Oltre 12 applicazioni di machine learning che migliorano il settore sanitario 2022

La popolazione mondiale in continuo aumento ha esercitato un'enorme pressione sul settore sanitario per fornire cure e servizi sanitari di qualità. Ora più che mai, le persone richiedono servizi sanitari intelligenti, applicazioni e dispositivi indossabili che le aiutino a condurre una vita migliore e prolungarne la durata.

Entro il 2025, si prevede che l'intelligenza artificiale nel settore sanitario aumenterà da $ 2,1 miliardi (a dicembre 2018) a $ 36,1 miliardi con un CAGR del 50,2%.

Il settore sanitario è sempre stato uno dei maggiori fautori di tecnologie innovative e Intelligenza Artificiale e Machine Learning non fanno eccezione. Proprio come AI e ML sono penetrati rapidamente nei settori del business e dell'e-commerce, hanno anche trovato numerosi casi d'uso nel settore sanitario. In effetti, il Machine Learning (un sottoinsieme dell'IA) è arrivato a svolgere un ruolo fondamentale nel regno dell'assistenza sanitaria: dal miglioramento del sistema di erogazione dei servizi sanitari, alla riduzione dei costi e alla gestione dei dati dei pazienti allo sviluppo di nuove procedure di trattamento e farmaci , monitoraggio remoto e molto altro ancora.

Questa necessità di un servizio sanitario "migliore" sta creando sempre più spazio per applicazioni di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) per entrare nel mondo sanitario e farmaceutico. Senza la carenza di dati nel settore sanitario, i tempi sono maturi per sfruttare il potenziale di questi dati con applicazioni di intelligenza artificiale e ML. Oggi, AI, ML e deep learning stanno interessando ogni dominio immaginabile e anche l'assistenza sanitaria non rimane intatta.

Inoltre, il fatto che il carico di dati del settore sanitario stia aumentando di minuto in minuto (a causa della popolazione in continua crescita e della maggiore incidenza di malattie) rende ancora più essenziale incorporare l'apprendimento automatico nella sua tela. Con Machine Learning, ci sono infinite possibilità. Attraverso le sue applicazioni all'avanguardia, ML sta contribuendo a trasformare in meglio il settore sanitario.

La società di ricerca Frost & Sullivan sostiene che entro il 2021 l'IA genererà quasi 6,7 miliardi di dollari di entrate nel settore sanitario globale. Secondo McKinsey , i big data e l'apprendimento automatico nel settore sanitario hanno il potenziale per generare fino a $ 100 miliardi all'anno! Con le continue innovazioni nella scienza dei dati e nel machine learning, il settore sanitario ha ora il potenziale per sfruttare strumenti rivoluzionari per fornire cure migliori.

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Ecco 12 popolari applicazioni di machine learning che stanno diventando grandi nel settore sanitario:

1. Analisi dell'imaging del modello

Oggi, le organizzazioni sanitarie di tutto il mondo sono particolarmente interessate a migliorare l'analisi e la patologia dell'imaging con l'aiuto di strumenti e algoritmi di apprendimento automatico. Le applicazioni di apprendimento automatico possono aiutare i radiologi a identificare i sottili cambiamenti nelle scansioni, aiutandoli così a rilevare e diagnosticare i problemi di salute nelle fasi iniziali.

Uno di questi progressi rivoluzionari è l' algoritmo ML di Google per identificare i tumori cancerosi nelle mammografie. Inoltre, molto recentemente, presso l'Indiana University-Purdue University di Indianapolis, i ricercatori hanno compiuto un importante passo avanti sviluppando un algoritmo di apprendimento automatico per prevedere (con una precisione del 90%) il tasso di recidiva per la leucemia mieloide (LMA). Oltre a queste scoperte, i ricercatori di Stanford hanno anche sviluppato un algoritmo di deep learning per identificare e diagnosticare il cancro della pelle.

2. Trattamento personalizzato e modifica comportamentale

Tra il 2012 e il 2017, il tasso di penetrazione delle cartelle cliniche elettroniche nel settore sanitario è passato dal 40% al 67%. Ciò significa naturalmente un maggiore accesso ai dati sulla salute dei singoli pazienti. Compilando questi dati medici personali di singoli pazienti con applicazioni e algoritmi di ML, gli operatori sanitari (HCP) possono rilevare e valutare meglio i problemi di salute. Sulla base dell'apprendimento supervisionato, i professionisti medici possono prevedere i rischi e le minacce per la salute di un paziente in base ai sintomi e alle informazioni genetiche nella sua storia medica.

