L'intelligenza artificiale trasforma l'assistenza sanitaria, ma non nel modo previsto  

Immagina questo: è il momento del tuo controllo annuale, quindi scatti foto dei tuoi occhi e della strana eruzione cutanea lungo le braccia. Diagnostica per immagini basata sull'intelligenza artificiale controlla la tua retina per i biomarcatori della malattia retinica 1 e verificare che la pelle secca e squamosa sia probabilmente un eczema, un dettaglio salvato nella cartella clinica del paziente. 

Il tuo appuntamento inizia con una mammografia annuale prima che il medico entri e ti chieda della tua recente riacutizzazione dell'eczema. Ascoltano attentamente mentre discuti di un recente cambiamento nel tuo ritmo del sonno: gli occhi incollati su di te piuttosto che sullo schermo di un computer. Prima della fine dell'appuntamento, il medico esamina la lettura dell'intelligenza artificiale della tua mammografia conferma che la tua radiografia è nitida 2 , fornendoti un risultato entro un'ora anziché settimane. 

Una volta che te ne vai, il tuo medico può rivolgersi all'intelligenza artificiale per riassumere le note del paziente ed evidenziare eventuali sfumature che potrebbero essere sfuggite. Invece, dedicheranno più tempo ad analizzare le tue risposte alle domande del check-in e a personalizzare il tuo piano di trattamento, incluso il suggerimento di una dieta speciale per l'eczema e creme topiche.

Come paziente, non interagirai direttamente con l’intelligenza artificiale, almeno non ancora, ma renderà la vita del tuo medico più semplice, la sua diagnostica più accurata e la tua esperienza più piacevole. Benvenuti nel futuro dell'assistenza sanitaria.

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Dove il nostro sistema sanitario sta deludendo i medici

Le discussioni sul sistema sanitario in genere ruotano attorno al fallimento dei pazienti, ma spesso dimentichiamo che sta deludendo anche i nostri operatori sanitari. 

I tassi di burnout hanno in costante aumento tra i medici nell'ultimo decennio. Nel 2024, più della metà dei medici segnalato burnout nel Rapporto sul burnout e sulla depressione del medico Medscape - e l'83% di questi destinatari ha affermato che il loro burnout era un risultato diretto del loro lavoro. Inoltre, le donne professioniste del settore sanitario erano ancora più propense ad affrontare il burnout.

Brian Ferguson, il fondatore di società di tecnologia sanitaria Arena Labs , conosce bene le statistiche. La sua azienda fornisce soluzioni al burnout basate sui dati offrendo strumenti e tattiche di formazione ai medici in prima linea.

'Il motivo per cui la maggior parte dei medici e degli infermieri si rivolge al settore sanitario è prendersi cura dei pazienti', spiega Ferguson. 'Parte del burnout è che si sentono come se avessero troppo carico amministrativo. Non stanno facendo le cose per cui si erano iscritti nella cura dei pazienti.'

Nessuna parte della scuola per infermieri o di medicina insegna ai medici come gestire realmente il proprio sistema nervoso, riposare, recuperare o [o] bilanciare l'energia.

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Ferguson, la cui madre era infermiera, ha trascorso la sua carriera in organizzazioni ad alte prestazioni. Ha visto come agli atleti d'élite, ai creativi e ai militari venivano insegnati i fattori umani (ovvero la comprensione e la gestione dei limiti delle persone).

'Viene insegnata la connessione tra idratazione e cognizione, sonno e capacità di concentrazione. Questi elementi basilari della nostra fisiologia innata', afferma Ferguson. Eppure l’assistenza sanitaria è uno degli ultimi settori a tenere conto dei fattori umani.

'Nessuna parte della scuola per infermieri o della facoltà di medicina insegna ai medici come gestire realmente il proprio sistema nervoso, riposare, recuperare o [o] bilanciare l'energia', aggiunge.

