AI per il settore sanitario Cos'è l'AI per il settore sanitario?
L'intelligenza artificiale (AI) in ambito sanitario consiste nell'uso del machine learning (ML) per assistere e, possibilmente, migliorare l'esperienza dei pazienti, le operazioni e le spese ospedaliere.
- Perché l'AI è importante nel settore sanitario?
- Che impatto a l’AI settore sanitario?
- Quali sono i vantaggi dell'AI nel settore sanitario?
- Quali sono le problematiche dell'AI nel settore sanitario?
- HPE e l’AI per il settore sanitario
Perché l'AI è importante nel settore sanitario?
L'AI nel settore sanitario può rivelarsi un tool fondamentale per l'analisi di grandi volumi di informazioni mediche di un paziente o non elaborate per creare diagnosi e piani terapeutici più mirati. È in grado di analizzare rapidamente i dati provenienti da un’ampia gamma di fonti, di individuare i potenziali problemi e di consigliare soluzioni in molti contesti, anche in ambito clinico e amministrativo.
Che impatto ha l'AI sul settore sanitario?
L'AI consente di accelerare l'evoluzione del settore sanitario attraverso l'analisi delle informazioni mediche tramite l’High Performance Computing (HPC). Questi dati possono includere qualsiasi cosa, da imaging e diagnostica medica ai flussi di lavoro chirurgici. E tutto questo non si limita a un'unica ubicazione: le soluzioni basate su cloud possono aggregare informazioni provenienti da diverse reti e sedi.
Quali sono i vantaggi dell'AI nel settore sanitario?
Per quanto riguarda i risultati clinici, l'analisi basata su AI fornisce un esame più rapido e approfondito delle informazioni senza il rischio di errori umani (ad esempio, l'individuazione di tumori o di precursori di patologie). A loro volta, medici e chirurghi possono sfruttare questi risultati per elaborare opzioni di terapia migliori in grado di tradursi in esiti migliorati. La potenza di elaborazione dell'AI non si limita al singolo caso, ma può acquisire informazioni provenienti da tutto il mondo e scoprire informazioni fruibili per l'innovazione medica e le terapie salvavita. Durante la pandemia di COVID-19, ad esempio, l'AI è stata impiegata per analizzare le nuove varianti e creare terapie nuove ed efficaci in tempi più rapidi rispetto alla ricerca e alla valutazione effettuate tradizionalmente dagli operatori umani. In passato, l'AI è stata essenziale per la mappatura genetica e altri studi pionieristici nell’ambito della genetica.
A livello di efficienza operativa, l'AI può individuare le opportunità di snellimento dei processi, compresi gli interventi chirurgici, e renderli più produttivi. L'AI, a sua volta, consente di migliorare il processo decisionale, offrendo agli amministratori IT e ai medici migliore visibilità per evitare gli errori, risolvere i problemi e ridurre i costi operativi in modo proattivo. Analogamente al miglioramento degli esiti clinici per i pazienti, l’AI può migliorare la modalità in cui medici e assistenti sanitari erogano le cure accedendo in modo più rapido alle cartelle cliniche o trovando modalità più efficienti per gestire l’assistenza ai pazienti. Con l'aiuto dell'NPL, l'AI può persino passare al setaccio le note cliniche (vale a dire i dati non strutturati), classificarle e utilizzarle per ottimizzare i processi clinici.
L'AI aiuta anche le organizzazioni mediche a mantenere la compliance con sicurezza e protezione migliorate. Oltre a ridurre l'accesso fraudolento alle informazioni mediche riservate, l'AI consente l'analisi video intelligente (IVA), in modo tale che il personale possa monitorare le strutture e i pazienti. Con l'IVA e i sensori intelligenti, gli ospedali intelligenti possono riconoscere oggetti come apparecchiature mediche e mascherine.
Identificare e abbinare i volti di medici e pazienti e persino rilevare temperature corporee elevate. Questi input sono utilizzati per determinare i soggetti ad alto rischio e creare risultati fruibili.
