Uno dei più grandi ospedali del paese ha svelato ampi piani per utilizzare l'intelligenza artificiale per svolgere compiti tradizionalmente svolti da medici e infermieri, dalla diagnosi del cancro alle scansioni TC alla decisione di quali pazienti di pronto soccorso vengono visti per primi.
La partnership triennale tra University College di Londra Ospedali(UCLH) e Alan Turing Institute mirano a portare i benefici della rivoluzione dell'apprendimento automatico al servizio sanitario nazionale su una scala senza precedenti.
La prof.ssa Bryan Williams, direttrice della ricerca presso l'Health Foundation NHS Foundation Trust dell'University College di Londra, ha affermato che la mossa potrebbe avere un impatto notevole sui risultati dei pazienti, creando parallelismi con la trasformazione dell'esperienza del consumatore da parte di aziende come Amazon e Google.
"Sarà un cambio di gioco", ha detto. "Puoi andare sul tuo telefono e prenotare un biglietto aereo, decidere quali film andrai a vedere o ordinare una pizza ... si tratta di AI", ha detto. “Sul SSN, non siamo affatto abbastanza sofisticati. Stiamo ancora inviando lettere, il che è straordinario. "
Al centro della partnership, in cui l'UCLH sta investendo una somma "sostanziale" ma senza nome, è la convinzione che gli algoritmi di apprendimento automatico possano fornire nuovi modi di diagnosticare la malattia, identificare le persone a rischio di malattia e dirigere le risorse. In teoria, medici e infermieri potrebbero essere distribuiti in modo reattivo nei reparti, come i conducenti Uber che gravitano verso luoghi con la maggiore richiesta in determinati momenti della giornata. Ma la mossa scatenerà anche preoccupazioni per la privacy, la sicurezza informatica e il ruolo mutevole degli operatori sanitari.
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Il primo progetto si concentrerà sul miglioramento del dipartimento di incidenti e di emergenza dell'ospedale, che come molti ospedali non riesce a soddisfare gli obiettivi del tempo di attesa del governo.
"Le nostre prestazioni quest'anno non sono state all'altezza delle quattro ore di attesa, il che non riflette la dedizione e l'impegno del nostro personale", ha affermato il prof. Marcel Levi, amministratore delegato dell'UCLH. "[È] un indicatore di alcune delle altre cose nell'intera catena riguardanti il flusso di pazienti acuti dentro e fuori l'ospedale che sono sbagliati."
Nel mese di marzo, solo il 76.4% dei pazienti ha bisogno di cure urgenti sono stati trattati entro quattro ore presso le unità ospedaliere di pronto soccorso in Inghilterra a marzo, la percentuale più bassa dall'inizio delle registrazioni nel 2010.
Utilizzando dati ricavati da migliaia di presentazioni, un algoritmo di apprendimento automatico potrebbe indicare, ad esempio, se un paziente con dolore all'addome fosse probabilmente affetto da un grave problema, come la perforazione intestinale o un'infezione sistemica, e accelerare i pazienti che ne prevengono la la condizione diventa critica.
"Le macchine non sostituiranno mai i medici, ma l'uso di dati, competenze e tecnologia può cambiare radicalmente il modo in cui gestiamo i nostri servizi - in meglio", ha affermato Levi.
Un altro progetto, già in corso, mira a identificare i pazienti che potrebbero non riuscire a partecipare agli appuntamenti. Un neurologo consulente dell'ospedale, Parashkev Nachev, ha utilizzato dati che includono fattori quali età, indirizzo e condizioni meteorologiche per prevedere con precisione 85% se un paziente si presenterà per cliniche ambulatoriali e scansioni MRI.
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