5 modi in cui l'IA ha turbo-caricato la sanità in 2023

Non è sbagliato dire che il 2023 è stato un anno spartiacque per la tecnologia IA nello spazio sanitario. Nel corso dell'anno, abbiamo assistito a una serie di breakthrough dell'IA che stanno migliorando il modo in cui diagnosticiamo, trattiamo e gestiamo la nostra salute. 

Parlando con Fox News, il Dr. Harvey Castro, un medico di medicina d'urgenza certificato dal consiglio e basato in Texas, ha definito il 2023 un "anno storico per l'IA nella sanità".

Castro ha affermato che i progressi nell'IA hanno "rimodellato le pratiche mediche e spianato la strada per un futuro in cui l'assistenza sanitaria sarà più personalizzata, efficiente e accessibile".

Dalla ricerca accelerata sul cancro ai servizi medici basati sull'IA, di seguito sono riportati alcuni dei progressi più importanti che si sono verificati nel settore sanitario, secondo le opinioni di Castro e di altri esperti di IA. 

1. ChatGPT e Gen AI

I medici e i fornitori di assistenza sanitaria affrontano una battaglia costante contro il tempo, il sovraccarico di informazioni e le diagnosi complesse. ChatGPT e altri strumenti di IA generativa sono di grande sollievo a tale riguardo, il che spiega perché stanno diventando popolari tra i professionisti medici.

"ChatGPT rimane lo strumento di IA generativa più noto e ampiamente utilizzato tra i professionisti sanitari in varie attività mirate a ridurre il carico di documentazione e consentire ai clinici di concentrarsi sulle loro attività principali", ha dichiarato il Dr. Tinglong Dai, professore alla Johns Hopkins Carey Business School, a Fox News Digital.

2. Ricerca accelerata sul cancro

La ricerca sul cancro è da tempo una maratona estenuante, spesso rallentata da montagne di dati, analisi complesse e risorse limitate. Ma nel 2023, l'infusione di IA sta accelerando il ritmo della scoperta, avvicinandoci a trattamenti efficaci e cure per vari tipi di cancro.

Andre Esteva, CEO e co-fondatore di ArteraAI, vede la ricerca sul cancro come "terreno fertile" per la tecnologia IA. Esteva ha detto che stanno usando l'IA per "trovare modelli nascosti nei dati, personalizzare il processo decisionale sul trattamento e aiutare a prevedere i benefici del trattamento".

3. Un approccio più efficiente alla rilevazione delle malattie

L'IA ha anche introdotto un approccio più efficiente per rilevare le malattie nei pazienti utilizzando immagini retiniche. Il modello "rivoluzionario" è stato sviluppato da un gruppo di ricercatori dell'University College London.

Il modello sarebbe in grado di diagnosticare e prevedere sia malattie oculari che disturbi sistemici come problemi cardiaci e infarto del miocardio. Segna un "significativo avanzamento nell'IA medica, fornendo un approccio più efficiente alla rilevazione delle malattie attraverso un modello di base", ha dichiarato Dai. 

4. Processo di scoperta dei farmaci migliorato

Tradizionalmente, lo sviluppo di nuovi farmaci può richiedere un decennio o più. L'IA sta riducendo drasticamente questo periodo di tempo. Analizzando vaste librerie di molecole e dati dei pazienti, l'IA può prevedere quali combinazioni hanno il potenziale più alto di successo, guidando i ricercatori verso le piste più promettenti.

5. Ottimizzazione dei trial clinici

Progettare e condurre trial clinici è un processo complesso e costoso. L'IA può aiutare a ottimizzare questo processo prevedendo le risposte dei pazienti a diversi trattamenti, identificando i disegni di trial più promettenti e semplificando la raccolta e l'analisi dei dati.