Questo è esattamente ciò che sta facendo IBM Watson Oncology . Utilizzando le informazioni mediche e la storia medica dei pazienti, sta aiutando i medici a progettare piani di trattamento migliori basati su una selezione ottimizzata di scelte terapeutiche.

La modificazione del comportamento è un aspetto cruciale della medicina preventiva. Le tecnologie ML stanno aiutando a migliorare la modifica comportamentale per aiutare a influenzare i rinforzi comportamentali positivi nei pazienti. Ad esempio, Somatix, una società di analisi dei dati basata su B2B2C che ha lanciato un'app basata su ML che monitora e riconosce passivamente una serie di stati fisici ed emotivi. Questo aiuta i medici a capire che tipo di cambiamenti comportamentali e dello stile di vita sono necessari per un corpo e una mente sani.

Anche le startup e le organizzazioni sanitarie hanno iniziato ad applicare applicazioni ML per promuovere modifiche comportamentali. Somatix , una piattaforma software B2B2C di analisi dei dati, è un ottimo esempio. La sua applicazione ML utilizza il "riconoscimento dei gesti mano a bocca" per aiutare le persone a comprendere e valutare il loro comportamento, consentendo loro così di aprirsi a prendere decisioni che affermano la vita.

3. Scoperta e produzione di farmaci

Le applicazioni di apprendimento automatico hanno trovato la loro strada nel campo della scoperta di farmaci, soprattutto nella fase preliminare, dallo screening iniziale dei composti di un farmaco al tasso di successo stimato sulla base di fattori biologici. Questo si basa principalmente sul sequenziamento di nuova generazione .

L'apprendimento automatico viene utilizzato dalle aziende farmaceutiche nel processo di scoperta e produzione di farmaci. Tuttavia, al momento, questo è limitato all'utilizzo di ML non supervisionato in grado di identificare modelli nei dati grezzi. L'obiettivo qui è sviluppare la medicina di precisione alimentata dall'apprendimento non supervisionato, che consenta ai medici di identificare i meccanismi per le malattie "multifattoriali". Il MIT Clinical Machine Learning Group è uno dei principali attori del gioco.

La sua ricerca sulla medicina di precisione mira a sviluppare tali algoritmi che possono aiutare a comprendere meglio i processi patologici e di conseguenza a definire un trattamento efficace per problemi di salute come il diabete di tipo 2.

Oltre a questo, le tecnologie di ricerca e sviluppo, tra cui il sequenziamento di nuova generazione e la medicina di precisione, vengono utilizzate anche per trovare quali percorsi alternativi per il trattamento di malattie multifattoriali. Project Hanover di Microsoft utilizza tecnologie basate su ML per lo sviluppo della medicina di precisione. Anche Google si è unito al carrozzone della scoperta di farmaci.

Secondo la Royal Society del Regno Unito , l'apprendimento automatico può essere di grande aiuto per ottimizzare la bioproduzione per i prodotti farmaceutici. I produttori farmaceutici possono sfruttare i dati dei processi di produzione per ridurre il tempo complessivo necessario per lo sviluppo di farmaci, riducendo così anche i costi di produzione.

4. Identificazione delle malattie e diagnosi

Il Machine Learning, insieme al Deep Learning, ha contribuito a fare un notevole passo avanti nel processo di diagnosi. Grazie a queste tecnologie avanzate, oggi, i medici possono diagnosticare anche malattie che prima non erano diagnosticabili, che si tratti di un tumore/o di un cancro allo stadio iniziale di malattie genetiche. Ad esempio, IBM Watson Genomics integra il cognitive computing con il sequenziamento del tumore basato sul genoma per promuovere il processo di diagnosi in modo che il trattamento possa essere avviato frontalmente. Poi c'è l'iniziativa InnerEye di Microsoft lanciata nel 2010 che mira a sviluppare strumenti diagnostici innovativi per una migliore analisi delle immagini.

