Intelligenza Artificiale nella Sanità: casi di studio e problemi aperti

La rivoluzione portata dall’Intelligenza Artificiale – in qualunque settore – sta stravolgendo il modo stesso di eseguire il lavoro e i risultati ottenibili in ciascuna mansione, soprattutto in relazione al tempo impiegato, alla capacità di interpretazione di enormi moli di dati e quindi anche alle risorse umane impiegate.

L’impatto dell’AI arriva anche nel mondo della sanità, tuttavia ci sono ancora molte luci e ombre.

Vediamo qualche esempio e quali sono i limiti oggi all’adozione generalizzata di queste soluzioni.

Alcuni esempi di implementazione della AI in campo medico

Stiamo tenendo d’occhio i progressi dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario, in particolare in radiologia, dove questa tecnologia pionieristica ha il potenziale per migliorare significativamente le capacità di rilevamento e diagnosi.

L’implementazione dell’intelligenza artificiale è sempre più vitale in quanto i radiologi che utilizzano immagini mediche come scansioni TC, risonanza magnetica e raggi X per diagnosticare e trattare condizioni, devono far fronte a una crescente carenza di manodopera, evidente in Italia, negli Stati Uniti e un po’ ovunque (e non solo nel settore radiologia).

L’intelligenza artificiale offre una soluzione promettente per migliorare la produttività e la precisione, oltre a gestire i crescenti carichi di lavoro per uno staff medico che non cresce proporzionalmente.

Ci sono alcuni esempi che stanno facendo parlare di sé.

Google Cloud sta collaborando con il colosso sanitario tedesco Bayer per creare una piattaforma basata sull’intelligenza artificiale, progettata per assistere i radiologi.

Attualmente sono 3 i punti centrali di questa sperimentazione:

1. Efficienza diagnostica: la piattaforma di Intelligenza Artificiale mira ad accelerare il processo diagnostico, consentendo ai radiologi di navigare nelle cartelle cliniche dei pazienti più rapidamente e potenzialmente di risparmiare 15-20 minuti per caso.
2. Controllo del radiologo: nonostante le sue capacità avanzate, la tecnologia viene sviluppata come strumento di assistenza, piuttosto che come sostituto dell’esperienza del radiologo.
3. Test del prodotto: la piattaforma sarà sottoposta a ulteriori test e riceverà feedback da altre organizzazioni sanitarie nel corso dell’anno. L’aumento di dati a disposizione derivanti dai vari test permetterà di affinare ulteriormente l’efficacia dei “ragionamenti” AI.

La grande tecnologia non è l’unico attore che entra nel campo della radiologia. La startup sanitaria Ezra (ezra.com) sta espandendo i suoi servizi di risonanza magnetica per tutto il corpo in 150 località in tutto il paese, in collaborazione con Rayus Radiology.

Il servizio utilizza un software AI approvato dalla FDA per rilevare problemi di salute su più organi.

Non è tutt’oro ciò che luccica, però. Nonostante i potenziali benefici, rimane scetticismo riguardo al rapporto costo-efficacia di test approfonditi ($ 950-$ 2.500), che potrebbero portare a trattamenti e spese non necessarie.

Un recente articolo del New York Times si è concentrato sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale nel rilevamento del cancro al seno tramite mammografie.

Sebbene alcuni risultati iniziali siano promettenti, c’è preoccupazione (ma forse verrebbe più da dire “cautela”) per l’implementazione prematura di questi strumenti di intelligenza artificiale prima che siano completamente testati e certificati.

In particolare, un importante studio ha successivamente scoperto che l’Intelligenza Artificiale non ha migliorato l’accuratezza dei risultati della mammografia.

Mentre l’Intelligenza Artificiale continua a integrarsi in vari aspetti dell’assistenza sanitaria, rimane una grande domanda: chi sostiene il costo di questa tecnologia avanzata?

Costo che non riguarda solo il comparto di professionisti medici o i pazienti, ma costo in generale per la società, in termini di enorme consumo energetico attualmente insostenibile. A tal proposito, rimandiamo alla sintetica spiegazione preparata dal Sole24Ore sui suoi canali Social.

La risposta rispetto a costi e sostenibilità, determinerà l’accessibilità e l’equità dei servizi sanitari nell’era dell’intelligenza artificiale e dell’invecchiamento medio della popolazione nei paesi occidentali, aspetto che grava ulteriormente su qualità e tempestività dei servizi sanitari per la popolazione.

Questo è il grande dubbio, perché dal punto di vista dell’efficacia dell’AI e dell’impatto positivo che porterà anche al mondo sanitario, non ci sono dubbi: il miglioramento in termini di efficacia e precisione è costante ed estremamente rapido.

Leggi i casi di studio di Bee Med qui: bee-med.it/category/casi-studio

Fonti: Here.Now.Ai. – Il Sole24Ore