Come l'IA sta migliorando il percorso di cura dei pazienti

In che modo l'IA sta migliorando il percorso di cura dei pazienti?

Negli ultimi anni, le applicazioni di IA hanno fatto la loro comparsa nell'intero ecosistema sanitario, snellendo i processi e migliorando i risultati per i pazienti. I chatbot avanzati aiutano i soccorritori a identificare un attacco cardiaco in corso. I robot chirurgici dotati di AI eseguono procedure minimamente invasive. E le piattaforme software basate sull'IA automatizzano le attività più ripetitive del settore sanitario, facendo risparmiare tempo prezioso agli amministratori più impegnati.

L'esplosivo mercato sanitario dell'IA (che comprende software, hardware e servizi, algoritmi, applicazioni e utenti finali) dovrebbe raggiungere i 44,5 miliardi di dollari entro il 2026, con un tasso di crescita medio annuo previsto di oltre il 46%. (Rapporto MarketWatch, 3 gennaio 2022 "Healthcare Artificial Intelligence (AI) Market 2022 Industry Scenario, Strategies, Growth Factors and Forecast to 2026″).

Noi di Artefact abbiamo identificato tre aree chiave in cui l'IA può migliorare significativamente il percorso di cura del paziente: l'autodiagnosi, lo sviluppo e il monitoraggio dei farmaci e la salute personalizzata.

Abbiamo visto tutti i dispositivi indossabili che l'intelligenza artificiale ha regalato al mondo, come i fitness tracker, gli smartwatch e persino gli apparecchi acustici che riducono il rumore di fondo. Aiutano le persone a tenersi in forma, a contare le calorie e a migliorare il benessere generale.

Ma la tecnologia AI offre anche strumenti di autodiagnosi che possono aiutare i pazienti a evitare inutili viaggi dal medico. Gli assistenti infermieristici virtuali possono dialogare con i pazienti in modo empatico sulle loro condizioni, offrire suggerimenti e, se necessario, indirizzarli verso l'unità di cura più efficace e avvisare i fornitori in caso di problemi.

Molte aziende farmaceutiche stanno stringendo partnership con società tecnologiche per sviluppare nuove applicazioni sanitarie. Nel 2020, Sanofi ha stretto una collaborazione con l'azienda britannica Babylon per utilizzare il suo strumento di controllo dei sintomi online per assistere i pazienti affetti da patologie dell'apparato digerente.

L'IA può essere utilizzata per monitorare l'efficacia e la sicurezza dei farmaci e gli effetti avversi. Questa pratica, chiamata farmacovigilanza (PV), è parte integrante del ruolo delle aziende farmaceutiche. Grazie alle intuizioni basate sull'IA, è possibile analizzare gli effetti avversi per identificare rapidamente le tendenze emergenti. Queste tendenze possono aiutare a identificare i segmenti di popolazione che meglio possono beneficiare (o evitare) un determinato trattamento e contribuire a tracciare la strada verso nuovi trattamenti e cure.

Il leader farmaceutico Bayer sta lavorando con i suoi partner per esplorare l'uso della tecnologia AI a supporto di studi clinici decentralizzati (virtuali) abilitati dalla telemedicina, dalla consegna a domicilio di forniture cliniche, dall'e-consent, dall'uso di dispositivi indossabili e dal monitoraggio dei dati in diretta 24/7.

L'intelligenza artificiale si sta dimostrando molto promettente anche per accelerare il processo di scoperta e sviluppo dei farmaci: Nell'aprile 2021, l'azienda farmaceutica Exscientia e gli esperti di biotecnologie Evotec hanno annunciato la sperimentazione di Fase I del primo farmaco progettato dall'IA per il trattamento di tumori avanzati. Il processo di scoperta tradizionale avrebbe richiesto fino a cinque anni, ma grazie all'IA il candidato farmaco è stato trovato in soli otto mesi. Exscientia sta ora collaborando con altre aziende farmaceutiche, tra cui Sanofi, per sviluppare trattamenti oncologici e immunologici.