Non solo questo burnout costa di più al sistema sanitario $ 260 milioni all'anno , ma mette anche a rischio i pazienti. I medici che si occupano di burnout lo sono il doppio delle probabilità di essere coinvolti in un incidente relativo alla sicurezza del paziente.

'Una delle affermazioni provocatorie che facciamo in Arena Labs è che la parte meno importante della sicurezza del paziente è il paziente. Se sono una persona che concentra tutta la sua vita sulla variabile esterna di un'altra persona a scapito di me stessa, sono in realtà degradando proprio la cosa per cui sono venuto a fare.'

Come l’intelligenza artificiale può aiutare con il burnout

Ridurre il carico mentale del lavoro amministrativo

Molte persone potrebbero pensare all’intelligenza artificiale come a un robot futuristico che esegue un intervento chirurgico a cuore aperto o una complicata ricostruzione spinale (e sì, esistono!), ma l’obiettivo dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario non è quello di sostituire i medici. E' per aiutarli.

'Nel breve termine, l'assistenza sanitaria continuerà a essere un sistema umano', afferma Ferguson. 'Non importa quanto le persone avanzate riescano a raggiungere il livello di abilitazione tecnologica e di cura del paziente, c'è ancora un essere umano che si occupa della salute di un altro essere umano. Anche la migliore intelligenza artificiale non può spiegare la necessità di aiutare quell'essere umano, il medico, essere il meglio di sé.'

Cosa significa questo per l’intelligenza artificiale? Il più piccolo importo di sostegno potrebbe fare la differenza più grande. Ad esempio, i medici trascorrono in media 15,5 ore settimanali sui compiti amministrativi e questo compito noioso ma essenziale è diventato il primo obiettivo di molte startup di intelligenza artificiale nel settore sanitario.

Aziende come Freed AI, a Conforme HIPPA Scriba AI, lanciato nel 2022 con l’obiettivo di ridurre le pratiche burocratiche dei medici. La sua tecnologia afferma di ridurre i tempi di documentazione dei medici del 95% e questo drastico calo si riflette nell’implementazione di scribi dell’IA presso grandi reti mediche come Gruppo medico permanente . Il gruppo ha distribuito gli scribi dell’IA a più di 10.000 medici nell’ottobre del 2023; nell’aprile del 2024, ha riferito che gli scribi dell’IA hanno salvato i medici all’interno del gruppo almeno un’ora di lavoro al giorno. 

'Ho sentito aneddoticamente dai nostri partner medici che ciò che apprezzano di più è l'intelligenza artificiale generata dalla voce per prendere appunti. E sembra che stia risolvendo un problema nel modo più profondo, consentendo loro di tornare a ciò che vogliono fare.'

Ridurre il carico mentale del lavoro amministrativo

Oltre a far risparmiare tempo essenziale ai medici, l’intelligenza artificiale apre anche la porta a diagnosi più rapide, che indirettamente potrebbero aiutare a salvare vite umane. Si stima che 795.000 pazienti all’anno muoiono o sono permanentemente invalidi a causa di una diagnosi errata. Sebbene non vi sia alcuna garanzia che l’intelligenza artificiale possa invertire queste statistiche, ci sono prove promettenti che possa aiutare. 

Una prima valutazione di ChatGPT nel file Giornale di ricerca medica su Internet ha scoperto che il Large Language Model (LLM) aveva un Tasso di precisione del 76,9% nella diagnosi dei pazienti 3 . (I modelli linguistici di grandi dimensioni sono una sottocategoria di macchine per il deep learning che elaborano e generano specificamente il linguaggio umano.)

Ulteriori ricerche hanno supportato questa affermazione, dimostrando che l’intelligenza artificiale era quasi due volte più accurato dei medici nel fare una diagnosi corretta (59,1 contro 33,6%). Inoltre, le prime ricerche del 2019 hanno suggerito che l’intelligenza artificiale potrebbe essere un modo ottimale per aiutare a diagnosticare le lesioni renali acute (AKI) fino a 48 ore prima 4 , un’impresa impegnativa che spesso impedisce ai pazienti di ricevere le cure necessarie. 

