Nel corso degli ultimi 150 anni, i progressi scientifici e tecnologici in ambito medico hanno permesso lo sviluppo di applicazioni in grado di migliorare il percorso diagnostico e di cura per molteplici patologie.
Oggi sono le applicazioni di Intelligenza Artificiale (AI) a suscitare particolare interesse grazie alla loro capacità di generare testi e immagini originali. Queste applicazioni sono progettate per districarsi nel mare magnum dei dati clinici individuando schemi ricorrenti a supporto del processo decisionale.
L’AI come strumento di supporto per le attività ripetitive
Come ogni nuova tecnologia, anche l’AI genera ansia e preoccupazione. Si teme per esempio che possa rimpiazzare la figura del professionista sanitario trasformando profondamente il rapporto tra medico e paziente.
Tuttavia, Parminder Bhatia, Chief AI Officer di GE HealthCare, è convinto del contrario. Poiché la tecnologia digitale eccelle nei compiti ripetitivi, i medici possono esternalizzare all’AI le attività particolarmente tediose e dispendiose in termini di tempo. Per esempio, le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale e riconoscimento vocale possono trascrivere le conversazioni tra medico e paziente, estrarre informazioni rilevanti da articoli scientifici e generare referti completi. In questo modo, i medici possono dedicare più tempo ai loro pazienti.
“Ci preoccupiamo mai che i motori di ricerca ci possano rimpiazzare?” domanda Bhatia. “Gli strumenti di AI fanno esattamente la stessa cosa che fanno i motori di ricerca — aumentano la produttività.” Aggiunge che sebbene la tecnologia diventi sempre più avanzata, sarà comunque l’uomo a decidere se accettare o meno i suggerimenti dell’AI.
L’AI per migliorare l’efficienza operativa
Oltre a generare risparmi in termini di tempo, l’AI può migliorare l’efficienza operativa nel suo complesso. In uno scenario in cui gli operatori sanitari si ritrovano ad affrontare ritardi enormi a causa della pandemia, gli strumenti di AI possono aiutarli a ottimizzare le risorse. Per esempio, il software Command Center di GE HealthCare analizza i flussi di ingresso al pronto soccorso e i ricoveri in ospedale suggerendo aggiustamenti alla pianificazione. Un altro modello che GE HealthCare sta sviluppando insieme al Mass Brigham General è stato in grado di prevedere correttamente, in test preliminari, se un paziente avrebbe saltato un appuntamento, o si sarebbe presentato in ritardo, con una precisione fino al 96%*.
L’AI per migliorare diagnosi e terapie
Nel 2014 GE HealthCare presentò uno dei suoi primi strumenti di AI, Hepatic VCAR, con l’obiettivo di migliorare l’imaging TC del fegato.“Uno dei nostri obiettivi iniziali era migliorare l’acquisizione per ottenere immagini diagnostiche chiare”, afferma Bhatia. Oggi, sono circa 700 i dispositivi di AI che hanno ottenuto l’autorizzazione della FDA, e ben 58 sono di GE HealthCare – il numero più elevato tra le aziende di tecnologia medica.
GE HealthCare sta inoltre esplorando il ruolo dell’AI nel prevedere la risposta del paziente all’immunoterapia. In collaborazione con il Vanderbilt University Medical Center negli Stati Uniti e la University Medicine Essen in Germania, GE HealthCare ha sviluppato modelli di AI che sono in grado di prevedere la risposta del paziente alle immunoterapie con una precisione del 70-80%. Le immunoterapie, che agiscono sul sistema immunitario dell’organismo per stimolarlo ad attaccare le cellule tumorali, possono essere più efficaci dei trattamenti tradizionali, ma hanno spesso bassi tassi di risposta ed effetti collaterali seri. I modelli di AI di GE HealthCare possono prevedere l’efficacia del trattamento e la probabilità che un paziente sviluppi tossicità da immunoterapia. In futuro, se approvati a livello locale, questi modelli potrebbero aiutare i medici a selezionare tempestivamente il percorso di trattamento più appropriato, riducendo al minimo gli effetti collaterali e i costi non necessari.
L’AI per una medicina sempre più personalizzata
GE healthCare immagina un futuro in cui l’AI venga utilizzata per integrare in modo coerente una pletora di dati medici proveniente da varie fonti.“Non si tratta più di una singola scansione o di un singolo esame, dobbiamo ampliare l’orizzonte in modo da abbracciare l’intera storia clinica del paziente”, dice Bhatia. “I medici di reparti diversi potranno collaborare per determinare come una malattia sta progredendo”.
La sfida è che i dati medici hanno formati eterogenei: radiografie, risultati di laboratorio, note cliniche. Per sintetizzare tutte queste informazioni, l’industria sta sviluppando modelli che possano integrare immagini e contenuti audio testuali. CardioVisio di GE HealthCare, presentato la scorsa estate, consolida mesi o anni di dati cardiaci per fornire ai medici lo storico completo della salute cardiaca del paziente e raccomandazioni specifiche basate sulle più recenti linee guida della cardiologia clinica. In questo modo stiamo aprendo la strada a una medicina sempre più personalizzata.
Dato il considerevole volume dei dati medici da analizzare — in media un ospedale produce ogni anno più informazioni di quelle contenute nella Biblioteca del Congresso — le funzionalità cloud sono state alla base della strategia digitale di GE HealthCare per quasi un decennio. In un sistema cloud, servizi come database, server e software vengono forniti su richiesta e possono essere un’alternativa economica rispetto alla manutenzione dell’hardware in loco, con l’ulteriore vantaggio di una velocità di calcolo superiore. Il cloud permette ai medici di abbinare hardware e software nonché di scegliere le app che soddisfano le loro esigenze specifiche.
Naturalmente, perché queste nuove applicazioni facciano strada è necessaria la fiducia di medici e pazienti. Secondo il sondaggio Reimagining Better Health di GE HealthCare, il 55% dei professionisti sanitari pensa che l’AI non sia pronta per l’utilizzo in campo medico e solo il 42% la ritiene affidabile (negli Stati Uniti la percentuale scende al 25%). Adottare delle pratiche responsabili in materia di AI – che facciano emergere eventuali bias e tutelino la privacy — può aiutare ad aumentare la fiducia in questa tecnologia. Per supportare i medici e i pazienti nel decidere se seguire o ignorare le indicazioni dell’AI, gli ingegneri stanno addestrando i modelli a citare le fonti spiegando il ragionamento alla base delle conclusioni.
“La tecnologia digitale ha il potenziale per risolvere alcuni dei maggiori problemi che gravano sul settore sanitario” afferma Bhatia. “L’obiettivo è fornire ai medici gli strumenti migliori per formulare diagnosi sempre più accurate e impostare piani di trattamento sempre più personalizzati.”
*I risultati si basano su un test effettuato presso la sede del Mass General Brigham . Nel test, il range di previsione variava dal 67% al 96%. I risultati possono cambiare da una struttura all’altra.
