L'intelligenza artificiale (AI) e le tecnologie mediate dall'IA in medicina e sanità hanno subito un'evoluzione straordinaria, dal software a supporto dell'analisi delle immagini mediche alla loro integrazione in quasi tutte le aree cliniche e organizzative. Ha il potenziale per rimodellare la fornitura di servizi sanitari, aumentando le capacità umane in modi senza precedenti. Informazioni sull'autore Balakrishna DR è Senior Vice President e Head of Service Offerings per ECS presso Infosys. L'intelligenza artificiale può migliorare i risultati dell'assistenza, l'esperienza del paziente e l'accesso ai servizi sanitari, consentendo al tempo stesso ai sistemi sanitari di fornire cure aggiuntive e migliori a più persone. Può anche promuovere cure più rapide, principalmente accelerando i tempi per la diagnosi e risparmiando tempo prezioso e vite umane. Una delle applicazioni delle applicazioni di intelligenza artificiale relative alla salute è analizzare le relazioni tra le tecniche di prevenzione o trattamento e gli esiti dei pazienti. I programmi di intelligenza artificiale vengono applicati a pratiche come processi diagnostici, sviluppo di protocolli di trattamento, sviluppo di farmaci, medicina personalizzata e monitoraggio e cura del paziente. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono anche analizzare grandi quantità di dati tramite cartelle cliniche elettroniche per la prevenzione e la diagnosi delle malattie, migliorando ulteriormente la loro utilità nella diagnosi precoce e nella prevenzione delle epidemie di malattie trasmissibili. Le istituzioni mediche di tutto il mondo stanno adottando l'intelligenza artificiale per migliorare le iniziative operative che aumentano i risparmi sui costi, migliorano la soddisfazione dei pazienti e soddisfano le esigenze del personale e della forza lavoro. Le startup di intelligenza artificiale sono anche in varie fasi di sviluppo di tecnologie che aiutano i responsabili sanitari a migliorare le operazioni aziendali migliorando l'usabilità, diminuendo l'onboarding dei pazienti, riducendo la durata della degenza e migliorando l'ottimizzazione del flusso di lavoro.
Salute in Europa
Nell'ultimo secolo, l'aspettativa di vita media alla nascita è passata da meno di 50 anni a una media di 80,9 anni negli Stati membri dell'UE. Con l'invecchiamento della popolazione e l'aumento della longevità, i sistemi sanitari europei devono far fronte a una domanda crescente di servizi, costi di fornitura crescenti e sfide significative nella creazione della forza lavoro necessaria per fornire assistenza. Il mercato è guidato da una combinazione di forze convergenti: l'invecchiamento della popolazione, l'aumento delle aspettative dei pazienti e dello stile di vita derivanti dalla rapida urbanizzazione, modernizzazione e globalizzazione e i cambiamenti associati ai fattori di rischio per la salute. Le implicazioni per l'invecchiamento della popolazione sono particolarmente desolanti. Entro il 2050, 1 europeo su 4 avrà più di 65 anni. Questo spostamento demografico, unito ai fattori di rischio sopra menzionati, sta determinando una pervasività delle condizioni croniche che porta a un aumento della domanda di assistenza sanitaria. Ciò costringe i sistemi sanitari a concentrarsi sull'assistenza episodica basata sui ricoveri ospedalieri per una gestione proattiva a lungo termine delle cure croniche. Richiede anche un diverso insieme di competenze e una forte cultura della collaborazione tra medici di tutte le specialità e altri operatori sanitari. La cura dei pazienti in comorbilità con bisogni complessi è costosa per i sistemi sanitari. Nel 2018, la spesa sanitaria nelle economie avanzate europee era compresa tra l'8,8% e l'11,2% del prodotto interno lordo ed era probabile che continuasse a crescere. Anche la carenza di personale e la mancanza di competenze limitano i sistemi sanitari. L'intelligenza artificiale può trasformare l'erogazione dell'assistenza sanitaria e aiutare ad affrontare alcune delle suddette sfide economiche e sociali attraverso la modellazione predittiva e l'automazione intelligente.
