AI nel settore sanitario: le sfide dell'implementazione e dell'adozione

Non sorprende nessuno che il settore sanitario stia lottando in questo momento.

Con una sempre crescente carenza di lavoratori , sfiducia nel sistema e crescente domanda di servizi di qualità, l'industria ha un disperato bisogno di soluzioni.

Per anni si è parlato delle implicazioni rivoluzionarie che l'Intelligenza Artificiale (AI) potrebbe avere per l'assistenza sanitaria, ma poiché molte industrie avanzano con l'adozione dell'IA, il settore sanitario è stato lento ad agire.

Sono solo chiacchiere, quindi? L'intelligenza artificiale è davvero la risposta ai problemi della sanità?

Vantaggi dell'adozione dell'IA

Dallo snellimento dei processi noiosi alla loro completa eliminazione, l'adozione dell'IA può portare numerosi vantaggi agli operatori sanitari.

Il vantaggio più ovvio è una maggiore efficienza : i flussi di lavoro guidati dall'intelligenza artificiale sono progettati per velocità, precisione ed efficienza, consentendo agli operatori sanitari di concentrare il proprio tempo e le proprie energie sugli aspetti fondamentali della cura del paziente invece che sulle scartoffie. Automatizzando determinati processi, è possibile raccogliere più dati in modo rapido e accurato, fornendo una comprensione molto migliore di ciò che sta accadendo nella salute di un paziente.

(Fonte: DNV )

Questo ci porta al secondo vantaggio: gli insight guidati dall'intelligenza artificiale. Raccogliendo dati da più fonti, l'intelligenza artificiale può fornire agli operatori sanitari informazioni migliori per il processo decisionale e aiutarli a identificare modelli, che potrebbero essere utili per prevedere come progrediscono le malattie e come potrebbero funzionare i trattamenti.

Infine, automatizzando le attività banali, l'IA può consentire agli operatori sanitari di dedicare tempo a concentrarsi su progetti più complessi e dispendiosi in termini di tempo. Ciò ha enormi implicazioni se consideriamo la natura oberata di lavoro e a corto di personale di molte strutture sanitarie.

La diminuzione del rischio di burnout è l'ultimo di essi. Senza banali compiti amministrativi che intasano il loro flusso di lavoro, è molto più probabile che i lavoratori siano investiti nelle loro mansioni, si divertano alavoraree siano in grado di esercitare un maggior grado di creatività ed empatia, portando a un livello più elevato di assistenza di qualità per i pazienti.

Allora perché l'adozione dell'IA è stata così lenta nel settore sanitario?

Ci sono molte considerazioni da prendere quando si tratta di adottare nuove tecnologie in un campo come il settore sanitario.

Ad esempio…

Complessità dell'integrazione nei flussi di lavoro esistenti

L'introduzione di nuove tecnologie in sistemi consolidati richiede un'attenta pianificazione e test. E una tecnologia rivoluzionaria come l'intelligenza artificiale può essere difficile da utilizzare e integrare nei flussi di lavoro esistenti, il che può rendere gli investitori riluttanti a impegnarsi a realizzare il cambiamento.

(Fonte: DNV )

Anche il settore sanitario è costruito su un complesso sistema di reti, come i programmi assicurativi e governativi. Qualsiasi modifica a monte in un processo ha il potenziale per interrompere i flussi di lavoro per altre parti della rete e con così tante parti interessate da consultare, far decollare un piano può essere una sfida.

Il software complementare e le innovazioni che funzionano con l'intelligenza artificiale sono fondamentali per l'adozione diffusa dell'IA nel settore sanitario e, sebbene vi sia interesse per la tecnologia, lo sviluppo si è concentrato principalmente sugli ospedali delle grandi città e sulle aziende sanitarie più grandi. E sì, queste sono le istituzioni che stanno attivamente assumendo esperti di intelligenza artificiale.

Limitazioni e preoccupazioni relative ai dati

L'accesso ai dati è un grande fattore limitante quando si tratta di quanto lontano può spingersi la tecnologia AI . Poiché i dati medici sono notoriamente difficili da raccogliere e accedere, i dati disponibili per l'addestramento dell'IA non possono essere rappresentativi della popolazione generale. Anche questi dati limitati devono essere elaborati, filtrati e qualificati, il che richiede molto tempo.

(Fonte: IDC )

Inoltre, ci sono dubbi sul tipo di dati conservati da un'intelligenza artificiale. La privacy del paziente è, ovviamente, una priorità quando si tratta di conservazione dei dati. Tuttavia, ciò significa che la tecnologia di sicurezza deve essere sviluppata per stare al passo con le soluzioni di IA in rapida evoluzione e le esigenze in continua evoluzione degli operatori sanitari.

Tutto sommato, attualmente c'è una generale mancanza di...

Fiducia

Al centro della riluttanza ad adottare l'IA c'è una profonda mancanza di fiducia sia nella sua utilità, nel suo potenziale, sia nelle misure di sicurezza che possono frenarne le insidie.

(Fonte: Internet of Business )

Le preoccupazioni etiche e normative pesano pesantemente sul processo decisionale quando si tratta di introdurre l'IA nell'assistenza sanitaria. Le domande sulla capacità o meno di un'intelligenza artificiale di prendere decisioni con la stessa precisione di un essere umano e le preoccupazioni che dati errati possano portare a risultati indesiderati hanno fatto sì che le parti interessate si fermassero prima di investire in soluzioni di intelligenza artificiale.

Il processo di ottenimento dell'approvazione normativa può richiedere molto tempo e, con la tecnologia così nuova, molte considerazioni sulla privacy e sulla responsabilità non sono ancora state completamente coperte dalla legislazione esistente.