5. Chirurgia robotica

Grazie alla chirurgia robotica, oggi, i medici possono operare con successo anche nelle situazioni più complicate, e con precisione. Caso in questione: il robot Da Vinci. Questo robot consente ai chirurghi di controllare e manipolare gli arti robotici per eseguire interventi chirurgici con precisione e meno tremori in spazi ristretti del corpo umano. La chirurgia robotica è anche ampiamente utilizzata nelle procedure di trapianto di capelli in quanto comporta dettagli e delineazioni fini. Oggi la robotica è all'avanguardia nel campo della chirurgia. La robotica basata su algoritmi AI e ML migliora la precisione degli strumenti chirurgici incorporando metriche chirurgiche in tempo reale, dati da esperienze chirurgiche di successo e dati da cartelle cliniche pre-operatorie all'interno della procedura chirurgica. Secondo Accenture , la robotica ha ridotto la durata della degenza in chirurgia di quasi il 21%.
Mazor Robotics utilizza l'IA per migliorare la personalizzazione e ridurre al minimo l'invasività nelle procedure chirurgiche che coinvolgono parti del corpo con anatomie complesse, come la colonna vertebrale.

6. Trattamento personalizzato

Sfruttando l'anamnesi del paziente, le tecnologie ML possono aiutare a sviluppare trattamenti e farmaci personalizzati che possono colpire malattie specifiche nei singoli pazienti. Questo, se combinato con l'analisi predittiva, raccoglie ulteriori vantaggi. Quindi, invece di scegliere da un determinato insieme di diagnosi o stimare il rischio per il paziente in base alla sua storia sintomatica, i medici possono fare affidamento sulle capacità predittive della ML per diagnosticare i loro pazienti. IBM Watson Oncology è un ottimo esempio di fornitura di cure personalizzate ai pazienti oncologici in base alla loro storia medica.

7. Ricerca di studi clinici

Le applicazioni di apprendimento automatico presentano un vasto ambito di miglioramento della ricerca sugli studi clinici. Applicando l'analisi predittiva intelligente ai candidati alle sperimentazioni cliniche, i professionisti del settore medico potrebbero valutare una gamma più completa di dati, il che, ovviamente, ridurrebbe i costi e il tempo necessari per condurre esperimenti medici. McKinsey sostiene che esiste una serie di applicazioni ML che possono migliorare ulteriormente l'efficienza della sperimentazione clinica, come aiutare a trovare le dimensioni del campione ottimali per una maggiore efficacia e ridurre gli errori casuali nei dati utilizzando le cartelle cliniche elettroniche.

L'apprendimento automatico è in rapida crescita per diventare un punto fermo nella sperimentazione clinica e nel processo di ricerca. Come mai?

Le sperimentazioni cliniche e la ricerca richiedono molto tempo, fatica e denaro. A volte il processo può durare anni. L'analisi predittiva basata su ML aiuta a ridurre l'investimento di tempo e denaro nelle sperimentazioni cliniche, ma fornirebbe anche risultati accurati. Inoltre, le tecnologie ML possono essere utilizzate per identificare potenziali candidati alla sperimentazione clinica, accedere alla loro cartella clinica, monitorare i candidati durante tutto il processo della sperimentazione, selezionare i migliori campioni di test, ridurre gli errori basati sui dati e molto altro ancora.

Gli strumenti ML possono anche facilitare il monitoraggio remoto accedendo ai dati medici dei pazienti in tempo reale. Alimentando le statistiche sulla salute dei pazienti nel cloud, le applicazioni ML possono consentire agli operatori sanitari di prevedere eventuali minacce che potrebbero compromettere la salute dei pazienti.

8. Prevedere focolai epidemici

Le organizzazioni sanitarie stanno applicando algoritmi ML e AI per monitorare e prevedere i possibili focolai epidemici che possono prendere il sopravvento in varie parti del mondo. Raccogliendo dati dai satelliti, aggiornamenti in tempo reale sui social media e altre informazioni vitali dal Web, questi strumenti digitali possono prevedere focolai epidemici. Questo può essere un vantaggio in particolare per i paesi del terzo mondo che mancano di adeguate infrastrutture sanitarie.

