{"id":2697,"date":"2020-11-27T08:20:00","date_gmt":"2020-11-27T08:20:00","guid":{"rendered":"https:\/\/leyton.majjane.agency\/it\/article\/lintelligenza-artificiale-in-sanita-dove-e-usata-e-con-quali-risultati\/"},"modified":"2020-11-27T08:20:00","modified_gmt":"2020-11-27T08:20:00","slug":"lintelligenza-artificiale-in-sanita-dove-e-usata-e-con-quali-risultati","status":"publish","type":"article","link":"https:\/\/leyton.com\/it\/insights\/articles\/lintelligenza-artificiale-in-sanita-dove-e-usata-e-con-quali-risultati\/","title":{"rendered":"L’intelligenza artificiale in Sanit\u00e0: dove \u00e8 usata e con quali risultati"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019intelligenza artificiale<\/a> (IA) \u00e8 ampliamente utilizzata nel mercato sanitario con diverse finalit\u00e0 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.<\/p>\n\n\n\n

In medicina l\u2019IA<\/a><\/strong>, si suddivide in due arre di applicazione: virtuale e fisica<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Per quanto riguarda l\u2019applicazione virtuale, parliamo di un approccio informatico, in cui vengono utilizzati degli algoritmi che permettono l\u2019analisi dell\u2019ingente ammontare di dati di cui si \u00e8 in possesso e che, molto spesso, non sono interamente processati e analizzati.<\/p>\n\n\n\n

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\u2019elevato quantitativo di dati elettronici che sono oramai disponibili per ogni paziente (l\u2019et\u00e0, l\u2019anamnesi medica, lo stato di salute complessivo, i risultati dei test, immagini ottenute durante controlli, ecc..) e, allo stesso tempo, d\u00e0 la possibilit\u00e0 di identificare dei modelli di calcolo e analisi su scala e velocit\u00e0 superiori rispetto alla capacit\u00e0 di analisi umana; l\u2019utilizzo di tale tecnologia deve avere come risultato quello di interpretare una mole di dati maggiori e con tempistiche ridotte che permettono di avere diagnosi pi\u00f9 puntuali e nuovi percorsi di cura. Un esempio di questo approccio informatico \u00e8 l\u2019area dell\u2019imaging, ossia l\u2019analisi delle immagini, utilizzata per diagnosticare alcune malattie e\/o prevenirne altre. Grazie all\u2019enorme quantit\u00e0 di dati che vengono raccolti tramite gli strumenti di diagnostica per immagini, l\u2019IA funziona eccellentemente poich\u00e9  l\u2019ingente quantitativo dei dati che devono essere processati influisce positivamente sul risultato dell\u2019analisi.<\/p>\n\n\n\n

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L\u2019applicazione fisica, invece, prevede l\u2019utilizzo di robot per fornire assistenza ai pazienti o per effettuare interventi chirurgici.<\/p>\n\n\n\n

Ci sono diversi esempi di intelligenza artificiale utilizzata in campo fisico, il pi\u00f9 comune e famoso \u00e8 il sistema chirurgico Da Vinci<\/strong>. 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.<\/p>\n\n\n\n

Un\u2019ulteriore applicazione dell\u2019IA in campo fisico la troviamo per nei robot per l\u2019assistenza<\/strong>: i Care-Robot; questi vengono impiantati su dispositivi fisici al fine di fare compagnia a persone con deficit cognitivo o per supportare l\u2019insegnamento a bambini affetti da autismo. (Comarch Healthcare, \u201cIntelligenza Artificiale in Medicina\u201d)<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

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L\u2019Europa crede fortemente che l\u2019IA possa far fronte ad una serie di criticit\u00e0 che il mercato sanitario deve affrontare come, ad esempio, l\u2019invecchiamento della popolazione e l\u2019aumento delle spese mediche; per questo motivo, negli anni, sono stati varati piani di finanziamento destinati alla ricerca nel campo dell\u2019intelligenza artificiale e nel 2020 l\u2019ammontare \u00e8 stato pari a 20 milioni di dollari.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019individuazione precoce delle malattie \u00e8 la chiave per migliorare la salute e il benessere della societ\u00e0 e, di conseguenza, per ridurre il costo delle cure. Per questo la sanit\u00e0 ha necessit\u00e0 di nuove tecnologie<\/strong> che supportino il personale medico della prevenzione, diagnosi e cura delle stesse.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 fondamentale sottolineare che l\u2019intelligenza artificiale non pu\u00f2 sostituire il fattore umano. Queste tecnologie forniranno agli operatori sanitari un supporto nella lettura di enormi quantit\u00e0 di dati<\/strong> e nel cogliere elementi significativi<\/strong> che, altrimenti, sono sarebbero stati di facile rilevazione. Di contro, il livello di analisi dei dati da parte dell\u2019intelligenza umana non \u00e8 replicabile da parte dell\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

Gli operatori sanitari diventeranno quindi dei veri e propri consulenti dei pazienti, grazie alla possibilit\u00e0 di poter gestire una diversa mole di dati raccolti con le tecnologie, al fine di dare la miglior soluzione di cura al paziente.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 importante, infine, sottolineare come gli algoritmi di IA, fondamentali per alcuni aspetti di analisi nel campo medico, non potranno mai replicare le emozioni umane.<\/p>\n\n\n\n

Carolina Canevari<\/strong>
Healthcare Business Developer – Leyton Italia<\/p>\n\n\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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