Ecco come l’intelligenza artificiale può aiutare nelle terapie!

I sistemi artificialmente intelligenti nel settore sanitario hanno il seguente schema tipico. Un tale sistema inizia con una grande quantità di dati, su questi dati vengono impiegati algoritmi di apprendimento automatico per ottenere informazioni, queste informazioni vengono quindi utilizzate per generare un output utile per risolvere un problema ben definito nel sistema medico. Molto lavoro è stato fatto anche nel campo dell’IA e della prognosi dei pazienti. Ad esempio, i ricercatori di Google[7] hanno sviluppato e addestrato un DCNN utilizzando 128.175 immagini del fondo retinico per classificare le immagini come retinopatia diabetica ed edema maculare per gli adulti con diabete. Ci sono diversi vantaggi dell’esistenza di un tale modello artificialmente intelligente, come ad esempio:

Classificazione automatizzata della retinopatia diabetica che porta a una maggiore efficienza nella diagnosi di molti pazienti in tempi più brevi; Servire come oftalmologi di seconda opinione; Rilevamento della retinopatia diabetica nelle fasi iniziali grazie alla capacità del modello di studiare le immagini a livello granulare, cosa impossibile da fare per un oftalmologo umano; Ampia copertura dei programmi di screening che riducono le barriere all’accesso. I sistemi artificialmente intelligenti vengono applicati anche nel settore sanitario per migliorare l’esperienza del paziente, la cura del paziente e fornire supporto ai medici attraverso l’uso di assistenti AI. Aziende come BotMD hanno costruito sistemi che possono aiutare 24 ore su 24 con problemi clinici riguardanti: Trovare istantaneamente quali medici sono di guardia e programmare il prossimo appuntamento disponibile; il sistema AI può anche cercare più sistemi di programmazione in diversi ospedali. Rispondere a domande relative alla prescrizione, come disponibilità di farmaci e farmaci alternativi convenienti. Assistere i medici nella ricerca del protocollo ospedaliero, dell’elenco degli strumenti clinici disponibili e dei farmaci disponibili attraverso l’uso di un’applicazione mobile, migliorando così il flusso di lavoro in ospedale.

Con una crescente domanda di servizi e carichi di lavoro allungati, alcune cliniche di salute mentale stanno studiando modi automatizzati per monitorare il controllo di qualità tra i terapisti. La clinica di salute mentale Ieso utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare il linguaggio utilizzato nelle sue sessioni di terapia attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL), una tecnica in cui le macchine elaborano le trascrizioni. La clinica mira a fornire ai terapisti una migliore visione del loro lavoro per garantire la fornitura di elevati standard di assistenza e per aiutare i tirocinanti a migliorare.

Le aziende tecnologiche ne hanno preso atto e stanno fornendo alle cliniche gli strumenti per comprendere meglio le parole pronunciate tra terapisti e clienti. Nel Regno Unito e negli Stati Uniti, la società di software Lyssn fornisce a cliniche e università una tecnologia progettata per migliorare il controllo della qualità e la formazione.