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.
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
- La generazione del coerente gli operatori sanitari possono prendere decisioni maggiormente informate. 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.