Sebbene questi siano solo alcuni casi d'uso di Machine Learning oggi, in futuro possiamo aspettarci applicazioni ML molto più avanzate e pionieristiche nel settore sanitario. Poiché il ML è ancora in evoluzione, ci aspettano molte altre sorprese simili che trasformeranno la vita umana, preverranno le malattie e aiuteranno a migliorare i servizi sanitari a passi da gigante.

Ad esempio, le macchine vettoriali di supporto e le reti neurali artificiali hanno aiutato a prevedere l' epidemia di malaria considerando fattori come la temperatura, la piovosità media mensile, ecc.
ProMED-mail , un programma basato sul web consente alle organizzazioni sanitarie di monitorare le malattie e prevedere le epidemie in tempo reale. Utilizzando la classificazione e la visualizzazione automatizzate, HealthMap si affida attivamente a ProMED per tracciare e allertare i paesi sui possibili focolai epidemici.

9. Raccolta di dati in crowdsourcing

Oggi il settore sanitario è estremamente investito nel crowdsourcing di dati medici da più fonti (app mobili, piattaforme sanitarie, ecc.), ma ovviamente con il consenso delle persone. Sulla base di questo pool di dati sanitari in tempo reale, medici e operatori sanitari possono fornire cure rapide e necessarie ai pazienti (senza spreco di tempo nell'evasione delle pratiche burocratiche). Di recente, IBM ha collaborato con Medtronic per raccogliere e interpretare i dati su diabete e insulina in tempo reale sulla base di dati crowdsourcing. Inoltre, ResearchKit di Apple garantisce agli utenti l'accesso ad app interattive che utilizzano il riconoscimento facciale basato su ML per curare il morbo di Asperger e il morbo di Parkinson.

10. Radioterapia migliorata

L'apprendimento automatico si è dimostrato estremamente utile nel campo della radiologia. Nell'analisi dell'immagine medica, esiste una moltitudine di variabili discrete che possono essere attivate in qualsiasi momento casuale. Gli algoritmi basati su ML sono utili qui. Poiché gli algoritmi ML apprendono dai numerosi campioni di dati disparati, possono diagnosticare e identificare meglio le variabili desiderate. Ad esempio, ML viene utilizzato nell'analisi delle immagini mediche per classificare oggetti come lesioni in diverse categorie: normale, anormale, lesione o non lesione, benigna, maligna e così via. I ricercatori dell'UCLH stanno utilizzando DeepMind Health di Google per sviluppare algoritmi in grado di rilevare la differenza tra cellule sane e cellule cancerose e, di conseguenza, migliorare il trattamento con radiazioni per le cellule cancerose.

11. Conservazione delle cartelle cliniche

È risaputo che l'aggiornamento e il mantenimento regolari delle cartelle cliniche e dell'anamnesi del paziente sono un processo esauriente e costoso. Le tecnologie ML stanno aiutando a risolvere questo problema riducendo il tempo, lo sforzo e il denaro immessi nel processo di registrazione. I metodi di classificazione dei documenti che utilizzano VM (macchine vettoriali) e tecniche di riconoscimento OCR basate su ML come l'API Cloud Vision di Google aiutano a ordinare e classificare i dati sanitari. Poi ci sono anche cartelle cliniche intelligenti che aiutano a collegare medici, operatori sanitari e pazienti per migliorare la ricerca, l'erogazione delle cure e la salute pubblica.

Oggi siamo sull'orlo di una rivoluzione medica, tutto grazie all'apprendimento automatico e all'intelligenza artificiale. Tuttavia, l'utilizzo della sola tecnologia non migliorerà l'assistenza sanitaria. Ci devono anche essere menti curiose e dedicate che possano dare un significato a innovazioni tecnologiche così brillanti come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.

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Comprendendo l'importanza delle persone nel settore sanitario, Kevin Pho afferma :
“La tecnologia è fantastica. Ma le persone e i processi migliorano l'assistenza. Le migliori previsioni sono solo suggerimenti finché non vengono messe in atto. In sanità, questa è la parte difficile. Il successo richiede parlare con le persone e dedicare tempo all'apprendimento del contesto e dei flussi di lavoro, indipendentemente da quanto i fornitori o gli investitori vorrebbero credere diversamente".