La terza area di ricerca oggetto di studio è il modo in cui l'IA può migliorare il comportamento umano in materia di salute, ad esempio aiutando le persone a migliorare la propria dieta.

Utilizzando una pianificazione dietetica basata sui dati, l'intelligenza artificiale potrebbe personalizzare i programmi nutrizionali e creare piani di pasto per il metabolismo e l'apparato digerente specifici di una persona. Sebbene la prima applicazione che viene in mente sia il controllo del peso, programmi come questo potrebbero potenzialmente salvare milioni di vite prevenendo il diabete, le malattie cardiache e altre patologie causate da una cattiva alimentazione.

I potenziali sistemi potrebbero integrarsi con gli indossabili intelligenti per ottenere risultati più facilmente raggiungibili e benefici sostenibili per la salute.

Se da un lato l'IA promette di migliorare l'efficienza della prestazione sanitaria e la qualità dell'assistenza ai pazienti, dall'altro è necessario ridurre al minimo i rischi etici dell'implementazione dell'IA, che possono includere eventuali minacce alla privacy e alla riservatezza, al consenso informato e all'autonomia dei pazienti.

Si tratta di questioni fondamentali. Ma nell'IA e nell'apprendimento automatico non esiste un unico costruttore del prodotto finale. Un'intera comunità di persone è coinvolta nella vita di un algoritmo, dagli scienziati dei dati e altri che apportano eventuali miglioramenti, alla società di software che lo vende e agli utenti finali. Di conseguenza, c'è un problema di responsabilità.

"Anche se non esiste una soluzione semplice, la trasparenza è sempre la politica migliore. Ciò significa ottenere sempre il consenso per l'uso dei dati, anonimizzare le informazioni personali e trovare il modo di garantire la riservatezza dei dati per i pazienti", afferma Vincent.

"Anche l'educazione medica dovrebbe essere riformulata, passando da una focalizzazione sul richiamo delle conoscenze a una focalizzazione sulla formazione dei futuri medici a interagire con le macchine guidate dall'IA e a gestirle", aggiunge. Questa riorganizzazione richiederebbe anche un'attenzione diligente alle complessità etiche e cliniche che potrebbero sorgere tra pazienti, assistenti e macchine.

Se da un lato l'assistenza sanitaria apre un mondo di nuovi usi potenziali per i dati e l'IA, dall'altro ci sono anche degli ostacoli al suo successo: uno di questi è il pregiudizio di genere durante l'analisi dei casi d'uso. I sintomi di un infarto in un uomo sono molto diversi da quelli di una donna e, se non si tiene conto di queste differenze, qualsiasi analisi risulterà errata. Sono possibili anche pregiudizi di razza, etnia o religione. Per evitarli, il concetto di "IA inclusiva" dovrebbe essere un principio nello sviluppo di qualsiasi applicazione di IA.

La governance dei dati è di fondamentale importanza: è necessario stabilire delle linee guida, definire delle best practice e seguirle in modo coerente. Nel 2020, AstraZeneca si è affidata a esperti interni ed esterni all'azienda per essere assistita nello sviluppo di un Data Governance Framework basato sui principi di correttezza, responsabilità, privacy e sicurezza, spiegabilità e trasparenza. Il Data Governance Framework farà parte del loro Codice Etico globale.

Altre aziende interessate in tutto il mondo stanno intraprendendo nuovi sforzi per garantire un uso equo ed etico dell'IA. Il 13 gennaio 2022, Microsoft e le principali organizzazioni pubbliche, private, educative e di ricerca del settore sanitario e delle scienze della vita degli Stati Uniti hanno annunciato la formazione dell'Artificial Intelligence Industry Innovation Coalition (AI3C) con l'obiettivo di massimizzare la tecnologia per fornire raccomandazioni, strumenti e best practice per l'IA nel settore sanitario.

Grazie mille per aver letto il nostro articolo su "Come l'IA sta migliorando il percorso di cura del paziente"! Non esitate a contattarci se desiderate contribuire allo sviluppo del pacchetto o se avete idee di miglioramento. Nel frattempo, potete visitare il blogArtefact per ulteriori informazioni sui nostri progetti di dati.