mercoledì, Ottobre 27, 2021
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Come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale stanno cambiando la tua assistenza sanitaria

L'intelligenza artificiale è una delle parole più in voga in questi giorni. Ma qual è lo stato dell'IA nel settore sanitario, nello specifico? La risposta lunga è complicata e cambia ogni giorno. Ma la risposta breve è semplicemente questa: l'IA è già nel settore sanitario e la sua presenza è in crescita.

Deep learning, machine learning e intelligenza artificiale

Allora, cos'è esattamente l'intelligenza artificiale? Che ne dici di machine learning? E cosa diavolo è l'apprendimento profondo?

In parole povere, il deep learning è un modo per sviluppare il machine learning e il machine learning è un modo per sviluppare l'intelligenza artificiale.

Il sito web della tecnologia Built-In spiega che "l'apprendimento automatico alimenta i dati di un computer e utilizza tecniche statistiche per aiutarlo a 'imparare' come migliorare progressivamente un'attività, senza essere stato programmato specificamente per quell'attività".

Built-in continua dicendo che il deep learning utilizza un'architettura di rete neurale di ispirazione biologica per elaborare i dati attraverso più livelli "nascosti".

Questa elaborazione "profonda" aiuta la macchina a effettuare i collegamenti e a pesare il valore dei dati.

Queste tecnologie stanno entrando nel mondo dell'assistenza sanitaria in molti modi diversi, ma tre delle principali aree di applicazione lo sono

  • Assistenza sanitaria di precisione
  • Ricerca
  • Diagnosi precoce
  • 1) Assistenza sanitaria di precisione

    La premessa di base dell'assistenza sanitaria di precisione è che ogni singolo paziente è diverso, anche quando condivide una diagnosi.

    Hanno geni unici, stili di vita unici e ambienti unici. Per trattare in modo efficace, tutte queste variabili individuali devono essere considerate. Il problema è che sono troppi dati da analizzare per un essere umano.

    È qui che entra in gioco l'apprendimento automatico. Alcune aziende affermano di aver incluso miliardi di record di pazienti nei loro set di dati. Hanno usato quei dati per addestrare un'intelligenza artificiale in grado di gestire la variabilità umana.

    L'utilizzo di questo metodo per perfezionare l'assistenza sanitaria di precisione porterebbe a termine funzionalmente a tentativi ed errori. E anche se questo obiettivo potrebbe essere un po 'troppo elevato, anche avvicinarsi significherebbe un'esperienza molto migliore per i pazienti e i professionisti allo stesso modo.

    2) Ricerca

    Trovare candidati validi per le sperimentazioni sui farmaci è sempre stato difficile. Così è stato raggiunto anche pazienti che potrebbero beneficiare di trattamenti nuovi o poco conosciuti.

    Il processo tradizionale non disponeva delle risorse di dati necessarie per collegare tutti i possibili pazienti con tutti i possibili fornitori.

    Di conseguenza, i pazienti che potrebbero essere candidati perfetti per queste terapie nuove o sperimentali non ne sentono nemmeno parlare

    Tuttavia, l'IA può ordinare la montagna di dati e identificare i pazienti giusti, indipendentemente dalla geografia o dalle risorse.

    In effetti, più aziende stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale per fare proprio questo. I pazienti che una volta potevano essere trascurati sono ora identificabili e con una frazione dello sforzo precedente.

    3) Diagnosi precoce

    Questa è probabilmente l'applicazione più entusiasmante dell'IA in ambito sanitario. Diversi team di ricerca hanno dimostrato che l'IA è sostanzialmente migliore nella diagnosi precoce rispetto ai medici umani.

    E quando ci pensi, ha senso. La diagnosi precoce consiste nell'osservare modelli sottili, così come l'apprendimento automatico.

    Per illustrare quanto sta ottenendo l'IA quando si tratta di diagnosi, dai un'occhiata allo sviluppo della ricerca sulla mammografia e sul rilevamento del cancro al seno.

    I numeri non mentono

    Proprio questo mese è stato pubblicato uno studio su Lancet Digital Health. Aveva un campione di oltre 170.000 immagini mammografiche, tratte dalla Corea del Sud, dagli Stati Uniti e dal Regno Unito.

    I suoi risultati indicano che l'IA è dimostrabilmente migliore nel rilevare il cancro al seno rispetto ai radiologi. La sensibilità di rilevamento era del 90% per l'IA, rispetto al 78% per i radiologi.

    Un altro studio, pubblicato su Nature, ha mostrato risultati simili. In quel caso, Deep mind, la controllata di Google AI, ha collaborato con più istituzioni per testare un modello per lo screening del cancro al seno.

    Questo è stato un altro studio con una dimensione del campione impressionante. Sono state incluse più di 91.000 donne.

    Quando si confrontano i risultati, l'IA ha prodotto meno falsi positivi e falsi negativi. Questo nonostante il fatto che i radiologi avessero accesso a informazioni aggiuntive come le storie dei pazienti, mentre l'IA aveva solo i raggi X.

    Apprendimento automatico e cura delle ferite

    L'apprendimento automatico ha già cambiato il modo in cui pazienti e professionisti medici monitorano la guarigione delle ferite. Il predittore della cura delle ferite basato sull'intelligenza artificiale di Vohra è uno strumento che utilizza i dati di milioni di pazienti per prevedere i tassi di guarigione delle ferite con una certezza dell'80%.

    Questa conoscenza consente ai pazienti e ai loro team di guarigione di difendere meglio se stessi e di sapere quando è necessario un intervento. Tutto gratuitamente e tramite Internet.

    Il futuro dell'assistenza sanitaria

    Non c'è modo di fermare l'integrazione dell'IA nell'assistenza sanitaria. Milioni e milioni di dollari sono già stati investiti in progetti di intelligenza artificiale e molti di questi progetti sono già in fase di implementazione.

    In futuro, il settore sanitario avrà una grande quantità di nuove tecnologie da esplorare. Tuttavia, se tutto va bene, i vantaggi per pazienti e professionisti sono illimitati.

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