In che modo l'apprendimento automatico sta cambiando le regole del gioco nel settore sanitario?

L'apprendimento automatico sta guidando enormi miglioramenti e innovazioni nel settore sanitario. Sta accelerando i progressi nelle operazioni cliniche, nello sviluppo di farmaci, nella chirurgia e nella gestione dei dati.

La pandemia di Covid-19 ha ulteriormente spinto il settore sanitario ad adottare attivamente questa moderna tecnologia.

Ancora più importante, i pazienti sono destinati a trarne il massimo beneficio poiché la tecnologia può migliorare i loro risultati di salute analizzando i migliori piani di trattamento per loro. Il ML è in grado di rilevare la malattia in una fase precoce in modo più accurato, contribuendo a ridurre il numero di riammissioni negli ospedali e nelle cliniche.

In questo articolo, scopriremo le principali applicazioni dell'apprendimento automatico nel settore sanitario e come questa tecnologia sta ridefinendo il settore con i suoi eccezionali vantaggi.

Cominciamo!

Principali applicazioni dell'apprendimento automatico in ambito sanitario

Dall'ottimizzazione dell'efficienza dell'ospedale all'esecuzione di una diagnosi accurata, le tecnologie ML si sono rivelate un vantaggio per il settore sanitario. Ecco alcune delle principali applicazioni di machine learning nel settore sanitario per interagire meglio con gli utenti e generare maggiori entrate.

Trattamento di personalizzazione

L'offerta di trattamenti personalizzati è uno dei casi d'uso chiave dell'apprendimento automatico nel settore sanitario. Consente alle organizzazioni sanitarie di fornire assistenza personalizzata ai pazienti analizzando la storia medica, i sintomi e i test dei pazienti. Utilizzando il ML in medicina e assistenza sanitaria, i medici possono sviluppare trattamenti personalizzati e prescrivere farmaci che colpiscono malattie specifiche nei singoli pazienti.

Con ML, anche le organizzazioni sanitarie possono accedere all'analisi basata su cartelle cliniche elettroniche per il paziente. Questo aiuta i medici a prendere decisioni più rapide sul tipo di trattamento più adatto al paziente.

Inoltre, l'apprendimento automatico nel settore sanitario può aiutare i medici a scoprire se il paziente è pronto per i necessari cambiamenti nei farmaci. Questo aiuta a indurre il giusto trattamento fin dall'inizio.

Rilevamento delle frodi

Secondo il Dipartimento di Giustizia degli Stati Uniti, il 3% delle richieste di assistenza sanitaria nel paese sono fraudolente. Questo si converte in cento miliardi di dollari persi ogni anno. Utilizzando i modelli di apprendimento automatico , il settore sanitario può rilevare richieste non valide prima che vengano pagate e accelerare l'approvazione, l'elaborazione e il pagamento di quelle valide. Oltre a rilevare le frodi assicurative, ML impedisce anche il furto dei dati dei pazienti.

Le principali organizzazioni sanitarie come Harvard Pilgrim Health stanno abbracciando le tecnologie AI e ML per sradicare le frodi sanitarie. Stanno utilizzando sistemi di rilevamento delle frodi basati su ML per identificare i reclami e rilevare comportamenti sospetti.

Rilevare le malattie nelle fasi iniziali

Ci sono molte malattie che è necessario rilevare nelle fasi iniziali per identificare il piano di trattamento e aiutare i pazienti a garantire un buon modo di vivere.

Una combinazione di algoritmi supervisionati e non supervisionati nell'ambito dell'apprendimento automatico fornisce una migliore assistenza ai medici nella diagnosi precoce delle malattie. ML confronta i nuovi dati con i vecchi dati su una particolare malattia e, se i sintomi mostrano una bandiera rossa, i medici possono agire di conseguenza.

Chirurgia robotizzata

I robot chirurgici con tecnologia ML hanno rivoluzionato gli interventi chirurgici in termini di precisione e velocità. Questi sistemi possono eseguire complicate procedure chirurgiche con ridotta perdita di sangue, effetti collaterali o rischi di dolore. Inoltre, il recupero post-operatorio è molto più rapido e semplice.

Il Maastricht University Medical Center è uno dei migliori esempi di machine learning negli esempi di assistenza sanitaria. Ha utilizzato un robot chirurgico alimentato da ML per suturare piccoli vasi sanguigni, non più spessi di 0,03 millimetri.

