L’intelligenza artificiale in Sanità: dove è usata e con quali risultati

L’intelligenza artificiale (IA) è ampliamente utilizzata nel mercato sanitario con diverse finalità e risultati. Consiste nella creazione di modelli di comportamento intelligenti, in grado di auto-apprendere e perfezionarsi nel tempo, sui quali un computer basa azioni automatizzate che richiedono un minimo intervento umano.

In medicina l’IA, si suddivide in due arre di applicazione: virtuale e fisica.

Per quanto riguarda l’applicazione virtuale, parliamo di un approccio informatico, in cui vengono utilizzati degli algoritmi che permettono l’analisi dell’ingente ammontare di dati di cui si è in possesso e che, molto spesso, non sono interamente processati e analizzati.

Lo sfruttamento di tale tecnologia supporta sia medici che pazienti nel prendere le decisioni migliori in materia sanitaria. Gli algoritmi di IA, infatti, permettono la gestione dell’elevato quantitativo di dati elettronici che sono oramai disponibili per ogni paziente (l’età, l’anamnesi medica, lo stato di salute complessivo, i risultati dei test, immagini ottenute durante controlli, ecc..) e, allo stesso tempo, dà la possibilità di identificare dei modelli di calcolo e analisi su scala e velocità superiori rispetto alla capacità di analisi umana; l’utilizzo di tale tecnologia deve avere come risultato quello di interpretare una mole di dati maggiori e con tempistiche ridotte che permettono di avere diagnosi più puntuali e nuovi percorsi di cura. Un esempio di questo approccio informatico è l’area dell’imaging, ossia l’analisi delle immagini, utilizzata per diagnosticare alcune malattie e/o prevenirne altre. Grazie all’enorme quantità di dati che vengono raccolti tramite gli strumenti di diagnostica per immagini, l’IA funziona eccellentemente poiché  l’ingente quantitativo dei dati che devono essere processati influisce positivamente sul risultato dell’analisi.

L’applicazione fisica, invece, prevede l’utilizzo di robot per fornire assistenza ai pazienti o per effettuare interventi chirurgici.

Ci sono diversi esempi di intelligenza artificiale utilizzata in campo fisico, il più comune e famoso è il sistema chirurgico Da Vinci. Tale sistema permette interventi chirurgici complessi con approcci minimamente invasivi e viene spesso usato in interventi di chirurgia ginecologia o per operazioni di valvole cardiache.

Un’ulteriore applicazione dell’IA in campo fisico la troviamo per nei robot per l’assistenza: i Care-Robot; questi vengono impiantati su dispositivi fisici al fine di fare compagnia a persone con deficit cognitivo o per supportare l’insegnamento a bambini affetti da autismo. (Comarch Healthcare, “Intelligenza Artificiale in Medicina”).

L’Europa crede fortemente che l’IA possa far fronte ad una serie di criticità che il mercato sanitario deve affrontare come, ad esempio, l’invecchiamento della popolazione e l’aumento delle spese mediche; per questo motivo, negli anni, sono stati varati piani di finanziamento destinati alla ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale e nel 2020 l’ammontare è stato pari a 20 milioni di dollari.

L’individuazione precoce delle malattie è la chiave per migliorare la salute e il benessere della società e, di conseguenza, per ridurre il costo delle cure. Per questo la sanità ha necessità di nuove tecnologie che supportino il personale medico della prevenzione, diagnosi e cura delle stesse.

È fondamentale sottolineare che l’intelligenza artificiale non può sostituire il fattore umano. Queste tecnologie forniranno agli operatori sanitari un supporto nella lettura di enormi quantità di dati e nel cogliere elementi significativi che, altrimenti, sono sarebbero stati di facile rilevazione. Di contro, il livello di analisi dei dati da parte dell’intelligenza umana non è replicabile da parte dell’IA.

Gli operatori sanitari diventeranno quindi dei veri e propri consulenti dei pazienti, grazie alla possibilità di poter gestire una diversa mole di dati raccolti con le tecnologie, al fine di dare la miglior soluzione di cura al paziente.

È importante, infine, sottolineare come gli algoritmi di IA, fondamentali per alcuni aspetti di analisi nel campo medico, non potranno mai replicare le emozioni umane.

Carolina Canevari
Healthcare Business Developer – Leyton Italia