Lavorare nel settore sanitario è difficile. Una combinazione perfetta di tecnologie inadeguate, un sistema inefficiente e troppe organizzazioni stanno gravando sull’industria, con gli operatori sanitari che si trovano al limite dell’esaurimento.
L’Intelligenza Artificiale Generativa in Sanità potrebbe essere parte della soluzione a questo serio problema?
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I medici perdono (troppo) tempo a compilare moduli e scartoffie
Si stima che, negli Stati Uniti, i medici trascorrano in media 15,5 ore alla settimana tra pratiche burocratiche e altre attività amministrative, con valori che variano dalle 9 ore per l’anestesiologia alle 19 ore per la riabilitazione (Medscape’s “Physician Compensation Report” for 2023).
In Italia, i numeri sono ancora peggiori, con 23 su 40 ore di un medico dedicate alla burocrazia. Medici e infermieri passano gran parte del proprio tempo ad inserire dati, nella gestione di sistemi elettronici e nelle attività amministrative in generale, a discapito della cura dei pazienti.
Secondo uno studio condotto dal Centro Studi e Ricerche Assinform sulla Digitalizzazione del Sistema Sanitario Italiano, infatti, il 58% del Tempo Lavorativo dei Medici di Medicina Generale è dedicato alla Gestione della Burocrazia e della Documentazione.
In altre parole, su una settimana di lavoro di circa 40 ore, ben 23 ore vengono spese per attività “NON-CLINICHE”, come la compilazione di documenti, la gestione delle cartelle cliniche e le attività amministrative e organizzative.
Inoltre, i medici stanno vivendo un’epidemia di burnout senza precedenti.
Uno studio recente, condotto in collaborazione con l’AMA, ha rilevato che i tassi di burnout fra medici, in seguito alla pandemia, sono aumentati fino al 63% nel 2021 e continuano a crescere.
Le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale Generativa in Sanità
Non sorprende, quindi, che in un settore – come quello della Sanità – afflitto da inefficienze principalmente dovute ai sistemi informatici, le grandi aziende tecnologiche abbiano cercato di penetrare l’industria e rivoluzionarla.
IBM ha provato con il suo prodotto di intelligenza artificiale di punta, Watson, prima di cedere alle complessità di inserirsi in un settore diverso e dalla cultura diversa.
Anche Amazon ha cercato di risolvere alcuni dei grandi problemi del settore sanitario, prima con Amazon Care, che ha chiuso nel dicembre 2022, e poi con l’acquisizione di One Medical.
In un settore ancora pesantemente dominato da fax e documenti cartacei, non sorprende nemmeno che la maggior parte di queste soluzioni sia fallita.
Molti attori hanno individuato colpe diverse, ma ciò che è certo è che quello sanitario è un settore estremamente complesso in cui una diversa tolleranza al rischio e una diffidenza diffusa verso la tecnologia (specialmente a causa dei numerosi fallimenti) creano molteplici problemi nella messa a terra di soluzioni tecnologiche innovative.
L’Intelligenza Artificiale è spesso in cima alla Piramide di Maslow delle organizzazioni, che deve organizzare i propri dati e i sistemi informatici prima di impegnarsi in soluzioni più complesse come l’AI e il machine learning.
L’AI Generativa, tuttavia, sta rivoluzionando lo status quo, mostrando le sue possibilità nel settore sanitario, con risultati sorprendenti.
Varie aziende, dalle startup ai titani dell’industria, hanno iniziato a lavorare su tool di Intelligenza Artificiale Generativa in Sanità che sono già, in parte, disponibili sul mercato per il grande pubblico.
Epic: l’Intelligenza Artificiale Generativa in Sanità per la Cartella Clinica Elettronica
Epic, uno dei principali produttori di EHR software, sta collaborando con Microsoft, che ha investito fortemente in OpenAI, per utilizzare l’AI Generativa in Sanità – integrandola alle sue piattaforme software EHR – al fine di analizzare le cartelle cliniche dei pazienti e fornire supporto al medico.
La tecnologia precompila risposte a domande del paziente, risparmiando al medico tempo prezioso. Il medico è sempre “in-the-loop”, cioè parte integrante del processo, ma si limita a rivedere e approvare i messaggi, delegando All’AI Generativa il compito di scriverli.