Tuttavia, nonostante tutto l’entusiasmo che può esistere intorno all’intelligenza artificiale nello spazio medico, ci sono ancora dei limiti, vale a dire i medici stessi. Un piccolo studio pubblicato in Rete JAMA aperta il mese scorso ha scoperto LLM in realtà non ha fatto una differenza significativa 5 nell'assistere i medici rispetto alle risorse convenzionali (anche se il chatbot LLM ha sovraperformato significativamente i medici durante la diagnosi da solo ). I medici erano spesso titubanti quando un LLM offriva un’opinione diversa dalla loro e molti non capivano il modo corretto di sollecitare l’IA. 

Questi risultati contraddicevano le ipotesi dei ricercatori, tra cui Jonathan H. Chen, MD, Ph.D ., professore assistente presso Centro Stanford per la ricerca informatica biomedica . Il team si aspettava che i sistemi di intelligenza artificiale dei chatbot funzionassero bene sulla base di studi pilota e presumeva che i medici dotati di uno strumento simile avrebbero ottenuto risultati migliori.

'I risultati sono andati contro il 'teorema fondamentale dell'informatica' che presuppone che la combinazione di uomo e computer dovrebbe avere prestazioni migliori di entrambi da soli', afferma Chen. 'Anche se mi piacerebbe ancora credere che sia vero, i risultati di questo studio mostrano che la formazione, l'integrazione e la valutazione deliberate sono necessarie per realizzare effettivamente quel potenziale.'

Avremo tutti bisogno di apprendere nuove competenze su come interagire con i sistemi di intelligenza artificiale dei chatbot per spingerli e negoziarli affinché si comportino nel modo in cui desideriamo.

Anche se gli LLM tendono ad essere al centro della discussione nella diagnosi dei pazienti, non sono gli unici strumenti a disposizione di medici e infermieri. Anche i sistemi di deep learning sono una parte fondamentale della discussione. 

I sistemi di deep learning si riferiscono a macchine che apprendono dai dati utilizzando reti neurali artificiali. Questi sistemi di intelligenza artificiale possono rilevare l'anemia dalle immagini retiniche 6 E rivelare segni di malattia retinica diabetica 1 , così come elevati livelli di emoglobina glicata (un indicatore di livelli elevati di glucosio nel sangue e aumento del rischio di problemi di salute legati al diabete). 

In effetti, esiste anche un modello di deep learning per aiutare in modo rapido e preciso leggere le mammografie . E sì, ha dimostrato una valutazione simile ai radiologi esperti durante la lettura delle immagini mammografiche digitali a tutto campo.

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Non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale possa farlo e lo farà  rivoluzionare il modo in cui vengono diagnosticati i pazienti , ma il prossimo anno aprirà la strada agli operatori sanitari per capire come utilizzare in modo appropriato l’intelligenza artificiale per informare e supportare la loro diagnosi. 

Aiutare i medici a vagliare il sovraccarico di dati

Il miglioramento della diagnostica è l’obiettivo immediato della maggior parte della ricerca sull’intelligenza artificiale, ma gli innumerevoli casi d’uso dell’intelligenza artificiale garantiscono che sia ben lungi dall’essere la fine. Si prevede che anche l’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo fondamentale nella trasformazione della radioterapia. 

Una recensione del 2023 pubblicata su Giornale di ricerca sulle radiazioni ha scoperto che l’intelligenza artificiale potrebbe aiutare drasticamente ridurre il tempo necessario per creare un piano di trattamento del cancro da diversi giorni a pochi minuti, se non secondi. 