Inoltre, molti sono preoccupati per i pregiudizi algoritmici e per come i modelli di intelligenza artificiale potrebbero essere influenzati da pregiudizi preesistenti. In un campo delicato come l'assistenza sanitaria, i pregiudizi sociali che vengono inavvertitamente riflessi dall'intelligenza artificiale potrebbero essere motivo di grave preoccupazione.

Crescono le richieste di trasparenza nel processo di sviluppo e maggiori investimenti nella ricerca etica sull'IA. Ma l'industria è ancora molto lontana dall'avere qualsiasi tipo di controllo completo.

Resistenza al cambiamento

La naturale riluttanza umana ad adottare il cambiamento non può essere trascurata. Il settore sanitario si basa sulla tradizione e molte parti interessate sono riluttanti a investire in nuove tecnologie che potrebbero interrompere i flussi di lavoro consolidati e richiedere una serie completamente nuova di competenze.

E mentre i lavoratori in prima linea che sono alla disperata ricerca di una soluzione ai loro crescenti carichi di lavoro sono spesso ansiosi di provare nuove tecnologie, può essere una vendita difficile per i dirigenti superiori che sono più avversi al rischio quando c'è un così grande potenziale di interruzione.

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Esempi di adozione riuscita dell'IA nel settore sanitario

Nonostante le numerose sfide, alcuni hanno abbracciato il cambiamento sia a livello nazionale che internazionale, in modi piccoli e radicali.

Utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'automazione della scrittura medica

Proprio come gli strumenti di scrittura di contenuti AI come Hubspot e ChatGPT vengono utilizzati in vari settori come il marketing, vengono utilizzati anche nel settore sanitario per generare contenuti come rapporti di pazienti, descrizioni di prodotti, articoli e riepiloghi medici.

Un interessante caso di studio di questo è come Pharmeasy, una startup indiana che fornisce farmaci online, soluzioni di telemedicina e servizi diagnostici, ha aumentato il traffico organico del 60% utilizzando la scrittura AI.

Utilizzo dell'intelligenza artificiale per identificare il tessuto tumorale

Allo Houston Methodist Research Institute, i ricercatori hanno utilizzato la tecnologia AI per interpretare le mammografie. Hanno sviluppato un software basato sulla tecnologia AI che aiuta a elaborare i grafici dei pazienti con una precisione del 99% e 30 volte più veloce della velocità umana .

Il team di ricerca mira a che il loro software sia utilizzato dai medici che saranno in grado di valutare i fattori di rischio dei pazienti in modo più accurato e ridurre il numero di risultati mammografici falsi positivi. Sperano che questo, a sua volta, riduca il numero di biopsie inutili e scomode eseguite.

Utilizzo di infermieri virtuali per risultati migliori per i pazienti

Sia l'UCSF che l'NHS del Regno Unito hanno stretto una partnership con Sensely , una società di sviluppo di tecnologia AI, e la loro AI conversazionale "Molly".

(Fonte: Ragionevolmente )

Disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, l'app può effettuare il check-in con i pazienti nel loro tempo libero e rispondere a qualsiasi domanda che potrebbero avere sul loro trattamento. L'app può anche monitorare l'umore dei pazienti e gli eventuali effetti collaterali che potrebbero verificarsi a causa del trattamento o dei farmaci. Questi dati, insieme ai dati degli altri dispositivi integrati del paziente, possono quindi essere aggregati in una cartella clinica, fornendo ai medici storie più accurate su cui basare le diagnosi.

Supportare i pazienti affetti da demenza con il riconoscimento facciale AI

I pazienti affetti da demenza da moderata a grave hanno difficoltà a comunicare il disagio o il dolore a chi li assiste. Ma utilizzando uno strumento chiamato PainChek, gli assistenti di Dementia Support Australia saranno in grado di dire se i loro pazienti soffrono e fornire loro le cure di cui hanno bisogno.

(Fonte: PainChek )

Lo strumento funziona eseguendo un'analisi di 10 secondi sul viso di un paziente e valutando le espressioni correlate al dolore, come sopracciglia abbassate, palpebre serrate o lieve arricciamento del naso. PainChek fornisce ai consulenti di Dementia Support Australia un modo più affidabile per valutare il dolore nei pazienti con demenza, meno invasivo, doloroso e più efficiente rispetto ai metodi precedenti.

Intimidito? Inizia in piccolo.

L'adozione dell'IA non è un processo tutto o niente. L'inizio della transizione comporta piccoli passi incrementali.

Un punto di partenza comune è la migrazione dei sistemi nell'archiviazione cloud anziché nel vecchio software che può essere costoso da aggiornare e mantenere. È inoltre necessario un piano per ottimizzare, raccogliere e qualificare i dati per gettare le basi per utilizzare eventualmente questi dati. Anche la definizione del quadro per gli standard etici e di privacy dovrebbe essere una priorità.

Infine, inizia a educare sia i fornitori che i pazienti sui vantaggi della tecnologia AI nel settore sanitario per contribuire a creare fiducia nella tecnologia e coinvolgere le persone nella tua visione per un sistema sanitario più intelligente. Rassicurali che la tecnologia viene utilizzata per integrare e migliorare le cure che stanno ricevendo piuttosto che sostituirle.

Introducendo lentamente ma intenzionalmente la tecnologia AI nell'assistenza sanitaria, i fornitori possono facilitare la transizione per investitori e lavoratori nervosi, aumentando le possibilità di un'adozione di successo. Quindi fai un respiro profondo e tira fuori carta e penna. È tempo di pianificare.