Luglio 20, 2024

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Intelligenza artificiale in sanità: verso una rivoluzione? – Innovazione

Intelligenza artificiale in sanità: verso una rivoluzione?  – Innovazione
Intelligenza artificiale in sanità: verso una rivoluzione?  – Innovazione

Intelligenza artificiale in sanità: verso una rivoluzione?

L’intelligenza artificiale (AI) è entrata nel dibattito pubblico negli ultimi mesi. Che sia preoccupante o sorprendente, oggi è sempre più presente. Nel campo della salute, il suo potenziale interessa sia i ricercatori che gli operatori sanitari. Aiutare nella diagnosi, nel monitoraggio dei pazienti, nella previsione… L’intelligenza artificiale è uno strumento che ha molti punti di forza ma anche alcuni limiti.

Cos’è l’intelligenza artificiale (AI)?

Il termine “intelligenza artificiale” (AI) fa ormai parte del linguaggio quotidiano. Tuttavia è ancora difficile darne una definizione esatta. L’intelligenza artificiale definisce sia gli attuali sistemi informatici in grado di svolgere compiti complessi, ma anche sistemi autonomi che avranno una qualche forma di “coscienza” e che attualmente sono pura fantasia. Questa confusione aiuta a creare paura. Ma nel campo della sanità, per esempio. Gli esperti concordano sul fatto che l’intelligenza artificiale non sostituirà il medico.

L’applicazione dell’intelligenza artificiale in medicina non è nuova. “È un campo di studi studiato fin dagli anni ’60”, conferma Michel Dugat, direttore della ricerca presso l’Istituto nazionale di sanità e ricerca medica (Inserm) dell’Istituto di neuroscienze di Grenoble. Inizialmente, i primi “sistemi specialistici” si basavano sulla modellazione delle conoscenze mediche e sul ragionamento specialistico per arrivare a una diagnosi.

Recentemente, le tecniche di machine learning si sono evolute grazie alle grandi quantità di dati che abbiamo accumulato con l’informatica (big data) e alla crescente potenza dei computer.

Questi sistemi di intelligenza artificiale che lavorano con grandi reti neurali sono in grado di farloAnalizzare statisticamente grandi quantità di dati per estrarre direttamente informazioni utili alla risoluzione di un particolare compito (apprendimento approfondito). “Permette, ad esempio, di identificare i melanomi nelle biopsie cutanee o di determinare la dimensione delle lesioni associate alla sclerosi multipla su una risonanza magnetica del cervello.

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Sei aree di applicazione

  • Supporto decisionale (Per fare una diagnosi o scegliere il miglior approccio terapeutico).
  • Medicina predittiva (Per prevedere l’insorgenza o lo sviluppo della malattia).
  • protezione (Per migliorare il monitoraggio degli effetti collaterali dei farmaci o per anticipare un’epidemia).
  • Medicina di precisione (Per personalizzare il protocollo di cura per un paziente specifico).
  • Chirurgia assistita (Per assistere il chirurgo nell’esecuzione dell’intervento).
    Robot da compagnia (per supportare anziani, disabili o persone fragili).
I robot da compagnia vengono utilizzati da diversi anni in alcune case di cura, ad esempio con gli anziani non autosufficienti. Credito immagine: Unsplash.

Prospettive dell’intelligenza artificiale nel campo della salute

L’attuale ricerca sull’intelligenza artificiale applicata alla salute mira a migliorare le prestazioni tecniche dei sistemi e anche a migliorarne l’idoneità per le pratiche mediche perché l’intelligenza artificiale esiste ancora. Uno strumento per gli operatori sanitari. Per Michel Dugat, una strada promettente è combinare l’analisi delle immagini e del testo. “L’intelligenza artificiale che sarà in grado di integrare le informazioni provenienti dall’imaging medico e dai rapporti scritti dagli operatori sanitari consentirà di farlo Confrontare i percorsi dei pazienti per migliorare i protocolli di cura ».

Un’altra sfida per il futuro: garantire che l’IA spieghi le sue scelte. Egli ritiene: “Dobbiamo avere un certo grado di certezza riguardo alla risposta data dall’IA e avere le informazioni necessarie per sapere perché si è arrivati ​​a questa conclusione”. Un’opinione condivisa da Gabrielle Chinis, ricercatrice di sanità pubblica presso il Purdue Health Research Center e specialista in scienza dei dati, per la quale “la trasparenza e la spiegabilità sono diventate essenziali”.

Guidare la progettazione e l’uso dell’intelligenza artificiale

Di fronte al crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario, l’Organizzazione Mondiale della Sanità ha affrontato questo argomento e ha pubblicato un rapporto nel giugno 2021.

