L’assistenza sanitaria è sempre stata un campo in cui l’innovazione è apprezzata ed è fondamentale per salvare vite umane. Nonostante i progressi tecnologici, il settore sanitario deve ancora affrontare sfide persistenti.
PwC afferma che i costi sanitari aumenteranno 7% in 2024. Ciò è dovuto al burnout del personale, all’insufficienza dei lavoratori, ai problemi di pagamento e all’aumento dei prezzi. L’industria sta cercando nuove tecnologie per fornire una buona assistenza senza costi elevati. Un’area chiave è l’intelligenza artificiale generativa nel settore sanitario.
AI generativa aggiunge velocità, migliora la precisione e apre le porte a innovazioni che non avevamo ancora immaginato.
In questo articolo discuteremo del potere dell'intelligenza artificiale generativa nel settore sanitario, delle sue applicazioni e di alcune considerazioni etiche.
Applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa in sanità
L’intelligenza artificiale generativa offre soluzioni per la formazione, la diagnosi, lo sviluppo di farmaci e altro ancora nel settore sanitario. Diamo un'occhiata alle aree chiave in cui questa tecnologia riveste maggiore importanza.
Formazione e simulazioni mediche
L’intelligenza artificiale generativa crea scenari sanitari realistici per la formazione. A differenza dei metodi tradizionali con scenari fissi, l’intelligenza artificiale si adatta in tempo reale. Ciò arricchisce l'esperienza di apprendimento. Ad esempio, l’Università del Michigan utilizza l’intelligenza artificiale per simulare il trattamento della sepsi, mentre l’ L’Università della Pennsylvania studia la diffusione del COVID-19.
Diagnosi clinica
L’intelligenza artificiale generativa aiuta in due modi principali: migliorare le immagini mediche e diagnosticare le malattie. L’intelligenza artificiale può trasformare scansioni di bassa qualità in immagini ad alta risoluzione. Utilizza inoltre i dati dei pazienti per rilevare i primi segni di patologie come il cancro della pelle o l'Alzheimer. Med-Palm 2 di Google, addestrato su dati medici, ha raggiunto un tasso di precisione dell'85% nel rispondere a domande mediche.
Drug Development
Lo sviluppo di nuovi farmaci è una faccenda costosa, spesso impegnativa miliardi di dollari. L’intelligenza artificiale generativa può ridurre significativamente i costi. Può progettare nuove molecole e prevedere le proprietà di nuovi farmaci. Recentemente, Recursion Pharmaceuticals acquisisce Valence, una startup basata sull'intelligenza artificiale, per progettare farmaci candidati utilizzando l'intelligenza artificiale.
Attività di amministrazione
I medici devono affrontare un elevato tasso di burnout, in parte dovuto al lavoro amministrativo. L’intelligenza artificiale generativa può aiutare ad automatizzare attività come la compilazione delle cartelle cliniche elettroniche (EHR) e la pianificazione degli appuntamenti. Navina, una startup basata sull'intelligenza artificiale, ha creato uno strumento per assistere i medici in questi compiti e ha già ottenuto finanziamenti per 44 milioni di dollari.
Dati medici sintetici
I dati per la ricerca medica sono difficili da ottenere, soprattutto per le malattie rare. L’intelligenza artificiale generativa può produrre campioni di dati sintetici, aggirando le preoccupazioni sulla privacy. Sviluppati ricercatori tedeschi GAnerAid, un modello di intelligenza artificiale che genera dati sintetici sui pazienti per studi clinici.
Vantaggi e sfide dell’intelligenza artificiale generativa nel settore sanitario
Vantaggi
- Velocità: Uno dei vantaggi più interessanti è la rapidità con cui le attività vengono completate. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può vagliare ampie cartelle cliniche in pochi secondi, cosa che un essere umano impiegherebbe molto più tempo.
- Precisione: L’intelligenza artificiale generativa eccelle nel migliorare la qualità della diagnosi. Può identificare malattie in fase iniziale con maggiore precisione rispetto ai metodi tradizionali. Ad esempio, gli algoritmi di intelligenza artificiale si sono mostrati promettenti nella diagnosi precoce del cancro.
- Accessibilità: L’intelligenza artificiale generativa può rendere l’assistenza sanitaria più disponibile. Pensate alle aree rurali dove l’assistenza specializzata è limitata. Le piattaforme di telemedicina basate sull’intelligenza artificiale possono offrire servizi di consulenza e diagnosi da remoto.
