L’intelligenza artificiale (AI) è sbarcata anche nel settore sanitario con alcune nuove applicazioni che sono già utilizzabili.
L’AI potrebbe entrare prima o poi in un po’ tutti i settori produttivi, ma in alcuni risulta essere più utile, e quindi fa meno fatica a penetrare.
Summary
Il progresso generato dall’AI: le migliori applicazioni nel settore sanitario
Il settore sanitario è uno di quelli in cui l’AI può essere più utile.
In particolare risulta molto utile nel settore della ricerca in questo ambito, dato che la ricerca in ambito sanitario si basa spesso su analisi di dati, e l’AI può essere ottima per analizzare dati, soprattutto quando si tratta di grandi moli di dati difficilmente analizzabili altrimenti.
Non è però il solo settore in cui si sta già diffondendo l’utilizzo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale, perché tutti quelli in cui c’è ricerca basata su analisi di dati possono usufruirne con successo.
Ad esempio secondo il co-fondatore e CEO di OpenAI, Sam Altman, l’AI potrebbe portare nel complesso un progresso esponenziale all’intera umanità, ad esempio in ambito climatico, aerospaziale, scientifico, eccetera.
Di sicuro l’ambito scientifico non solo è uno di quelli in cui ha maggiore potenzialità, ma è già anche uno di quelli in cui viene utilizzata in modo relativamente diffuso.
Ciò che rende l’AI particolarmente efficace in ambito scientifico è il grosso aiuto che può dare agli studiosi ed ai ricercatori, tanto che in questo ambito sta già svolgendo un ruolo importante.
Le applicazioni dell’AI più innovative nel settore sanitario
Il settore sanitario è particolarmente connesso con la ricerca scientifica.
Quindi non deve stupire che sia uno di quelli in cui l’AI si sta già diffondendo.
Ad esempio in questo ambito viene usata per accelerare la scoperta di nuovi farmaci, oppure per il miglioramento dell’imaging. Viene utilizzata anche nella diagnostica e nell’erogazione dell’assistenza sanitaria.
In realtà quelli che sono stati compiuti fino ad ora sono probabilmente solo i primi passi di un lungo percorso, anche perchè in teoria l’ausilio che l’AI può fornire nel settore sanitario è davvero ampio e profondo.
A gestire le cure saranno probabilmente sempre esperti medici umani, ma verranno sempre più aiutati da strumenti dotati di intelligenza artificiale che possono migliorare, velocizzare ed automatizzare il loro lavoro, riducendo al tempo stesso gli errori.
La farmacologia
Alcune delle app basate su AI più promettenti in ambito sanitario sono quelle che aiutano i ricercatori a scovare nuovi farmaci, ovvero nuove molecole da utilizzare come principi attivi nei farmaci.
Il fatto è che le molecole da analizzare sono migliaia, e diventano milioni se si prendono in considerazione anche quelle sintetiche non presenti in natura ma creabili in laboratorio.
Testare l’efficacia di queste molecole in laboratorio è molto difficile, molto lungo, ed a volte anche semplicemente impossibile.
Invece utilizzando strumenti AI come le reti neurali si possono analizzare milioni di molecole per cercare di prevedere la loro efficacia. Inoltre si può anche analizzare la potenziale efficacia di nuovi farmaci allo studio, prima che vengano analizzati con gli studi clinici spesso costosi.
In questo modo si riducono tempi e costi, ma anche la necessità di testare molecole e farmaci su animali o uomini.
L’imaging
Un utilizzo classico dell’AI nel settore sanitario è come ausilio per l’imaging.
Vi sono ad esempio app che consentono anche ai non esperti di acquisire immagini ecografiche di alta qualità del cuore, per diagnosi precoci di eventuali malattie senza dover passare per studi specialistici.
Queste app da un lato aiutano l’operatore ad acquisire immagini di elevata qualità, mentre dall’altro lo aiutano in seguito ad interpretarle.
Qualcosa del genere esiste anche per le radiografie.
Un’app ad esempio può analizzare e classificare le radiografie del torace per rilevare anomalie in pochi secondi, riducendo tempi e costi.
Si stima che un’app per l’interpretazione delle immagini radiografiche sia 10.000 volte più veloce di un radiologo medio.
Oltretutto queste app spesso riescono anche ad individuare anomalie di dimensioni più piccole, anticipando così a volte anche di mesi le diagnosi di malattie come i noduli polmonari maligni.
Diagnosi
Le app con AI possono essere utili non solo per analizzare le immagini, ma anche per aiutare i medici ad effettuare le diagnosi.
Ce ne sono alcune pensate proprio per sfruttare l’intelligenza artificiale nel processo decisionale clinico.
Si tratta di un’integrazione all’interno del processo decisionale clinico effettuati di medici umani, ed utilizza l’analisi predittiva e l’elaborazione del linguaggio naturale per aiutare i medici a prendere decisioni più consapevoli.
Inoltre questi strumenti consentono anche di personalizzare le prescrizioni dei farmaci, semplificare le operazioni ed ottimizzare la gestione delle risorse.
L’assistenza sanitaria
Grazie al riconoscimento vocale, alcune app già utilizzate in ambito sanitario consentono di automatizzare alcuni servizi offerti ai pazienti.
Ad esempio aiutano a colloquiare con i pazienti che hanno difficoltà di linguaggio, perchè dotati di riconoscimento vocale basato sull’intelligenza artificiale che automatizza il processo di comprensione del linguaggio atipico. Vengono utilizzate anche in video-conferenza con alcuni dei principali software in circolazione al giorno d’oggi.
Altre app utilizzano l’intelligenza artificiale per semplificare l’erogazione dell’assistenza sanitaria, automatizzando attività amministrative come la pianificazione degli appuntamenti, l’analisi dei dati e i follow-up dei pazienti.
Ovviamente tutti questi utilizzi non sono dei compartimenti stagni isolati, ma sono spesso possibili in contemporanea sugli stessi pazienti, o in supporto l’uno dell’altro.
Per ora spesso le app tendono a fornire un unico servizio, ma in futuro è immaginabile che possano ad esempio comunicare tra di loro magari grazie a piattaforme di base di scambio dati.
Il cammino comunque è già iniziato, anche se la strada da fare sembra essere ancora molto lunga.
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