamente.
Vantaggi dell’intelligenza artificiale in sanità
Dopo aver visto quali sono gli utilizzi dell’intelligenza artificiale in sanità, vediamo ora i vantaggi che essa comporta.
Fornisce esperienze incentrate sull’utente
Tramite l’analisi dei big data e il machine learning è possibile offrire esperienze mediche personalizzate, con una maggiore soddisfazione dell’utente.
Migliora l’efficienza delle organizzazioni sanitarie
L’impiego dell’IA in sanità può migliorare i processi e le performance del personale medico-sanitario, garantendo un più alto grado di efficienza.
Permette d’incrociare i dati
I dati sanitari, spesso, provengono da fonti differenti. L’intelligenza artificiale è in grado d’individuarli e collegarli, elaborando un quadro più chiaro.
IA e linguaggio naturale
La principale caratteristica delle moderne IA è quella di riuscire a comunicare con noi tramite il linguaggio naturale. Ciò consente ai professionisti della salute di ottenere velocemente le informazioni di cui necessitano.
Il natural language processing (NLP), infatti, aiuta l’IA a identificare il significato delle parole in relazione al contesto o alla modalità di utilizzo (sentimento, umore, ironia, sarcasmo, ecc.).
Implementare l’NLP nell’IA vuol dire, quindi, dotare la macchina di un sistema conversazionale che permetta al medico di dialogare con quest’ultima al pari di un collega.
Fatti supportare dall’IA
Il settore IT sanitario ha la responsabilità di creare sistemi che aiutino a garantire equità e uguaglianza negli studi clinici, quindi risultati di salute ottimali per tutti.
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