Si è parlato di prospettive, potenzialità, impatti e modelli dell’artificial intelligence (AI) in ambito sanitario durante l’evento organizzato da Deloitte al Mudec Milano.

In questo articolo ne trattiamo con focus su: AI & Healthcare: applicazioni e prospettive| il modello “Babylon” per l’assistenza medica | nuove tecnologie & scenari per il pharma consulting di JSB | Conclusioni

In occasione dell’evento eravamo tra il pubblico e abbiamo potuto apprezzare con particolare interesse i contributi di Umberto Stefani (Group CIO & DTO, Chiesi Farmaceutici), Pedro Berjano (Orthopedic Spine Surgeon, CEO of Ortho-Spine, Director of the GSpine4, Spine Surgery Division IRCSS Istituto Ortopedico Galeazzi) e Sergio Decherchi (Technologist, Computational Chemistry e Machine Learning Expert, Istituto Italiano di Tecnologia, Co-founder di BiKi Technologies).

AI & Healthcare: applicazioni e prospettive

Tutti gli interventi hanno dipinto un futuro della sanità sempre più proiettato verso una trasformazione digitale tramite l’uso di piattaforme avanzate come la blockchain, smart data e AI: nello specifico in ambito sanitario si contano ad oggi 200 casi di applicazione d’intelligenza artificiale, mentre il modello applicativo generale dell’AI in healthcare promuove nuovi processi e modelli di gestione, sfruttando database clinici per migliorare l’allocazione delle risorse e insieme per ottimizzare l’assistenza al paziente.

Ospedali, centri di ricerca e aziende farmaceutiche stanno adottando sempre più soluzioni basate sull’intelligenza artificiale: attraverso il machine learning ad esempio, AI è in grado di affiancare il medico nelle decisioni e nella pratica clinica quotidiana di diverse branche della medicina (di base, oncologia, ortopedia, cardiologia e malattie metaboliche) con compiti molto precisi come:

  • identificare in anticipo la malattia
  • intervenire proattivamente nella gestione della terapia e nella valutazione della progressione della malattia
  • utilizzare dei valori predittivi per la prevenzione

Nell’assistenza sanitaria AI ha quindi l’obiettivo di cambiare la visione del paziente, di supportare i medici, di velocizzare i processi e infine abbattere i costi.

I big data vengono già adoperati nella medicina di precisione, nella genomica, nel drug discovery e nella target identification promuovendo e migliorando lo sviluppo di nuovi farmaci e potenziando così la ricerca clinica.

Assistiamo a un’accelerazione dell’utilizzo di AI anche nella chirurgia, sia come assistenza tecnica e pratica al medico mediante la robotica, sia come intelligenza in grado di mostrare in anticipo i possibili eventi avversi e le complicanze a cui il paziente potrebbe andare incontro.

Con una precedente stratificazione dei pazienti e l’incrocio di una mole importante di dati – difficile da gestire prima dell’avvento di queste tecnologie – diventa oggi possibile predisporre cure mirate e personalizzate, introducendo nuovi paradigmi di cura e potenziando la medicina di precisione e le terapie avanzate.

Il modello “Babylon” per l’assistenza medica

Estremamente promettente è il caso ‘Babylon’, applicazione inglese che utilizza AI come modello di erogazione di assistenza medica. AI è programmata come un cervello di un medico ed è in grado di capire e riconoscere il modo in cui gli umani esprimono i loro sintomi, di svolgere una anamnesi in base alla storia del paziente, di individuare i sintomi e consigliare un trattamento, interfacciandosi con un medico. Questo permette di creare un immediato, comprensibile e personalizzato servizio accessibile a tutti, ovunque ed in qualsiasi momento. La piattaforma per ora collabora con i sistemi sanitari di diverse nazioni tra cui: UK, USA, Canada, Rwanda e Cina e presto arriverà anche sul mercato italiano.

Nuove tecnologie & scenari per il pharma consulting di JSB

Le tecnologie AI stanno portando mutamenti profondi anche nel nostro lavoro e andranno a interessare sempre più da vicino le nostre attività di gestione degli aspetti regolatori per la ricerca clinica e sperimentazione (in qualità di CRO), della compliance dei processi produttivi, della sicurezza e vigilanza del farmaco pre e post market, con un impatto progressivo sulla maggior parte dei processi per cui siamo soliti affiancare le aziende farmaceutiche.

Non a caso, di AI, Blockchain, Big Data negli ultimi mesi abbiamo avuto modo di trattare più volte in eventi e simposi (tra i tanti l’intervento a Wired Health 2019) in qualità di sviluppatori di blockchain con particolare focus sul mondo Pharma. L’adozione di tutti questi sistemi concorre nell’assicurare affidabilità, unicità e coerenza di dati unite a qualità delle prestazioni e capacità predittive, oltre che sicurezza del paziente, mai viste prima.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale in life science apporta vantaggi e miglioramenti in molti campi e fornisce gli strumenti per:

  • alleggerire gli operatori sanitari da compiti monotoni e ripetitivi
  • favorire diagnosi precoci e accurate, quindi terapie più mirate
  • abbattere le inefficienze dovute a errori umani
  • accelerare la messa a punto di nuovi farmaci e terapie
  • facilitare l’assistenza alle fasce più deboli della popolazione
  • migliorare la qualità della vita del paziente
  • potenziare la formazione di chirurghi e altri operatori sanitari, senza mettere a rischio i pazienti reali

Gli elevati investimenti in ambito sanitario-farmaceutico ne aumentano il valore e sostengono la penetrazione dell’AI in healthcare, nonostante il persistere di innumerevoli barriere da superare, a partire dalla resistenza al cambiamento e dalla scarsa diffusione di sistemi informatici, un esempio fra tutti le cartelle cliniche elettroniche, che assicurerebbero l’elaborazione di dati di alta qualità.

3 letture suggerite per approfondire impatti e modelli dell’artificial intelligence in ambito sanitario:

Tesi Politecnico Torino

Top 12 ways artificial intelligence will impact healthcare

AI in healthcare: Accenture Analysis PDF

Grazie a Bianca Maria Salvatore per i fondamentali spunti riportati dall’evento.