Quali sono le problematiche dell'AI nel settore sanitario?
La privacy dei pazienti e l’affidabilità dell'analisi dei dati sono le principali problematiche legate all'implementazione dell'AI. A seguito dell'aumento dei dati generati e utilizzati, le organizzazioni sanitarie hanno bisogno di un'infrastruttura adeguata per eseguire lo storage dei dati e organizzarli. Allo stesso modo, qualsiasi AI ha bisogno di algoritmi adeguati per ricavare informazioni significative da ogni pool di dati. Senza un'infrastruttura efficace, le organizzazioni potrebbero rischiare di utilizzare in modo improprio le informazioni mediche dei pazienti o di renderle vulnerabili ad attacchi informatici e altre minacce. Gli algoritmi inadeguati possono anche generare un processo decisionale involontariamente viziato. In altri termini, l'AI può ereditare il bias umano. In un caso, un'AI nel settore sanitario ha inavvertitamente svantaggiato alcune etnie nelle tipologie di terapia personalizzati, mentre un'altra ha discriminato i pazienti di colore nei trapianti di rene. Oltre a disporre di un'infrastruttura, di uno stack tecnologico e di competenze informatiche adeguate, le organizzazioni avranno bisogno di codici etici di AI perfezionati per definire la gestione dei dati e dell'AI stessa, come controparti ai codici etici umani.
Esistono poi protocolli di sicurezza standard e rigorosi. Gli standard di conformità come l'HIPAA definiscono come usare e mantenere confidenziali le informazioni dei pazienti, tra cui il modo in cui l'AI consulta, analizza e impiega i dati. Senza le dovute precauzioni, potrebbero essere utilizzati senza consenso, sottratti o ottenuti (intenzionalmente o accidentalmente) da malintenzionati.
HPE e l’AI per il settore sanitario
HPE sta aiutando a trasformare il settore sanitario con soluzioni basate su AI e cloud che possono accelerare l'innovazione e migliorare le terapie per i pazienti. Le strutture sanitarie devono affrontare un numero crescente di problematiche, di cui alcune sono dovute alla pandemia di COVID-19 e altre incombono da anni. Il rapido invecchiamento della popolazione e la maggiore incidenza delle patologie croniche determinano un aumento della domanda, mentre la crescente carenza di personale sanitario e l’incremento insostenibile dei costi dell’assistenza sanitaria mettono sotto pressione tanto i fornitori quanto le economie. Da queste tendenze globali deriva l’esigenza critica di innovazioni trasformative nel settore che associno una maggiore efficienza a esperienze ed esiti migliori.
Gli istituti di ricerca e le strutture mediche utilizzano la capacità di analizzare enormi set di dati per sequenziare il genoma umano, sviluppare nuove terapie, accelerare e migliorare l’assistenza per i pazienti e gestire meglio le cartelle cliniche elettroniche. Per la ricerca medica e genomica, piattaforme come HPE GreenLake for Healthcare utilizzano l’analisi avanzata per selezionare i migliori farmaci candidati ed eliminare quelli con minori probabilità di successo prima di incorrere in costi significativi. Con HPE, le organizzazioni possono avvalersi di un'infrastruttura scalabile e a costi contenuti che garantisce la flessibilità e le prestazioni necessarie a supportare team eterogenei di scienziati e ricercatori impegnati in progetti ad alta intensità di risorse. Gli acquisti di infrastrutture tradizionali richiedono di conciliare le esigenze attuali con la domanda futura, ma HPE GreenLake offre la libertà del pagamento in base all'uso e della scalabilità verticale e orizzontale, vale a dire la possibilità di mettere a disposizione e pagare le risorse di cui le organizzazioni e i team hanno bisogno. La fatturazione basata sul consumo allinea i costi ai risultati aziendali e il servizio gestito consente di sfruttare in modo più efficiente le risorse IT interne, rendendole disponibili per attività più importanti.