Inoltre, lo strumento di Epic – che si sta testando in vari ospedali – riesce ad analizzare l’intera cartella clinica del paziente identificando pattern interessanti da fornire al medico come insight.
Il medico sarà anche capace di “conversare con i dati” ponendo al sistema domande in modo umano senza bisogno di analisti dei dati.
Infine, Epic sta testando anche funzionalità attivate tramite la voce, praticamente permettendo al medico di descrivere a voce la visita, includendo diagnosi e commenti, e lasciando al sistema di Epic il compito di trascrivere l’informazione e tradurla in codici per diagnosi e procedure.
Insilico Medicine: l’AI Generativa per la scoperta di nuovi farmaci
Insilico Medicine ha sviluppato Chemistry42, una piattaforma che utilizza l’AI Generativa in Sanità – più specificamente in ambito Pharma – per identificare nuove molecole che potrebbero curare varie malattie attraverso la scoperta di nuovi farmaci attraverso algoritmi di AI.
Questo porta anche a migliori test clinici, più mirati, che finiscono per trasformarsi in una riduzione dei costi, della durata e, possibilmente, delle complicazioni derivanti dai nuovi farmaci.
La piattaforma Chemistry42 di Insilico Medicine (fonte: Insilico Medicine)
Zepp Health: ChatGPT nei device per il benessere e la salute
Zepp Health sta utilizzando ad ampio spettro l’AI Generativa in Sanità integrando ChatGPT nei suoi smart-devices, permettendo agli utenti di fare domande sulla propria salute e analizzando dati. L’azienda, infatti, propone sul mercato Healthcare prodotti basati sull’Intelligenza Artificiale Generativa che forniscono supporto per vari aspetti della vita e del benessere quotidiano, ad esempio per favorire il sonno e la sua qualità, attraverso una piattaforma di Generative AI (Zepp Aura Generative AI Sleep & Relaxation Platform) che crea musica capace di adattarsi alle caratteristiche dell’utente e al suo battito cardiaco.
Il ChatGPT di Google e DeepMind per la Sanità
Google e DeepMind, invece, stanno sperimentando Med-PaLM,un competitor di ChatGPT in Sanità specificatamente allenato su materiale medico per impattare sui modelli di Intelligenza Artificiale Generativa in Sanità.
Il modello è diventato velocemente uno strumento ideale – per medici e pazienti – per rispondere a domande in ambito medico.
Nonostante non possa sostituire l’esperienza di un medico, fornisce comunque una fonte interessante di informazioni per il pubblico generico, puntando a ridurre il carico lavorativo dei medici e degli operatori sanitari.
Enterprise Search: l’AI Generativa by Google Cloud
Uno dei problemi principali dei Large Language Model (LLM) sta nel riuscire a non fornire ai modelli o tool come ChatGPT informazioni private sull’organizzazione sanitaria, l’ospedale o il paziente.
Google Cloud ha recentemente collaborato con Mayo Clinic, uno dei principali ospedali e istituti di ricerca al mondo, per creare un tool (Enterprise Search on Gen App Builder) che permetta ad un’azienda od ospedale di creare il proprio ChatGPT senza doversi preoccupare di condividere informazioni sensibili.
Enterprise Search on Gen App Builder di Google Cloud (fonte: Google Cloud Tech)
In tal modo, il medico può ottenere informazioni sul paziente – in sicurezza e rispetto della privacy – ponendo domande in linguaggio naturale e può anche analizzare gruppi di pazienti in base a specifiche caratteristiche.
Il futuro dell’Intelligenza Artificiale Generativa in Sanità
Come visto, le soluzioni commerciali e non che utilizzano l’Intelligenza Artificiale Generativa in Sanità stanno aumentando a vista d’occhio, portando sempre più opportunità al settore sanitario. Sembra che, dopo decenni passati a osservare fallimenti tecnologici nell’Healthcare, l’AI Generativa possa finalmente essere il modo di collegare la tecnologia con la naturalezza del linguaggio e la relazione umana tra medico e paziente.
