La Hybrid Intelligence apre nuove opportunità nel settore sanitario
Hybrid Intelligence nel settore sanitario
Nell’ultimo decennio, abbiamo compiuto progressi rivoluzionari come organi artificiali, chirurgia robotica, telemedicina, dispositivi indossabili per la salute, medicina di precisione e così via. Il potere trasformativo sembra così promettente che l’industria sanitaria sta investendo nelle tecnologie dell’IA. Una mutua integrazione di uomini/donne con macchine può accelerare il progresso nel settore sanitario.
La tecnologia ha fatto molta strada, trasformandosi da un facilitatore a un alleato. Con le tecnologie digitali, il settore sanitario ha fatto enormi passi innovativi. Una grande parte dei fornitori di servizi sanitari ha integrato tecnologie all’avanguardia per combattere le malattie, sviluppare vaccini moderni, avanzamenti farmaceutici, salvare vite umane e migliorare la qualità della vita.
“Crediamo che le applicazioni delle tecnologie per la salute dei consumatori, i dispositivi indossabili e gli strumenti per l’autodiagnosi abbiano il potenziale per rafforzare la connessione tra paziente e medico e migliorare gli esiti in campo di salute.” – Dr. Glen Stream, Presidente, Medicina di Famiglia per la Salute dell’America
Indipendentemente dalle crescenti preoccupazioni legate all’IA, la tecnologia è diventata un elemento indispensabile nella nostra vita. Il settore sanitario sta assistendo a un cambiamento dinamico verso modelli ibridi, in cui tecnologia ed esseri umani lavorano in sincronia per offrire una migliore qualità della vita.
Intelligenza ibrida, una svolta rivoluzionaria
Con l’intelligenza ibrida, non ci affidiamo più a un’allocazione dei compiti compartimentalizzata, né cerchiamo di mantenere gli esseri umani nel loop. È un impegno deliberato per assegnare compiti tra esseri umani e agenti conversazionali (combina intelligenza umana e artificiale) per coevolvere e ottenere risultati migliori.
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Intelligenza ibrida – Abilitazione della mutua integrazione
Lo sviluppo di farmaci moderni e prodotti farmaceutici dipende gravemente dalla ricerca e i dati sono un catalizzatore critico per guidare queste innovazioni di massa. La rivoluzione dei Big Data, la digitalizzazione e le tecnologie dell’IA hanno ridotto i tempi di commercializzazione per le scoperte più innovative. Nel settore sanitario, il tempo è un fattore critico.
Un esempio tipico sarebbe come AlphaGo di DeepMind ha utilizzato l’esperienza umana e algoritmi avanzati per sconfiggere un campione mondiale di Go. Combinando un approccio di apprendimento supervisionato con gli esseri umani e utilizzando tecniche di apprendimento profondo, AlphaGo è riuscito a creare uno dei giocatori di Go più formidabili.
Le moderne tecnologie hanno il potenziale per trasformare la fornitura di assistenza sanitaria, ma l’adozione digitale crescente pone molteplici sfide. I cambiamenti culturali dinamici e la trasformazione del luogo di lavoro sono una dimensione critica che deve essere affrontata. L’integrazione di tecnologie intelligenti e l’abilitazione del personale sanitario con un modello ibrido facilita la trasformazione, in cui esseri umani e tecnologia lavorano a stretto contatto per ottenere il miglior risultato.
Intelligenza ibrida negli ospedali
La qualità del servizio e la soddisfazione del paziente sono indicatori importanti nel settore sanitario. La soddisfazione del paziente ha una correlazione diretta con la qualità dell’assistenza sanitaria. Con le moderne tecnologie, gli ospedali possono stabilire, monitorare e rafforzare linee guida di cura esplicite.
Assicurare una comunicazione senza soluzione di continuità è essenziale per garantire un servizio sanitario di qualità. Quando le informazioni sono tenute separate, la collaborazione reciproca ne risente oltre i confini dipartimentali. Gli specialisti sanitari, i clinici e altri membri critici del personale sanitario dovrebbero lavorare come un team, il che permette una diagnosi collaborativa delle malattie e lo sviluppo di piani di trattamento in più reparti. L’intelligenza ibrida migliora anche l’apprendimento continuo in cui esseri umani e sistemi intraprendono un percorso condiviso, imparando l’uno dall’altro.
