Il settore sanitario, negli ultimi anni, è stato profondamente trasformato dal digitale, in particolare dal connubio tra Intelligenza Artificiale e big data (ovvero massicce raccolte di dati). L’utilizzo delle nuove tecnologie è diventato fondamentale per assicurare al malato cure sempre più personalizzate, per incrementare la velocità e la precisione degli interventi e per aiutare le strutture ospedaliere a gestire il flusso dei malati, con un miglioramento dell’organizzazione interna e una diminuzione dei costi per l’ospedale stesso.
Basti pensare che l’evento Epocal Summit, promosso da GE Healthcare e patrocinato dal Ministero della Salute, ha evidenziato un aumento del 665% degli investimenti in AI applicata alle Life Sciences dal 2015 al 2019.
L’Intelligenza Artificiale: dall’integrazione dei dati alla medicina preventiva
“L’approccio multidisciplinare e un’analisi che integri storia clinica del paziente con familiarità e diagnosi, sono fondamentali in un panorama clinico in cui le patologie diventano sempre più articolate. Per migliorare la qualità della prestazione clinica dobbiamo considerare diversi fattori: in quest’ottica la data science ci permette di associare i dati con grande velocità e precisione, fornendo un supporto efficace agli specialisti nel processo decisionale”, spiega Victor Savevski, Chief Innovation Officer di Humanitas, a proposito della sempre crescente necessità di correlare diagnostica e osservazione clinica.
Le nuove tecnologie segnano anche un cambio di rotta nell’ambito della medicina preventiva, poiché consentono di determinare la presenza di condizioni e patologie con largo anticipo rispetto all’insorgere dei sintomi. L’individuazione precoce di una malattia comporta una serie di benefici sia per la salute del paziente, sia per la struttura ospedaliera e il sistema sanitario, poiché permette di pianificare anticipatamente le risorse.
La Ricerca clinica di Humanitas si sta già muovendo in questa direzione, con l’AI Center, un team multidisciplinare di ingegneri biomedici, data scientist, manager e medici che lavorano insieme per migliorare la qualità clinica e aprire nuovi filoni di studio.
Innovazione e risparmio nell’organizzazione ospedaliera
Esempio di proficua organizzazione delle risorse grazie alle nuove tecnologie è l’Humbert River Hospital di Toronto, che coordina flusso e terapie dei pazienti per mezzo di un sistema di analisi dati in tempo reale, sviluppato da GE Healthcare. Un’innovazione che ha mostrato grande utilità pratica dall’inizio della pandemia COVID-19, permettendo alla struttura il risparmio di 11,5 milioni di dollari e l’aumento dei posti letto di 35 unità con personale invariato.
Inoltre, l’impiego dell’Intelligenza Artificiale nell’organizzazione ospedaliera e nella previsione di possibili eventi critici, è di particolare rilevanza quando si parla di terapie intensive. L’Hypotension Prediction Index (Hpi), per esempio, è un software che associa e valuta a scopo predittivo tramite I.A. una vasta banca dati di casi clinici, per individuare tempestivamente le effettive probabilità di peggioramento del quadro clinico del singolo paziente.
Diagnostica per immagini e nuove tecnologie
Un’altra grande rivoluzione è rappresentata dal connubio tra diagnostica per immagini e AI Grazie al connubio tra tecnologie, infatti, gli specialisti possono rilevare informazioni altrimenti invisibili all’occhio umano, fondamentali anche per diagnosticare precocemente le malattie oncologiche. I dati forniti dall’American Cancer Center rilevano come il tasso di tumori al seno che non vengono diagnosticati tramite esami standard arrivi al 20%: una percentuale che può ridursi drasticamente grazie all’ausilio dell’Intelligenza Artificiale, che consente, per contro, di rilevare in anticipo anche i falsi positivi.
Intelligenza Artificiale e COVID-19
Anche la lotta contro il virus SARS-CoV-2, responsabile come sappiamo della pandemia COVID-19, può trarre beneficio dall’utilizzo delle nuove tecnologie.
“In Humanitas è in corso di realizzazione un algoritmo per velocizzare il percorso diagnostico dei pazienti grazie all’Intelligenza Artificiale. Questo software, attraverso la tomografia computerizzata, consentirà di identificare immediatamente chi ha necessità di venire ricoverato in terapia intensiva”, conclude Savevski.
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2.3 milioni visite
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+56.000 pazienti PS
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+3.000 dipendenti
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45.000 pazienti ricoverati
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800 medici