Utilizzando il ML in medicina e assistenza sanitaria, professionisti e chirurghi hanno accesso a informazioni e approfondimenti in tempo reale sulle condizioni di salute attuali di un paziente. Questo, a sua volta, consente agli operatori sanitari di prendere decisioni intelligenti prima, durante e dopo le procedure per garantire i migliori risultati. Leggi qui per sapere come sarà plasmato il futuro del lavoro dai robot .

Analisi degli errori nelle prescrizioni

Solo negli Stati Uniti, da 5.000 a 7.000 persone muoiono ogni anno a causa di errori di prescrizione. Questi errori spesso derivano da interfacce EHR difettose: i medici scelgono i farmaci sbagliati da un menu a discesa o si confondono nelle unità di dosaggio. In questi casi, le tecnologie ML possono essere un salvatore.

I modelli ML analizzano i dati storici dell'EHR e confrontano le nuove prescrizioni con essi. Quelle prescrizioni che deviano dai modelli tipici vengono contrassegnate, in modo che i medici possano rivederle e modificarle.

Ad esempio, il Brigham and Women's Hospital utilizza un sistema basato su ML per individuare gli errori di prescrizione. In un anno, il sistema ha identificato 10.668 potenziali errori e il 79% di essi aveva un valore clinico, quindi l'ospedale è riuscito a risparmiare 1,3 milioni di dollari in costi sanitari.

Insieme al risparmio sui costi, un sistema di rilevamento degli errori basato su ML aumenta la qualità dell'assistenza prevenendo il sovradosaggio di farmaci e i rischi per la salute.

[Leggi anche: Guida all'ottimizzazione EHR per rendere efficiente la tua offerta sanitaria ]

Assistenza nella ricerca clinica e nelle sperimentazioni

La ricerca clinica e le sperimentazioni sono processi lunghi e costosi. C'è una buona ragione dietro questo: i nuovi farmaci e le procedure mediche dovrebbero essere dimostrati sicuri prima di essere ampiamente utilizzati. Tuttavia, ci sono casi in cui la soluzione deve essere rilasciata il prima possibile, come con i vaccini per COVID-19.

Fortunatamente, gli algoritmi di apprendimento automatico possono rendere il processo più breve. Questi algoritmi possono aiutare a determinare il miglior campione per la prova, raccogliere più punti dati, analizzare i dati in corso dai partecipanti alla prova e ridurre gli errori basati sui dati.

Scoperta e creazione di farmaci

È uno dei principali vantaggi dell'apprendimento automatico in ambito sanitario . ML ha la capacità di scoprire nuovi farmaci che offrono un grande valore economico per prodotti farmaceutici, ospedali e nuove vie di trattamento per i pazienti. Inoltre, rende il processo di creazione del farmaco più rapido ed estremamente conveniente.

Atomwise è una di queste aziende farmaceutiche che fa uso di supercomputer, che estraggono la terapia dai database della struttura molecolare. Nel 2015, Atomwise ha utilizzato la sua tecnologia di deep learning per scoprire gli attuali farmaci sul mercato che potrebbero essere riprogettati per il trattamento del virus Ebola. Hanno trovato con successo due farmaci che potrebbero aiutare a ridurre i rischi dell'epidemia.

L'analisi che avrebbe richiesto diversi anni è avvenuta in un giorno grazie alla tecnologia basata su Atomwise ML.

[Leggi anche: In che modo la trasformazione digitale sta rimodellando il settore sanitario ?]

Automatizzare la diagnosi delle immagini

Ospedali e cliniche utilizzano il ML per riconoscere anomalie in diversi tipi di immagini mediche , come la risonanza magnetica o le scansioni radiologiche. Il riconoscimento delle immagini aiuta i medici a diagnosticare infezioni epatiche e renali, tumori, migliorare la prognosi del cancro e altro ancora.

Il miglior esempio di percezione visiva basata su ML è lo strumento utilizzato dall'UVA University Hospital. Utilizzando algoritmi ML , lo strumento analizza le immagini bioptiche dei bambini per distinguere tra celiachia ed enteropatia ambientale, facendolo in modo affidabile come fanno i medici.

Ora che abbiamo esaminato le principali applicazioni di machine learning e i casi d'uso di machine learning nel settore sanitario, analizziamo le sfide dell'implementazione di tecnologie ML rilevanti per il settore sanitario.

Le sfide dell'adozione del ML in ambito sanitario

L'ampia implementazione di tecnologie innovative come AI e ML comporta diverse sfide. Dalla mancanza di dati di qualità alla sicurezza dei pazienti, esistono numerosi ostacoli per il settore sanitario che utilizza software e tecnologie basati su ML.