Con l’intelligenza ibrida, gli agenti conversazionali nei sistemi sanitari possono migliorare la collaborazione e il coordinamento di molteplici compiti critici e persino agevolare l’assistenza ai pazienti in un ambiente clinico complesso. L’integrazione di meccanismi di ragionamento basati su regole e basati su casi può essere utilizzata dai professionisti sanitari per recuperare rapidamente casi simili a scopo di riferimento.
Intelligenza ibrida per fare un impatto nel settore sanitario
- Dati dei pazienti semplici e coerenti tra i reparti
- I medici in formazione/residenti possono accelerare la presa di decisioni collegandosi e collaborando virtualmente con medici specialisti.
- Recupero facile dei dati del paziente con una storia medica
- Minimizzare il carico di lavoro dei dipendenti sanitari
- Sostenere attivamente i dipendenti sanitari nell’esecuzione di compiti ripetitivi
IA per concentrarsi sulla cura e sulla previsione del rischio
L’IA come mainstream per la previsione del rischio. L’intelligenza artificiale ha mostrato promesse eccezionali nella rilevazione degli Organi a Rischio (OAR). Il tasso di successo nella rilevazione del cancro da parte di radiologi AI simulati è superiore ai casi identificati da un radiologo residente.
Il numero crescente di pazienti affetti da cancro che cercano piani di trattamento mette una pressione significativa sul dipartimento di radioterapia, il che può portare a errori cognitivi e influire sull’assistenza ai pazienti. La rilevazione tramite IA può essere utilizzata per massimizzare la rilevazione del cancro nella fase iniziale e ridurre al minimo i richiami dei casi.
L’intelligenza artificiale ha il potenziale per raccogliere dati da diverse fonti e automatizzare compiti ripetitivi come la delineazione degli OAR, le simulazioni, ecc., per ridurre il carico di lavoro e offrire un’esperienza senza soluzione di continuità.
Neuromorfici e microcircuiti neurali artificiali
Neuromorfi e microcircuti neurali artificiali possono essere un vero game changer nell’industria sanitaria. L’IA offre molteplici applicazioni, da chip per combattere malattie fino a imitare funzionalità degli organi e agire come alternative a basso costo per i pazienti.
L’IA al servizio della cura dei pazienti
Il burnout e l’eccessivo carico di lavoro sono problemi che affliggono il settore sanitario. Lo stress cronico e l’esaurimento possono portare a rischi permanenti per la salute. Dotare la tecnologia medica di intelligenza ibrida aiuterà questi settori sovraccarichi a gestire ed ottimizzare efficacemente i loro compiti. La MedTech abilitata dall’IA ha il potenziale per diagnosticare anomalie sottili, confrontare i dati dei pazienti con librerie elettroniche per identificare pattern, esplorare diagnostici avanzati, eccetera, sullo sfondo. Consentendo infine ai professionisti medici di dedicare più tempo alla cura dei pazienti.
Accelerare le decisioni cliniche
Cardiologi e radiologi possono utilizzare l’imaging medico abilitato dall’IA per dare priorità ai casi in base alla gravità. Utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, i professionisti sanitari possono analizzare enormi quantità di cartelle cliniche elettroniche, identificare relazioni, tracciare pattern e costruire piani di trattamento basati su evidenze. La tecnologia aiuta i professionisti sanitari ad esplorare nuove soluzioni, rendere gli studi clinici più efficienti, fornire cure personalizzate e prendere decisioni più rapide.
In breve
L’IA per la sanità è giustificata? Beh, stiamo ancora cercando un modo per abbracciare e integrare completamente l’IA nella vita di tutti i giorni. Se non i robot umanoidi, tecnologie come “IA ibrida, IA ristretta” hanno ottenuto ampio consenso tra molte industrie. La ricerca e lo sviluppo all’avanguardia stanno accelerando intorno a come la tecnologia IA possa essere armoniosamente sincronizzata con la sanità.
Il futuro potrebbe essere guidato dall’H-AI, una fusione di esseri umani e IA per sincronizzarsi e operare come un individuo completo. Al contrario, una delle sfide più grandi con la tecnologia di intelligenza ibrida e la sua applicabilità è: come si regola una tecnologia (IA adattiva) che regola costantemente il suo corso per la migliore performance?
