L’intelligenza artificiale viene sempre più integrata nelle piattaforme e nelle soluzioni di telemedicina per migliorare vari aspetti dell’erogazione dell’assistenza sanitaria, come ad esempio:
- la diagnosi delle condizioni mediche di un paziente,
- la personalizzazione dei piani terapeutici del paziente,
- il miglioramento del coinvolgimento dei pazienti nella terapia
- la semplificazione delle attività amministrative.
- la prevenzione e/o l’individuazione di patologie attraverso la sintomatologia
Oggi non vi è ancora una misura della percentuale di penetrazione dell’AI in telemedicina ma possiamo affermare che vi è una rapida evoluzione in questo campo.
Quali le applicazioni più note
L’AI è attualmente utilizzata in alcune applicazioni note, come ad esempio:
- Supporto alla diagnosi: Gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono utilizzati per assistere gli operatori sanitari nella diagnosi di condizioni mediche da remoto. Questi algoritmi analizzano i sintomi riferiti dal paziente, la storia medica e talvolta anche le immagini per generare diagnosi preliminari che vengono poi esaminati e validati dai clinici;
- Analisi immagini mediche: Questi algoritmi possono rilevare anomalie, assistere nella diagnosi di malattie e persino prevedere gli esiti dei pazienti sulla base dei dati di imaging. Gli studi hanno dimostrato l’efficacia dell’intelligenza artificiale nel migliorare l’accuratezza diagnostica e l’efficienza nell’interpretazione dell’imaging medico
- Monitoraggio remoto e analisi predittiva: i dispositivi di monitoraggio remoto abilitati all’intelligenza artificiale raccolgono e analizzano i dati dei pazienti in tempo reale, consentendo agli operatori sanitari di monitorare a distanza i segni vitali dei pazienti, rilevare anomalie e prevedere potenziali complicazioni sanitarie. L’analisi predittiva basata sull’intelligenza artificiale facilita l’intervento precoce, prevenendo così eventi avversi e riducendo le riammissioni ospedaliere.
Applicazioni dell’intelligenza artificiale nella telemedicina
Esistono delle applicazioni in commercio che sfruttano l’intelligenza artificiale in telemedicina alcuni dei più noti sono:
- Babylon Health: impiega chatbot basati sull’intelligenza artificiale e assistenti sanitari virtuali per fornire assistenza sanitaria personalizzata, valutazione dei sintomi e servizi di triage attraverso teleconsultazioni
- Ada Health : utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i sintomi segnalati dai pazienti e fornire consigli e raccomandazioni mediche personalizzate da remoto
- Zebra Medical Vision: sviluppa algoritmi basati sull’intelligenza artificiale per l’analisi di immagini mediche come raggi X, scansioni TC e risonanza magnetica per assistere i radiologi nell’effettuare diagnosi accurate
- Buoy Health: offre un controllo dei sintomi basato sull’intelligenza artificiale e un assistente sanitario virtuale che fornisce assistenza sanitaria personalizzata e servizi di triage attraverso teleconsultazioni.
A titolo di esempio riporto il grafo di flusso di un prodotto molto innovativo e oggi commercialmente disponibile che indirizza il mercato della prevenzione e si basa sui dati dell’utente relativi a:
- Stile di vita
- Abitudini alimentari
- Genetica
- Età/sesso/etnia
Dati che, opportunamente elaborati utilizzando la Logica di Fuzzy, consentono di evidenziare le percentuali dei rischi patologici in cui potrebbe incorrere una persona con un determinato stile di vita, ecc.
In merito alla nostra esperienza nel campo della telemedicina e l’intelligenza artificiale è sicuramente interessante accennare al progetto implementato durante la recente pandemia che ha colpito tutto il mondo e che per le sue caratteristiche è stato un terreno per testare l’innovazione in questo campo. Parlo del progetto RICOVAI -19 (RICOVero ospedaliero con strumenti di Intelligenza Artificiale nei pazienti con COVid-19). Durante la pandemia di COVID-19 al fine di ridurre la pressione sui sistemi sanitari e in particolare di supportare in modo coordinato l’accesso al Pronto Soccorso (ED), era stato fortemente raccomandato l’isolamento domiciliare dei pazienti contagiati o sospetti tali, e dove possibile, il telemonitoraggio medico domiciliare dei pazienti contagiati. Con una popolazione globale di utenti contagiati in crescita e un maggiore utilizzo di dispositivi medici indossabili connessi, un gruppo di aziende italiane insieme alle autorità sanitarie locali hanno pensato che creare uno strumento di ausilio sfruttando le potenzialità dell’AI avrebbe potuto potenzialmente aiutare a migliorare la diagnosi e la gestione precoce degli individui contagiati al fine di ridurre l’onere sui sistemi sanitari e in particolare di supportare modalità piu adeguate di accesso al Pronto Soccorso. Va anche messo in conto che al momento della sperimentazione progettuale non esistevano prove sull’utilizzo di applicazioni di intelligenza artificiale (AI) sui dati digitali raccolti da pazienti e medici in uno scenario simile.
Il progetto fu sviluppato nelle Marche in collaborazione con la Vivisol, Almawave , ADiTech e l’ASL che insieme realizzarono un sistema di AI che potesse contribuire alla identificazioni dei casi gravi di COVID-19 attraverso la individuazione di un Clinic Stability Index ( indice di stabilità clinica ) che avvisava i medici di medicina generale che avevano in carico il paziente , e che grazie all’algoritmo sviluppato avrebbero potuto immediatamente decidere se ricoverare il paziente o curarlo a casa.
Il progetto sperimentale fu applicato nel 2021 e utilizzato nella regione Marche nel comune di Offagna.
Durante lo studio RICOVAI-19, si sono valutati 129 soggetti monitorati a domicilio in un periodo di sei mesi tra il 22 marzo 2021 e il 22 ottobre 2021. Durante il monitoraggio sono state utilizzate tecnologie sanitarie personali on demand per raccogliere dati clinici e vitali al fine di alimentare il database e il motore di machine learning. L’output dell’intelligenza artificiale ha prodotto un indice di stabilità clinica (CSI) che da una parte forniva una classifica basata sulla serietà della patologia del paziente e dall’altra consentiva al sistema di fornire suggerimenti alla popolazione su quali misure prendere e ai medici su come intervenire. I risultati hanno mostrato l’influenza benefica del CSI nel prevedere le classi cliniche dei soggetti e nell’identificare chi di loro necessitasse di essere ricoverato in pronto soccorso. Lo stesso modello ha consentito di dare un supporto fattivo ai decision makers per la gestione dell’utente contagiato (richiedere in alcuni casi ulteriori test o informazioni cliniche o ricovero del paziente o la periodicità del monitoraggio parametrico). Il progetto RICOVAI_19 ha osservato 129 pazienti nei 6 mesi di sperimentazione. Grazie al sistema utilizzato solo un paziente è ricorso al ricovero in terapia intensiva sui 129 osservati.
Qui di seguito si può vedere il flusso operativo del protocollo attivato nel progetto.
In conclusione, lo studio ha rilevato come l’impatto degli strumenti di intelligenza artificiale ha potuto contribuire sugli esiti di COVID-19 per combattere questa pandemia migliorando la tempestività e la precisione del monitoraggio dell’epidemia applicabile ad altri casi di malattie infettive.
Scarica la presentazione di Vincenzo Gullà, dal titolo “Tecnologia nella lotta al covid mediante l’uso di intelligenza artificiale”, proposta a SPS nell’area Talk dello stand di CNI-Fedinger.
