Come l'apprendimento automatico sta ridefinendo il settore sanitario

Il settore sanitario globale è in piena espansione. Secondo una ricerca recente, quest'anno dovrebbe superare la soglia dei 2 trilioni di dollari, nonostante le prospettive economiche lente e le tensioni commerciali globali. Gli esseri umani, in generale, vivono una vita più lunga e più sana.

C'è una maggiore consapevolezza sulla donazione di organi viventi. I robot vengono utilizzati per rimozioni della cistifellea, protesi d'anca e trapianti di reni. La diagnosi precoce dei tumori della pelle con il minimo errore umano è una realtà. Gli interventi chirurgici ricostruttivi del seno hanno consentito ai sopravvissuti al cancro al seno di partecipare alla ricostruzione delle loro ghiandole.

Tutti questi lavori erano impensabili sessant'anni fa. Ora è un momento entusiasmante per il settore sanitario globale mentre avanza lungo il suo viaggio verso il futuro.

Tuttavia, poiché è probabile che la popolazione mondiale di 7,7 miliardi raggiunga gli 8,5 miliardi entro il 2030, soddisfare i bisogni sanitari potrebbe essere una sfida. È qui che i progressi significativi nell'apprendimento automatico (ML) possono aiutare a identificare i rischi di infezione, migliorare l'accuratezza della diagnostica e progettare piani di trattamento personalizzati.

fonte: Deloitte Insights – Prospettive sanitarie globali per il 2020

In molti casi, questa tecnologia può persino migliorare l'efficienza del flusso di lavoro negli ospedali. Le possibilità sono infinite ed eccitanti, il che ci porta a un segmento essenziale dell'articolo:

Applicazione dell'apprendimento automatico in ambito sanitario

Capite il concetto dell'indice LACE?

Progettato in Ontario nel 2004, identifica i pazienti a rischio di riammissione o morte entro 30 giorni dalla dimissione dall'ospedale. Il calcolo si basa su quattro fattori: durata della degenza del paziente in ospedale, acutezza del ricovero, malattie concomitanti e visite al pronto soccorso.

L'indice LACE è ampiamente accettato come un barometro della qualità dell'assistenza ed è notoriamente basato sulla teoria dell'apprendimento automatico. Utilizzando le cartelle cliniche passate dei pazienti, il concetto aiuta a prevedere il loro futuro stato di salute. Consente ai professionisti medici di allocare le risorse in tempo per ridurre il tasso di mortalità.

Aree dell'assistenza sanitaria in evoluzione grazie all'apprendimento automatico

Questo progresso tecnologico ha iniziato a gettare le basi per una più stretta collaborazione tra le parti interessate del settore, opzioni chirurgiche convenienti e meno invasive, terapie olistiche e nuovi modelli di erogazione delle cure. Ecco cinque esempi di innovazioni ML attuali ed emergenti:

1. Scoperta della droga

Dallo screening iniziale dei composti farmacologici al calcolo delle percentuali di successo di un farmaco specifico in base a fattori fisiologici dei pazienti: il Knight Cancer Institute dell'Oregon e il Project Hanover di Microsoft stanno attualmente applicando questa tecnologia per personalizzare le combinazioni di farmaci per curare il cancro del sangue.

L'apprendimento automatico ha anche dato vita a nuove metodologie come la medicina di precisione e il sequenziamento di nuova generazione in grado di garantire che un farmaco abbia il giusto effetto sui pazienti. Ad esempio, oggi i professionisti del settore medico possono sviluppare algoritmi per comprendere i processi patologici e trattamenti innovativi per malattie come il diabete di tipo 2.

2. Reclutamento ottimizzato dei pazienti per le sperimentazioni cliniche

Iscrivere volontari per le sperimentazioni cliniche non è facile. Molti filtri devono essere applicati per vedere chi è idoneo per lo studio. Con l'apprendimento automatico, è facile raccogliere i dati dei pazienti come cartelle cliniche passate, comportamento psicologico, anamnesi familiare e altro ancora.

Inoltre, la tecnologia viene utilizzata anche per monitorare le metriche biologiche dei volontari e il possibile danno degli studi clinici a lungo termine. Con dati così convincenti in mano, i professionisti medici possono ridurre il periodo di prova, riducendo così i costi complessivi e aumentando l'efficacia dell'esperimento.

3. Trattamenti personalizzati

Ogni corpo umano funziona in modo diverso. Le reazioni a un alimento, una medicina o una stagione differiscono. Ecco perché abbiamo le allergie. Quando è così, perché personalizzare le opzioni di trattamento in base ai dati medici del paziente è ancora un pensiero così strano?

L'apprendimento automatico aiuta i professionisti sanitari a determinare il rischio per ciascun paziente, in base ai sintomi, alle cartelle cliniche precedenti e alla storia familiare utilizzando sensori microbiologici. Questi minuscoli gadget monitorano la salute del paziente e segnalano le anomalie senza pregiudizi, consentendo così capacità più sofisticate di misurazione della salute.

4. Rilevazione precoce del cancro della pelle

Cisco riferisce che la connessione machine-to-machine nell'assistenza sanitaria globale sta crescendo a un tasso del 30% CAGR, che è il più alto rispetto a qualsiasi altro settore!

L'apprendimento automatico viene utilizzato principalmente per estrarre e analizzare i dati dei pazienti per scoprire modelli ed eseguire la diagnosi di così tante condizioni mediche, una delle quali è il cancro della pelle.

A oltre 5,4 milioni di persone negli Stati Uniti viene diagnosticata questa malattia ogni anno. Sfortunatamente, la diagnosi è un processo virtuale e che richiede tempo. Si basa su lunghi screening clinici, comprendenti una biopsia, una dermoscopia e un esame istopatologico.