Le promesse dell’intelligenza artificiale (AI) nell’healthcare, quindi in ambito sanitario, sono maggiori rispetto ad altri ambiti. Migliori risultati, cure più mirate e riduzione dei costi. Ma l’impiego è ancora superficiale.
AI nell’healthcare: benefici non ancora sfruttati a pieno
Nonostante queste rosee premesse, l’intelligenza artificiale in ambito sanitario non è ancora alla sua massima espressione.
Le ragioni sono tante, ma principalmente ci sono: il problema della privacy, della specificità dei dati, le limitazioni del budget ed i problemi relativi agli accessi.
Innanzitutto vediamo quali sono, nello specifico, i campi in cui è possibile usare l’AI:
Imaging medico, la patologia digitale e la genomica.
Usata in questi contesti, l’intelligenza artificiale ha portato a velocità e accuratezza delle diagnosi, ma anche all’individuazione precoce di malattie come il tumore al seno.
Questi tre campi non sono isolati tra di loro, ma sono legati da una sottile linea rossa che fa capo alla diagnostica.
L’imaging medico, per esempio, porta alla biopsia il cui risultato, dato in mano ad un patologo, può aprire la strada agli studi genomici.
Tali studi, poi, potranno essere utilizzati per sviluppare una terapia personalizzata in base al genoma del paziente o dei marcatori genetici osservati.
I tre ambiti visti nel dettaglio
Imaging Medico.
L’imaging medico è protagonista di un’ondata che punta all’efficienza. Cosa vuol dire?
Vuol dire che la popolazione dei pazienti invecchia e l’imaging diventa sempre più necessario.
Contemporaneamente il personale di radiologia tende a diminuire e nelle aree rurali c’è addirittura carenza.
Nell’imaging medico è importante l’AI per il progresso globale della tecnica, ma è nell’analisi e nella diagnostica che l’intelligenza artificiale è più significativa.
I modelli di deep learning sono stati sviluppati per rispondere ad uno svariato numero di esigenze per migliorare velocità e accuratezza delle analisi.
Le aree di studio più coinvolte sono: individuazione di noduli polmonari, tumore al cervello, al seno, alla prostata e sclerosi multipla.
Patologia Digitale.
La domanda dei servizi nell’ambito della patologia aumenta più rapidamente del numero di patologi.
Di conseguenza i laboratori devono diventare più efficienti per trattare più casi in meno tempo.
Ma di cosa si occupa la patologia?
Detto in parole molto semplici: viene prelevato un campione di tessuto da analizzare; il tessuto viene posto su un vetrino che poi verrà passato al patologo che analizzerà al microscopio elettronico.
È un processo manuale e può comportare errori e ritardi, soprattutto se la diagnosi va fatta in fretta o se bisogna consultare un consulente esterno.
In termini di maturità per ciò che riguarda l’AI, la patologia digitale si trova più indietro rispetto all’imaging medico.
Ma sono due tecniche diverse e nella patologia digitale, dovendo accoppiare tecnologia digitale a processi fisici, i vantaggi economici sono meno evidenti.
Genomica.
Obiettivo della genomica è prendere tutti i dati e le sequenze e scoprire quali differenze sono rilevanti.
Per esempio: quale variante di gene o combinazioni di geni predispone di più verso una determinata malattia?
La gestione dei dati in questo caso è abbastanza complicata.
Basti sapere che per un singolo individuo, il sequenziamento “pesa” fino ad 1 TB.
NetApp dà il suo contributo
In attesa di uno sviluppo concreto dell’AI, per quanto riguarda il cloud e lo storage dei dati, NetApp è una soluzione già scelta da molte aziende.
Wuxi Next Code, per esempio, è una società di analisi per i dati genomici e usa NetApp Cloud Volumes per ottimizzare la gestione di applicazioni data-driven.
Mentre il Mt. San Rafael Hospital del Colorado si avvale delle soluzioni Big Data Analytics per accelerare l’accesso ai dati e avere informazioni predittive per monitorare la salute dei pazienti.
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