Versare “Minimizzare i rischi e massimizzare le opportunità” “Garantire che il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario e nella sanità pubblica sia sfruttato a beneficio di tutti”, propone sei principi: proteggere l’autonomia umana; Promuovere il benessere e la sicurezza delle persone e l’interesse pubblico; Garantire trasparenza, chiarezza e intelligibilità; Incoraggiare la responsabilità e l’affidabilità; garantire inclusione ed equità; Promuovere un’intelligenza artificiale reattiva e sostenibile.

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Restano i punti di vigilanza

L’uso dell’intelligenza artificiale solleva una serie di domande, comprese domande su come utilizzare l’intelligenza artificiale Responsabilità in caso di errore. Cosa succede se l’IA commette un errore e l’operatore sanitario continua a seguire le sue raccomandazioni? Al momento la legislazione non fornisce una risposta. Tuttavia, gli specialisti dell’intelligenza artificiale lo vedono come uno strumento per gli operatori sanitari e non come un sistema indipendente. “Il medico è colui che decide ed è colui che diagnostica e suggerisce la cura”.Lo conferma Michel Dujat. “Non dobbiamo andare verso la sottomissione allo strumento”, avverte Gabrielle Chinis.

Il ricercatore pone anche un’altra domanda: la questione dei pregiudizi legati al genere o all’origine, ad esempio, che potrebbero influenzare i risultati dell’intelligenza artificiale e portare alla discriminazione. “Dobbiamo prestare particolare attenzione a questo a partire dalla fase di progettazione integrando tutte le parti interessate”, afferma. Anche questo è importante Formare gli operatori sanitari all’uso dell’intelligenza artificiale E informarli bene delle sue capacità e dei suoi limiti.

E se l’intelligenza artificiale lo farà Permettere ai medici di trascorrere più tempo con i loro pazientiMichel Dujat ritiene che “spetti ai cittadini decidere”. “Scegliamo di ridurre il numero di medici o di utilizzare il tempo che risparmiamo a vantaggio dell’interazione con i pazienti o delle attività di ricerca medica? È una scelta sociale che dobbiamo fare collettivamente. »

Intelligenza artificiale per migliorare il monitoraggio degli shock

Guidato da ricercatori dell’Istituto nazionale di salute e ricerca medica (Inserm) e della Purdue University, il progetto Tarpon (per l’elaborazione automatica dei riepiloghi delle visite al pronto soccorso con l’obiettivo di creare un osservatorio nazionale) utilizza l’intelligenza artificiale per comprendere meglio i traumi. i loro beni e quindi è meglio prevenirli. Spiegazioni Gabrielle Chennai, ricercatrice presso il Purdue Center for Health Research.

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Come è nata l’idea per questo progetto?
Gabriel Chenais : Siamo partiti da una constatazione: in Francia manca la prevenzione dei traumi. Abbiamo poche statistiche su questo argomento. Per la violenza domestica i dati provengono da denunce, mentre per gli incidenti stradali pubblici provengono da verbali di polizia, quindi solo una piccola parte del fenomeno è visibile. Sappiamo però che un’ampia percentuale di vittime di traumi si reca al pronto soccorso e che i caregiver scrivono una relazione per ogni visita. quello Una ricchezza di informazioni rimane inutilizzata Sui sintomi del paziente e sulle circostanze dell’incidente.

Come hai fatto?
JC: La difficoltà che abbiamo riscontrato è che i resoconti sono scritti in modo disorganizzato, con abbreviazioni e gergo medico o locale. Quindi abbiamo adattato il modello GPT2 – un LLM, o modello linguistico su larga scala in lingua francese – e abbiamo capito bene È stato addestrato su un campione di oltre 500.000 segnalazioni anonime delle emergenze al Purdue University Hospital per renderlo più efficiente. Questo metodo ci ha permesso di classificare correttamente il 97% dei documenti.

Quali sono le prossime fasi di sviluppo?
JC: Il nostro obiettivo è divulgarne l’uso. Stiamo lavorando con 18 servizi di emergenza in Francia per adattare l’IA alle diverse caratteristiche locali. Abbiamo inoltre avviato una partnership con il Sistema Informativo Sanitario Nazionale (SNDS), attraverso il Centro Dati Sanitari, per poter accedere, sempre in forma anonima, ai dati relativi ai rimborsi, in un’ottica di incrociamento dei dati. Questo è per te Scopri se esiste un legame tra trauma e farmaciin quale tipo di popolazione e in quale proporzione.