Una sala d'ospedale piena di dispositivi medici tecnologici.

IA e medicina: 3 applicazioni industriali emergenti

Ci sono diverse applicazioni emergenti di intelligenza artificiale (IA) nel settore dei dispositivi medici.

Secondo una ricerca di TechEmergence, sono 3 le categorie di applicazioni che stanno portando innovazione nell’industria medica.

Vediamo quali sono attraverso alcuni esempi.

 

1. Gestione delle malattie croniche

Le aziende stanno adottando il machine learning per tenere sotto controllo la salute dei pazienti e automatizzare alcuni processi dei trattamenti.

La Medtronic, ad esempio, è un’azienda che produce dispositivi con IA integrata per aiutare i pazienti con diabete. Nel 2016 lanciò la sua app SugarIQ: un assistente personale sviluppato con IBM Watson in grado di fornire diversi strumenti utili.

L’app apprende le abitudini dei pazienti associate ai modelli di gluciosio e trasmette loro dei messaggi personalizzati. In questo modo i pazienti capiscono come determinate azioni influiscono sui loro livelli di glucosio.

SugarIQ può inoltre tenere traccia dei pasti e fornire approfondimenti su come quegli alimenti specifici influiscono sui livelli di glucosio.

La Medtronic sostiene che l’app monitora costantemente i livelli di glucosio nel sangue analizzando i dati generati dai sensori di glucosio e dalle pompe per insulina.

Gli algoritmi, inizialmente costruiti sui dati di 10.000 diabetici, sono stati migliorati per prevedere quando i livelli di glucosio nel sangue superano una certa soglia. Il machine learning, in questo caso, viene sfruttato per compiere analisi predittive.

Nel giugno 2017 Medtronic presentò anche il sistema MiniMed 670G. Si tratta di una pompa per insulina approvata dalla Food and Drug Administration che inietta insulina automaticamente per stabilizzare il livello di glucosio dei pazienti.

Il sistema funziona grazie a degli algoritmi che autoregolano l’erogazione di insulina ogni 5 minuti in base alla quantità necessaria.

Il sistema MiniMed 670G di Medtronic.
Il sistema MiniMed 670G di Medtronic.

 

2. Diagnostica per immagini

Diverse aziende stanno anche dotando piattaforme basate sull’IA di funzioni di scansione per migliorare la qualità delle immagini mediche.

GE Healthcare ed NVIDIA stanno collaborando per migliorare la velocità e l’accuratezza delle scansioni della tomografia computerizzata.

Gli algoritmi sono stati progettati per riorganizzare in piccoli schemi i danni agli organi che possono essere sfuggiti al medico. Grazie a questi dettagli questa tecnologia potrebbe fare diagnosi più veloci e ridurre gli errori. Più velocità significa anche minore esposizione alle radiazioni per i pazienti.

 

3. IA e IoT

Le aziende stanno combinando intelligenza artificiale e internet of things per monitorare meglio la “fedeltà” dei pazienti nel seguire i trattamenti. Ciò è sempre più facile per i medici grazie al progresso che stiamo facendo nell’ambito dei wearbales, i dispositivi indossabili.

Philips Healthcare ha sviluppato l’IntelliVue Guardian Solution, un sistema di monitoraggio del paziente che adotta l’IA per prevedere quando può presentarsi una malattia potenzialmente letale e intervenire il prima possibile. La società ha dichiarato che il suo sistema combina “software, algoritmi di supporto alle decisioni cliniche e connettività mobile“.

Esempio: un medico posiziona un dispositivo senza fili sul polso del paziente per tracciare i segni vitali come la pressione sanguigna. Il software IntelliVue Guardian Solution sfrutta il machine learning per identificare eventuali cambiamenti significativi nei segni vitali del paziente basati sugli algoritmi sviluppati dai grandi dataset dei pazienti con problemi simili. Se viene identificato un cambiamento importante, i dati verranno trasmessi sui monitor di IntelliVue o ai dispositivi mobili degli infermieri.

 

Il futuro dell’IA nell’industria medica

Più i dispositivi sono affidabili, accurati e automatizzati e più cresce l’interesse per l’integrazione dell’IA. Le principali aziende sanitarie stanno vedendo come un’opportunità l’automazione del processo di trattamento dei pazienti.

Una parte della responsabilità si sposta dal paziente a un dispositivo medico affidabile e automatizzato. Così è possibile ridurre il carico economico delle malattie croniche e migliorare la qualità della vita.

Secondo il data scientist Francesco Corea, assisteremo a due trend. L’integrazione dell’IA e della realtà virtuale (VR) nei dispositivi medici; e la conversione degli strumenti di IA in applicazioni mediche.

Ci sono già esempi di aziende che usano dispositivi medici VR, ma l’integrazione con l’IA e il feedback in tempo reale (e dopo l’adattamento) non è semplice. La seconda categoria che vedo emergere è quella dei dispositivi che inizialmente non sono considerati dispositivi medici puri, ma che finiscono per essere tali (ad es. pagamenti biometrici, aumento umano delle aziende come proposizione di valore, ecc.).

Il motivo di questa seconda classe è che spesso il ciclo di commercializzazione per i dispositivi medici puri è piuttosto lungo e gli sforzi (e le regolazioni) enormi. Ha senso per me creare qualcosa che abbia un caso d’uso valido per il business e poi considerare le implicazioni mediche“.

Però ci sono altri dettagli da non trascurare. Se l’IA diventa sempre più comune anche nel settore medico, i medici dovranno avere una particolare considerazione per la dimostrazione della sicurezza e dell’efficacia di questi strumenti.

Un altro dettaglio riguarda la protezione dei dati dei pazienti. Se da un lato conviene che tante persone condividano dati sulla propria salute, dall’altra bisogna fare in modo che questi dati siano al sicuro. Bisogna assicurarsi che i pazienti sappiano cosa condividono, per quali motivi e dove vanno a finire tutti questi dati.

Un paziente sarebbe felice di condividere i propri dati se serviranno a trovare più rapidamente la cura per una malattia. Ma non sarebbe felice di ritrovarsi, ad esempio, sommerso da offerte di assicurazioni, medicinali e trattamenti che hanno il solo scopo di arricchire le tasche di qualcun altro.

Negli ultimi anni stiamo assistendo alla nascita di applicazioni innovative di IA in medicina. L’IA viene sempre più adottata per la raccolta, la gestione e l’analisi di dati sanitari, per programmare i trattamenti, per fare diagnosi mediche, eccetera.

L’IA diventa sempre più uno strumento indispensabile in questo settore, sia per i medici sia per i pazienti. Entra sempre più a contatto con le nostre vite, solo che non ce ne rendiamo sempre conto. Ed è anche qui che aziende, ospedali e organizzazioni devono lavorare: rendere le persone più consapevoli sulle caratteristiche di queste tecnologie.

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