Enpam. La sanità che cambia con l’Intelligenza Artificiale collaborativa

Ma se le diverse IA collaborano tra loro e interagiscono, diventano sistema e possono avere un impatto ancora più importante nell’assistenza e nella cura dei pazienti, superando le possibilità offerte dall’intervento umano isolato.

Per intenderci, se un’applicazione di intelligenza artificiale che analizza i dati dei pazienti collabora con un’altra specializzata in imaging, il risultato sarà consentire ai medici di avere diagnosi più rapide e complete.

Queste interazioni, spiega un approfondimento sul portale Tech2Doc, ottimizzano la gestione dei pazienti, coordinando diversi servizi sanitari.

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale collaborativa trovano sbocchi nella personalizzazione dei piani di cura: se un’IA analizza i dati genetici del paziente, una esamina la ricerca medica attuale e un’altra monitora la risposta ai trattamenti.

Per rendere efficace l’interazione tra sistemi di intelligenza artificiale, è cruciale standardizzare formati e protocolli di dati, tutelando le informazioni attraverso canali di comunicazione sicuri e conformi alle regolamentazioni.

Le applicazioni

Nell’industria farmaceutica, l’IA collaborativa può accelerare la scoperta di nuovi farmaci o l’individuazione di molecole candidate all’impiego farmaceutico.

La gestione degli studi clinici viene rivoluzionata grazie agli algoritmi di machine learning e deep learning, che riscrivono i protocolli di sperimentazione basandosi sull’analisi di dati storici. Sistemi AI dedicati monitorano i trial in corso, identificando tempestivamente tendenze o anomalie, ottimizzando i processi di valutazione.

Altre applicazioni si trovano nella telemedicina o nella diagnostica.

L’IA può essere anche un valido supporto per ridurre gli errori nella prescrizione e migliorare l’aderenza dei pazienti alle istruzioni mediche.

Un esempio in questo senso è DrugGpt, un chatbot basato sull’IA sviluppato dall’Università di Oxford per evitare danni evitabili legati ai farmaci, che colpiscono globalmente un paziente su venti.

L’Organizzazione mondiale per la sanità (Oms) ha avviato la terza Global patient safety challenge per ridurre i danni gravi ai pazienti dovuti agli errori medici entro il 2027. Questo include l’adozione di tecnologie come l’IA per migliorare la sicurezza dei farmaci.

DrugGpt offre una seconda opinione ai medici durante la prescrizione di farmaci, fornendo anche raccomandazioni e indicazioni dettagliate su effetti collaterali e interazioni farmacologiche. Come approfondisce questo articolo, il chatbot elaborato dall’Università di Oxford è preciso, anche per via del suo approccio basato sull’evidenza, che attinge a ricerche approfondite. In ogni caso, la supervisione umana rimane fondamentale.