6 previsioni sull'Intelligenza Artificiale e i Dati in ambito sanità e life science

L'analisi dei dati garantirà una maggior efficienza degli ospedali e degli operatori sanitari

Gli investimenti in sistemi intelligenti rendono i compiti degli operatori sanitari molto più efficienti, migliorando al tempo stesso la loro soddisfazione lavorativa. La crescente automazione e i data workflow garantiscono agli operatori più tempo per la cura dei pazienti. Naturalmente, per sfruttare appieno il potenziale offerto dalla tecnologia è necessario un cambiamento culturale. I manager dovranno pertanto concentrarsi sulla formazione del personale affinché sia in grado di lavorare con i dati e con gli insight risultanti. Devono inoltre avvalersi di advanced analytics e investire in sistemi di raccolta e analisi dei dati migliori.

I dati sintetici aprono le porte a nuove applicazioni di Intelligenza Artificiale

La legislazione sulla privacy, sempre più rigida, non sempre facilita la condivisione dei dati dei pazienti da parte degli enti sanitari. Eppure, è molto importante per i ricercatori poter scambiare proprio questo tipo di informazioni. Immaginate che un ospedale in Belgio possa chiedere a data scientist in Canada di sviluppare un punteggio di rischio personalizzato per i pazienti diabetici. Per rendere possibile questo tipo di collaborazione transfrontaliera tra organizzazioni sanitarie, l'utilizzo di dati sintetici è un vero e proprio game changer. Con i dati sintetici, le caratteristiche del dataset originale vengono mantenute, ma le informazioni di identificazione personale scompaiono. Le applicazioni di intelligenza artificiale possono generare e convalidare dataset e utilizzarli in modelli predittivi.

Il settore sanitario abbraccerà il potenziale del cloud analytics

L'utilizzo del cloud crea un ecosistema che unisce fornitori e istituti di ricerca creando un ambiente di dialogo costante. La connettività e l'integrazione dei dati offriranno ai medici un patrimonio di informazioni che li aiuteranno a diagnosticare e prescrivere trattamenti. Anche i Policy-makers possono beneficiare di questo ecosistema e, grazie a serie di dataset più ampi, potranno pianificare meglio il futuro. Infine, i ricercatori avranno la possibilità di attingere a un enorme bacino di dati per ricerche salvavita.

Il percorso dell'IA dal laboratorio al paziente

Le principali organizzazioni sanitarie hanno già dimostrato il ruolo dell'IA negli ospedali portando la tecnologia al letto del paziente. L'IA multimodale può, ad esempio, aiutare a rilevare i segnali e a fornire informazioni su più flussi di dati paralleli, come quelli di imaging, genomici e clinici. Nel 2023, altri fornitori di servizi sanitari seguiranno questa tendenza e utilizzeranno l'intelligenza artificiale connessa per migliorare il processo decisionale clinico, creare sistemi di alert precoce per gli ambienti di cura complessi e monitorare la conformità a importanti protocolli clinici.

Dati reali e dati genetici accelerano gli studi clinici

Le aziende farmaceutiche possono portare le terapie sul mercato più rapidamente utilizzando più tecnologia e basandosi su dati reali. Per rendere ciò possibile, stanno ristrutturando i reparti che prima lavoravano a silos e fare in modo che gli esperti di digitalizzazione collaborino per rendere gli studi clinici ancora più efficaci ed efficienti. Lo sviluppo di terapie basate sull'analisi di cellule e geni sarà digitalizzato, a favore di una maggiore personalizzazione dei farmaci.

L'IA diventa più efficace grazie all'adozione da parte di scienziati e ricercatori clinici

Gli sponsor degli studi clinici stanno implementando sempre più spesso l'IA multimodale e la multigenomica alla realtà clinica. In questo modo, i calcoli computerizzati identificheranno nuove possibilità per i farmaci, genereranno una migliore conoscenza dei pazienti, velocizzeranno le attività quotidiane, ecc. Le applicazioni di IA che non possono essere spiegate ai ricercatori clinici o agli scienziati o che non si basano su informazioni derivanti da dati di qualità vengono sostituite da approcci più precisi grazie al miglioramento della qualità degli algoritmi e dei cluster matematici e ai progressi nell'uso dell'explainable IA.