L’impatto dell’intelligenza artificiale va oltre il modo in cui riceviamo i trattamenti e arriva anche alla creazione dei trattamenti stessi. L’azienda biotecnologica basata sull’intelligenza artificiale Medicina Insilica , del valore di 895 milioni di dollari, è attualmente in fase di sperimentazione sull’uomo per il primo farmaco sviluppato utilizzando la tecnologia dell’intelligenza artificiale generativa. 

Il trattamento, ISM001-055, è destinato ai soggetti affetti da fibrosi polmonare idiopatica (IPF), una malattia che colpisce più di 100.000 persone. Primi risultati in prima linea mostrano risultati promettenti per il trattamento, che è ben tollerato dai pazienti con IPF.

Anche la migliore intelligenza artificiale non può spiegare la necessità di aiutare quell’essere umano, il medico, a dare il meglio di sé.

Cosa verrà

Guardando al 2025, continueremo a comprendere i modi in cui l’intelligenza artificiale può aiutare a risolvere alcune delle maggiori complicazioni nel settore sanitario: diagnosi errate, burnout e ricerca generale. Tuttavia diventerà anche chiaro quanta formazione sia necessaria per garantire che l’intelligenza artificiale a nostra disposizione venga utilizzata in modo efficace.

La carenza di competenze tecnologiche affligge già il settore sanitario. Poiché gli investimenti nell’intelligenza artificiale aumenteranno da 20 miliardi di dollari nel 2024 a quasi 150 miliardi di dollari entro i prossimi cinque anni, la formazione di una forza lavoro qualificata in grado di utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare la documentazione, la comunicazione e i flussi di lavoro sarà una necessità per il settore sanitario. 

'L'assistenza sanitaria per molti versi è un'organizzazione legacy. È satura di tecnologia, quindi l'adozione di nuove tecnologie richiede molto lavoro, e molte volte quel lavoro non viene svolto bene', spiega Ferguson.

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Indica l'introduzione dei sistemi chirurgici robotici Da Vinci, che consentono un approccio chirurgico minimamente invasivo. Quando furono introdotti in sala operatoria, molti medici si lamentarono che la tecnologia era scadente o non funzionava bene. I sistemi robotici sono stati semplicemente aggiunti alla configurazione della sala operatoria esistente, quando in realtà richiedevano una configurazione completamente diversa per prosperare.

Per garantire che l'intelligenza artificiale possa aiutare il successo dei medici, è importante che la tecnologia sia implementata correttamente (altrimenti ne vanificheremo lo scopo).

'Se utilizzo l'intelligenza artificiale per prendere appunti, ciò significa che i miei flussi di lavoro devono cambiare e devo fare spazio per prendere quell'automazione e in qualche modo riportarla in circolo. Ciò di solito richiede più lavoro di quanto previsto , e se ciò non viene fatto bene, mette ancora più stress sul sistema umano.'

Nei prossimi anni, gli operatori sanitari dovranno imparare a utilizzare l’intelligenza artificiale, qualcosa che Chen paragona all’introduzione di Internet.

'Anche se diamo per scontate le attività online quotidiane come effettuare ricerche in Internet, sfogliare articoli e inviare transazioni online, queste sono tutte competenze acquisite che abbiamo imparato a fare (e noi stessi di prima 35 anni fa non avremmo saputo come fare), 'dice Chen. 'Allo stesso modo, mi aspetto che tutti avremo bisogno di apprendere nuove competenze su come interagire con i sistemi di intelligenza artificiale dei chatbot per spingerli e negoziarli affinché si comportino nel modo in cui desideriamo.'

Cosa significa questo per la suddetta giornata dal dottore intrisa di intelligenza artificiale? Beh, probabilmente siamo ben lontani prima che diventi realtà. Per ora, Ferguson sostiene: 'Il ruolo migliore dell'intelligenza artificiale è rendere l'essere umano più umano'.

Ciò significa ridurre il carico cognitivo dei medici, contribuire a rendere la loro giornata meno stressante e, in definitiva, aiutare questo archetipo di servizio a tornare al loro scopo primario: aiutare le altre persone.