Il paziente soffre di dolori addominali, insieme a sintomi in posizioni atipiche, il che rende difficile la diagnosi. Un attento esame rivela la causa: una forma insolita di appendicite. Tuttavia, il merito non va al radiologo. Invece, una macchina per immagini costruita con tecnologia di intelligenza artificiale, che può attingere alla conoscenza di decine di milioni di scansioni simili, riconosce l'anomalia e fa la diagnosi.
Quello scenario non è più roba da fantascienza. Pressati per ridurre i costi e aumentare la produttività, i produttori di apparecchiature mediche e le società tecnologiche investono sempre più nell'intelligenza artificiale. Esistono già molti di questi sistemi e la crescita potrebbe aumentare nei prossimi anni, in particolare nel campo delle immagini diagnostiche.
"Sulla base della nostra analisi delle capacità di intelligenza artificiale, nonché delle discussioni con dirigenti ed esperti del settore, stiamo assistendo a una serie di applicazioni in tutto lo spettro sanitario, dalla prevenzione alla diagnosi al follow-up", afferma Michael Jungling, capo di Morgan Stanley Research's Team di tecnologia e servizi medici.
In un recente rapporto, Jungling e i suoi colleghi hanno scoperto che, mentre gli ostacoli allo sviluppo e alla diffusione dell'intelligenza artificiale di MedTech anticipavano, comprese le questioni relative alle normative e alla privacy dei dati dei pazienti, la corretta attuazione dell'IA sul campo potrebbe aumentare la produttività, ridurre i costi di trattamento e guidare la crescita attraverso la catena del valore dell'assistenza sanitaria.
Morgan Stanley stima che il mercato globale dell'IA nell'assistenza sanitaria potrebbe salire da $ 1.3 miliardi oggi a $ 10 miliardi di 2024, crescendo a un tasso composto annuo di 40%. Per gli investitori, le grandi aziende e i fornitori di apparecchiature MedTech, nonché i fornitori di tecnologia AI e gli interruttori di avvio emergenti potrebbero presentare tutte le opportunità.
AI, Machine Learning e MedTech
L'intelligenza artificiale mira a imitare i processi cognitivi umani, come l'apprendimento e il ragionamento tramite algoritmi e grandi serie di dati. Il metodo più popolare è l'apprendimento automatico, in cui un modello viene addestrato su un set di dati, come le scansioni intestinali di milioni di pazienti, per analizzare e classificare in modo indipendente nuovi set di dati. Più è complesso e maggiore è il volume di dati, maggiore è la capacità di ragionamento cognitivo del modello.
L'intelligenza artificiale medica ha un grande potenziale, dalla gestione della dialisi all'ottimizzazione del dosaggio del paziente fino alla diagnosi precoce della malattia. Tuttavia, molto dipende dalla potenza e dal design dell'IA stessa. "Le tempistiche per l'adozione di MedTech abilitato all'intelligenza artificiale saranno probabilmente determinate dai vantaggi economici tangibili prodotti dal prodotto e dalla facilità di usabilità e integrazione nei flussi di lavoro esistenti", afferma Jungling.
Siamo ancora nelle prime fasi. Con distribuzioni relativamente modeste di intelligenza artificiale, come l'intelligence assistiva, che aiuta a ridurre i processi manuali e le attività semplici ma ripetitive, come la pianificazione degli appuntamenti, lasciando al personale medico qualificato più tempo per lavori specializzati e generatori di entrate.
Forme più avanzate di IA potrebbero aiutare i professionisti medici nel loro processo decisionale, valutando immagini diagnostiche e creando piani di trattamento. Questa forma di intelligenza artificiale, nota come apprendimento automatico senza supervisione, può valutare dati grezzi non strutturati e cercare modelli. "Tale funzionalità potrebbe portare a notevoli miglioramenti della produttività, soprattutto in ambienti clinici in cui l'offerta di professionisti altamente qualificati è limitata", afferma Jungling.
L'intelligenza artificiale potrebbe eventualmente svolgere attività come la diagnostica senza l'input dell'utente, ma tali scenari rimangono lontani.