Quindi, diamo un'occhiata a loro:

La sicurezza del paziente

Le decisioni prese dagli algoritmi di apprendimento automatico si basano completamente sui dati su cui sono stati appresi. Se l'input è inaffidabile o errato, anche il risultato sarà errato. La decisione sbagliata può danneggiare il paziente o addirittura causarne la morte.

Mancanza di dati di qualità

I risultati che ottieni dagli algoritmi di machine learning dipendono dalla qualità dei dati inseriti in essi. Sfortunatamente, i dati medici non sono sempre così precisi e standardizzati come spesso dovrebbero essere. Ci sono lacune nei record, imprecisioni nei profili e altre difficoltà. Quindi, prima di applicare uno strumento di apprendimento automatico, dovresti dedicare del tempo a raccogliere, pulire, convalidare e strutturare i dati per i suoi scopi.

Preoccupazioni relative alla privacy

Un'altra sfida chiave dell'implementazione dell'IA e dell'apprendimento automatico nel settore sanitario risiede nella quantità di dati raccolti che contengono informazioni sensibili o riservate. Ciò, a sua volta, richiede l'adozione di ulteriori misure di sicurezza. Pertanto, è fondamentale cercare la giusta società di sviluppo software ML in grado di offrire una serie di opzioni di sicurezza per garantire che i dati dei clienti vengano gestiti in modo appropriato.

Il futuro del ML nel settore sanitario

Il futuro del ML nel settore sanitario sembra luminoso. Nonostante alcune sfide, il ML sta già migliorando l'esperienza del paziente, la pratica medica dei medici e le operazioni dell'industria farmaceutica. E il viaggio è appena iniziato. Secondo Grand View Research , l'IA globale e il machine learning nel mercato sanitario dovrebbero espandersi a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 38,4% dal 2022 al 2030.

I crescenti set di dati di informazioni digitali relative alla salute dei pazienti, la crescente domanda di medicina personalizzata e la crescente domanda di riduzione delle spese di cura sono alcune delle principali forze trainanti della crescita del mercato.

Inoltre, nei prossimi anni, potrebbero esserci robot programmati che assisterebbero i medici nella sala operatoria. Le tecnologie basate sul ML nel settore sanitario possono consentire ai medici di ridurre al minimo il rischio durante le operazioni scendendo nei minimi dettagli del trattamento.

L'apprendimento automatico nel settore sanitario consente anche "biopsie virtuali" e fa avanzare il campo innovativo della radiomica. Sfruttare l'apprendimento automatico e gli strumenti di intelligenza artificiale per ottenere informazioni dettagliate può creare avvisi più rapidi e accurati per gli operatori sanitari.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nel settore sanitario possono anche fornire avvisi anticipati per condizioni come convulsioni o sepsi, che spesso richiedono un'analisi intensiva di set di dati altamente complessi.

L'utilizzo del ML per la valutazione del rischio, il supporto alle decisioni cliniche e l'allerta precoce sono alcune delle aree di sviluppo significative di questo approccio rivoluzionario.

L'apprendimento automatico amplierà sicuramente la sua base nel settore sanitario negli anni a venire. Pertanto, gli operatori sanitari e i medici devono iniziare a utilizzare l'apprendimento automatico a loro favore.

In che modo Appinventiv può aiutare la tua azienda ad adottare il machine learning?

In Appinventiv, il nostro team di professionisti può aiutarti a sviluppare soluzioni software personalizzate basate sull'apprendimento automatico tenendo conto dei tuoi obiettivi aziendali sanitari. La nostra conoscenza tecnica e la nostra esperienza nel settore possono aiutarti a dare vita alla tua visione.

Uno dei nostri progetti di successo in questo campo è l' app YouCOMM sviluppata per connettere i pazienti in ospedale con gli infermieri per l'assistenza medica in tempo reale. Il sistema consente ai pazienti di chiamare/informare il personale attraverso l'uso di gesti della testa o comandi vocali.

Dal lancio dell'app, oltre 5 catene di ospedali negli Stati Uniti hanno utilizzato la soluzione YouCOMM.

Se stai cercando anche servizi di sviluppo software AI e ML o vuoi capire come viene utilizzato il machine learning in ambito sanitario , contatta i nostri esperti. Possiamo aiutarti a implementare l'apprendimento automatico nelle soluzioni sanitarie e soddisfare le tue esigenze nel modo più tecnologico.