Medicina a misura umana e scientifica. Ospedali e pronto soccorso decongestionati, pazienti monitorati e soddisfatti. Sogni? Utopie? Affatto, in Inghilterra sono già una realtà assistenziale sanitaria collaudata.
Nell’ambito del progetto pilota attuato dagli ospedali di Dartford e Gravesham, all’estrema periferia sud di Londra, i pazienti dimessi sono dotati di una fascia al braccio con Wi-Fi che monitora a distanza la loro frequenza respiratoria, i livelli di ossigeno, le pulsazioni, la pressione sanguigna e la temperatura corporea. I dati sono analizzati e monitorati da sistemi d’intelligenza artificiale che stanno cambiando radicalmente il rapporto fra sistema sanitario pubblico e assistiti.
Col programma pilota del Public Health Service, il servizio sanitario nazionale britannico, che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare tutti i dati dei pazienti in tempo reale, i tassi di riammissione degli ospedali sono diminuiti e le visite alle emergenze sono state ridotte. Inoltre, la necessità di costose visite a domicilio è diminuita del 22%. Mentre la disponibilità dei medici, chirurghi e radiologi mento addetti ai vari protocolli è aumentata al 96%, rispetto alla media del settore del 50%.
Come evidenziato dal blog https://francescomacri.wordpress.com/2019/06/03/nuova-medicina-dispositivi-indossabili-e-ai-intelligenza-artificiale/ il progetto pilota inglese prevede di raggiungere come obiettivo quello che, il Prof. Clay Christensen, della Harvard Business School, chiama “non consumo”. Un termine che rappresenta un modo gentile per definire la “riduzione dei costi”.
L’assistenza monitorizzata si avvale di algoritmi che evidenziano gli eventuali segnali di allarme e sono e in grado di avvisare all’istante sia i pazienti che i medici.
La grande promessa inglese dell’intelligenza artificiale – previsioni accurate a costi marginali, quasi nulli – sta suscitando un crescente interesse internazionale.
I produttori di dispositivi di monitoraggio stanno testando analoghi sistemi negli Stati Uniti, a cominciare dal Mount Sinai Hospital di New York. L’obiettivo del collaudo americano è quello di ridurre le riammissioni dei pazienti, che costa agli ospedali statunitensi circa 40 miliardi di dollari all’anno.
La direttiva principale dei sistemi sanitari è infatti: la riduzione dei costi e la cura centrata sul paziente.
La trasformazione della medicina attraverso l’intelligenza artificiale prevede in particolare :
- Concentrarsi sull’impatto delle metriche critiche, che può essere ottenuto attraverso programmi condivisi con centri ospedalieri selezionati e team clinici pronti ad avviare specifici punti di contatto e interventi sul paziente.
- Ridurre il rischio utilizzando anche la Blockchain per creare un set di cartelle cliniche elettroniche standard e dati garantiti tra i vari operatori sanitari.
- Utilizzare l’intelligenza artificiale per collaborare senza entrare in competizione con i professionisti più esperti e qualificati. In radiologia, ad esempio, alcuni algoritmi hanno eseguito diagnosi basate su immagini in maniera più efficiente rispetto agli esperti umani. Tuttavia non è chiaro se i pazienti e le istituzioni mediche si fideranno dell’intelligenza artificiale per automatizzare completamente interventi e cure. Un altro progetto pilota dell’Università della California a San Diego, in cui l’AI ha diagnosticato con successo le malattie infantili in modo più accurato rispetto ai pediatri di livello junior, ha comunque richiesto ai medici senior di rivedere e firmare personalmente la diagnosi. Il vero obiettivo è sempre quello di usare l’intelligenza artificiale per collaborare con i medici che cercano maggiore precisione e non provare a sostituirli. Anche nella trasformazione della medicina, l’algor-etica sembra quanto mai urgente e importante. Il Massachusetts Institute of Technology e il Massachusetts General Hospital hanno sviluppato un modello di deep learning, l’apprendimento, profondo che identifica i pazienti che potrebbero sviluppare il cancro al seno in futuro.Imparando dai dati di 60.000 pazienti, il sistema AI consente ai medici di personalizzare il loro approccio allo screening del cancro al seno, creando essenzialmente un profilo di rischio dettagliato per ciascun paziente.
Se tenute insieme, queste tre direttrici” hanno il potenziale per fornire un chiaro percorso per sfruttare efficacemente una tecnologia con sviluppi molto promettenti e risolutivi per una medicina globale a misura d’uomo e della scienza.
