E se ti dicessimo che la prossima volta che ti fai un selfie, il tuo smartphone predice che probabilmente svilupperai l'acne nei prossimi due giorni? Sembra intrigante, vero? Bene, è lì che ci stiamo dirigendo tutti collettivamente.
Il mondo tecnologico è pieno di ambizioni. Attraverso le nostre idee, innovazioni e obiettivi, stiamo andando avanti come società. Ciò è particolarmente vero per quanto riguarda l'evoluzione di IA sanitaria, dove alcune delle preoccupazioni più gravi vengono affrontate e risolte con l'aiuto della tecnologia.
Oggi siamo sul punto di lanciare modelli di apprendimento automatico in grado di prevedere con precisione l'insorgenza di malattie ereditarie e il momento in cui un tumore diventerebbe canceroso. Stiamo lavorando a prototipi per chirurghi robotici e centri di formazione per medici abilitati alla realtà virtuale. Anche a livello operativo, abbiamo ottimizzato la gestione del letto e del paziente, l'assistenza remota, l'erogazione di farmaci e altro ancora e automatizzato tonnellate di attività ridondanti tramite sistemi basati sull'intelligenza artificiale.
Mentre continuiamo a sognare modi migliori per fornire assistenza sanitaria, esploriamo e comprendiamo alcuni degli aspetti chiave nell'evoluzione dell'assistenza sanitaria e in che modo la tecnologia, in particolare la scienza dei dati e le sue ali, sta aiutando in questa crescita fenomenale.
Questo post è dedicato a far emergere il significato dei dati nello sviluppo di sistemi e moduli sanitari, alcuni casi d'uso importanti e le sfide derivanti dal processo.
L'importanza dei dati nell'intelligenza artificiale sanitaria
Ora, prima di iniziare a comprendere alcuni dei casi d'uso e delle implementazioni più complessi dell'IA, rendiamoci conto che le app di salute e fitness medie che hai sul telefono sono alimentate da moduli di intelligenza artificiale. Hanno seguito anni di formazione per analizzare, prescrivere e dedurre accuratamente i tuoi dati e visualizzarli in approfondimenti.
Potrebbe essere la tua app mHealth che ti consente di ottenere virtualmente consulenze da un medico o prenotare un appuntamento con loro o un'app che recupera risultati su probabili problemi di salute in base ai tuoi sintomi e al tuo benessere, l'IA è oggi incorporata in ogni applicazione sanitaria.
Ridimensiona ulteriormente questo requisito e avrai sistemi avanzati che richiedono dati da più fonti come visione artificiale, cartelle cliniche elettroniche e altro per eseguire attività complesse. Ricorda le scoperte in oncologia che abbiamo menzionato in precedenza, tali soluzioni richiedono enormi volumi di dati contestuali per produrre risultati accurati. Per questo, annotatori e gli esperti devono source dati da scansioni e rapporti come raggi X, risonanza magnetica, scansioni TC e altro e annotare ogni singolo elemento che vedono su di essi.
Gli operatori sanitari devono lavorare per identificare problemi e casi diversi ed etichettarli in modo che le macchine possano comprenderli meglio ed elaborare risultati più accurati. Quindi, tutti i risultati, le diagnosi e i piani di trattamento derivano dai dati e dall'elaborazione precisa degli stessi.
Con i dati al centro dell'assistenza sanitaria, riconosciamo che i dati stanno aprendo la strada a un domani più sano.
Casi d'uso dell'IA nel settore sanitario
- Mentre si parla di progressi nelle procedure e negli strumenti chirurgici, gli attuali sistemi di intelligenza artificiale prescrivono in primo luogo se sono necessari interventi chirurgici. Attraverso l'elaborazione meticolosa dei dati, i sistemi possono simulare istanze e condividere se i problemi possono essere curati attraverso farmaci e cambiamenti nello stile di vita.
- L'IA ci sta anche aiutando a diagnosticare le malattie virali attraverso agenti patogeni sequenziati genomicamente e profilazione.
- Sono inoltre in fase di sviluppo infermieri e assistenti virtuali per assistere nella cura dei pazienti e fornire supporto nel loro processo di recupero. Durante le pandemie, quando il numero di pazienti è elevato, gli infermieri virtuali potrebbero aiutare le organizzazioni a ridurre le spese operative e offrire contemporaneamente le cure di cui i pazienti hanno bisogno. Questi infermieri digitali saranno formati per eseguire tutti i compiti fondamentali per cui gli esseri umani sono formati.
- Diverse malattie neurologiche e autoimmuni che non possono mai essere curate o invertite potrebbero essere previste in anticipo attraverso l'IA e i modelli di apprendimento automatico. Demenza, Alzheimer, Parkinson e altro ancora potrebbero essere eliminati in questo modo.
- Sono anche possibili piani di trattamento e farmaci personalizzati con l'IA e l'accesso a eleggereronico cartelle cliniche. Conoscendo la storia sanitaria di un paziente, le allergie, la compatibilità chimica e altro, i farmaci potrebbero essere raccomandati dalle macchine.
- La scoperta di nuovi farmaci potrebbe essere accelerata anche attraverso studi clinici simulati.
Sfide coinvolte nello sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale per il settore sanitario
Indipendentemente dal settore in cui viene implementata l'IA, alcune sfide rimangono importanti e universali. Questo vale anche per quanto riguarda la sanità. Per darti un'idea veloce, ecco alcune delle sfide più comuni che limitano i progressi dell'IA nel settore sanitario:
- La generazione del coerente assistenza sanitaria i dati rappresentano una sfida poiché i modelli di apprendimento automatico si basano sulla disponibilità di enormi quantità di set di dati per imparare a elaborare le inferenze e fornire risultati.
- Il settore sanitario è vincolato da numerose leggi, conformità e protocolli per mantenere gli standard di privacy e riservatezza. L'interoperabilità dei dati è inevitabile e allo stesso tempo noiosa a causa dei protocolli che regolano l'equa condivisione dei dati tra gli stakeholder. Le organizzazioni devono adottare misure aggiuntive per proteggere la riservatezza dei loro pazienti e utenti data anonimizzazione.
- Anche la disponibilità delle PMI sanitarie è una sfida enorme. Annotazione dei dati è probabilmente il momento decisivo che influenza i risultati finali. Poiché l'assistenza sanitaria è un'ala altamente specializzata, i dati dei referti e delle scansioni devono essere annotati dagli operatori sanitari. Reclutarli è una sfida enorme.
Quindi, questa è la comprensione fondamentale che devi avere del settore sanitario e delle sue implementazioni specifiche dell'IA. Mentre parliamo, stanno accadendo tonnellate di progressi per risolvere alcune delle sfide di cui abbiamo discusso. Anche i casi d'uso e le sfide più recenti stanno emergendo contemporaneamente. L'unico aspetto importante qui è che i dati continueranno a plasmare i risultati sanitari e se stai sviluppando una soluzione di intelligenza artificiale, ti consigliamo di reperire dati da esperti come Saip.
La differenza che fa è impareggiabile.