Le sfide
- Pregiudizio: I modelli di intelligenza artificiale possono ereditare i pregiudizi presenti nei dati di addestramento. Questa è una preoccupazione nel settore sanitario, dove algoritmi distorti potrebbero portare a un trattamento ineguale per diversi gruppi demografici. Ad esempio, uno studio ha dimostrato che un L’intelligenza artificiale utilizzata nel settore sanitario era meno precisa nella diagnosi delle condizioni della pelle per le persone con tonalità della pelle più scure.
- Privacy dei dati: Una delle maggiori preoccupazioni nel settore sanitario è la sicurezza dei dati sensibili. Poiché l’intelligenza artificiale si basa su grandi set di dati, esiste sempre il rischio di violazioni dei dati. Tuttavia, un sondaggio del 2023 mostra che anche l’intelligenza artificiale può essere parte della soluzione. Può consente alle organizzazioni di risparmiare quasi 1.8 milioni di dollari in costi di violazione dei dati e accelerare l’identificazione delle violazioni di oltre 100 giorni.
- Costi di implementazione: Configurare strumenti di intelligenza artificiale può essere costoso. I costi iniziali includono lo sviluppo del software, la configurazione dell'hardware e la formazione del personale per l'utilizzo dei nuovi sistemi.
- Regolamento: Le applicazioni mediche dell'IA sono ancora una zona grigia a livello normativo. Ci sono domande sulla responsabilità in caso di diagnosi errata o di cattiva gestione dei dati. IL Stati Uniti e UE stanno facendo piani introdurre nuove norme, ma ciò non avverrà presto.
Visioni future e nuove tendenze nella GenAI in ambito sanitario
Mentre l’intelligenza artificiale generativa continua a guadagnare terreno, vediamo nuove tendenze emergenti che daranno forma ai prossimi anni del settore sanitario. Ecco una panoramica di queste tendenze:
Migliore diagnosi e medicina personalizzata
GenAI migliorerà la diagnosi delle malattie e consentirà trattamenti medici su misura. I modelli futuri produrranno immagini mediche dettagliate e identificheranno le malattie con elevata precisione.
Intelligenza artificiale e lavoro di squadra umano
GenAI promuoverà ambienti in cui gli esseri umani e l’intelligenza artificiale collaborano. Per massimizzare i benefici è necessaria un’interazione efficace tra gli operatori sanitari e l’intelligenza artificiale.
Big Data e cartelle cliniche elettroniche
La fusione di GenAI con big data e cartelle cliniche elettroniche è promettente. Questi modelli di intelligenza artificiale possono analizzare diversi dati dei pazienti per fornire informazioni utili. Possono utilizzare le cartelle cliniche elettroniche per individuare tendenze, fare previsioni e perfezionare i trattamenti.
Apprendimento permanente
La GenAI deve continuare a imparare per rimanere utile. Deve adattarsi ai nuovi dati, alle malattie e ai cambiamenti sanitari. I modelli futuri saranno probabilmente in grado di apprendere continuamente, rendendoli più accurati e utili.
Ruolo dei dati generati dall’intelligenza artificiale nel settore sanitario
I dati svolgono un ruolo importante nel potenziare l’intelligenza artificiale generativa per il settore sanitario. Ecco come:
Modelli di formazione
Dati di alta qualità sono fondamentali per l’addestramento degli algoritmi di intelligenza artificiale. Questi modelli imparano dalle storie passate dei pazienti, dalle immagini mediche e persino dalle informazioni genetiche per diventare più intelligenti.
Migliorare la precisione
Quanto più vario ed esteso è il set di dati, tanto migliore sarà la capacità di previsione e diagnosi del modello di intelligenza artificiale. Ad esempio, un’intelligenza artificiale addestrata su un’ampia gamma di raggi X può identificare con maggiore precisione i problemi polmonari.
Medicina personalizzata
I dati consentono all’intelligenza artificiale di adattare i trattamenti alle esigenze individuali. Ad esempio, l’intelligenza artificiale può analizzare dati provenienti da più fonti per consigliare il farmaco più efficace per un paziente.
Predictive Analytics
Con dati sufficienti, l’intelligenza artificiale può prevedere le esigenze dei pazienti e le tendenze sanitarie. Può prevedere epidemie o anticipare le risorse di cui un ospedale avrà bisogno.
Conformità etica e legale
I dati aiutano a garantire che i modelli di intelligenza artificiale siano conformi alle normative sanitarie. Dati adeguati possono aiutare a identificare eventuali pregiudizi o inesattezze che potrebbero portare a una disparità di trattamento.