Stato di adozione in Europa
L'Europa sta rapidamente emergendo come un importante hub globale per l'IA nel settore sanitario, sebbene sia in ritardo rispetto agli Stati Uniti. Ad esempio, Exscientia, una società di scoperta di farmaci basata sull'intelligenza artificiale con sede a Oxford, ha scoperto una nuova piccola molecola di livello mondiale che Sanofi sta sviluppando. Più di recente, la società ha annunciato che sta lavorando con partner statunitensi per applicare la sua tecnologia per trovare farmaci candidati per il trattamento di Covid-19. Diverse startup di scoperta di farmaci basate sull'intelligenza artificiale stanno raccogliendo mega-fondi e sfruttando le tecnologie della piattaforma per sviluppare e commercializzare nuove scoperte. L'UE sta già adottando misure importanti per regolamentare e stabilire standard in materia di etica, sicurezza dei dati e privacy e sta lanciando iniziative più ampie che includono investimenti strategici, contributi alla ricerca e maggiori finanziamenti. Tuttavia, l'adozione dell'IA nell'assistenza sanitaria tradizionale in Europa è stata relativamente lenta. L'Europa beneficia della grande quantità di dati sanitari raccolti nei sistemi sanitari nazionali. Ha punti di forza significativi nel numero di studi di ricerca, poli di innovazione consolidati e collaborazioni paneuropee/continentali. Ad esempio, una mammografia di screening basata sull'intelligenza artificiale è stata progettata come uno sforzo collaborativo tra organizzazioni con sede nel Regno Unito e negli Stati Uniti che riduce i falsi positivi e i falsi negativi. L'adozione di un approccio paneuropeo aiuta a sviluppare una strategia emergente per garantire che l'IA offra i vantaggi che offre. Tuttavia, le sfide rimangono.
Dati sulla governance
I problemi relativi ai dati saranno sempre al centro della promozione di successo delle soluzioni AI. I problemi critici di sicurezza dei dati, accesso e governance devono ancora essere chiariti, ritardando l'adozione. Gli investimenti e la ricerca europei nell'IA sono sostanziali se raggruppati, ma frammentati a livello nazionale o regionale. I sistemi sanitari devono adottare un approccio sistematico allo sviluppo di standard e processi di dati comuni per massimizzare il valore dei dati esistenti. Trattandosi di uno dei settori economici meno digitalizzati, questa rimane una sfida. Gli operatori sanitari e le aziende di IA devono implementare una solida governance dei dati, garantire l'interoperabilità e gli standard per i formati dei dati, migliorare la sicurezza dei dati e chiarire il consenso sulla condivisione dei dati per guadagnare la fiducia delle parti interessate per creare vasti laghi di dati sanitari per le innovazioni guidate dall'IA. . Il caso urgente di coordinare un meccanismo per integrare l'IA nell'assistenza sanitaria contemporanea ha ricevuto una spinta con l'inizio della pandemia di COVID-19. I ricercatori, tra cui varie aziende con sede in Europa come Healx, BenevolentAI, Innoplexus, Evaxion Biotech, hanno lavorato allo sviluppo di vaccini con velocità e scala attraverso la ricerca e sviluppo basata sull'intelligenza artificiale. Un caso d'uso critico sono state le simulazioni molecolari, cercando di capire come scoprire composti terapeutici e potenziali vaccini in un ambiente di simulazione con l'apprendimento automatico. Le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale hanno compiuto alcuni passi per risolvere problemi chiave, ma non hanno ancora raggiunto il loro pieno potenziale nel settore sanitario. In effetti, l'Europa non vede l'ora di sbloccare il valore non realizzato dell'IA per aumentare le risorse cliniche e garantire risultati ottimali per i pazienti attraverso politiche, normative e strategie efficaci che affrontino le sfide principali.