Intelligenza artificiale e catalogazione dei dati sanitari

Nel mondo accelerato e sempre più data-driven dell’assistenza sanitaria, la gestione e il catalogo di enormi volumi di dati possono essere schiaccianti. Ospedali, cliniche e altre istituzioni sanitarie sono depositari di una quantità di informazioni mediche che cresce esponenzialmente. Da risultati di laboratorio a registrazioni di immagini mediche, passando per i dati dei pazienti, il bisogno di sistemi efficienti di catalogazione e analisi dei dati è impellente. Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale che offre soluzioni innovative per trasformare questo flusso ininterrotto di dati in risorse gestibili e utili.

L’AI, con il suo sottoinsieme di machine learning, è particolarmente abile nel riconoscere modelli complessi nei dati. Nel contesto sanitario, questo può significare identificare rapidamente e con precisione quelle anomalie che si possono presentare all’interno delle immagini radiologiche o nei risultati di determinati test. Con la linea degli algoritmi è possibile organizzare e catalogare automaticamente questi dati in sistemi che sono intuitivi e accessibili per i professionisti sanitari.

Estrazione di dati e strutturazione

Molti dati nel settore sanitario sono non strutturati e sparsi in vari formati come note cliniche, rapporti chirurgici e registrazioni di visite. L’AI può facilmente estrarre informazioni pertinenti da questi documenti, trasformandoli in dati strutturati catalogabili, che a loro volta possono essere ricercati e analizzati.

Ciò che è importante evidenziare risulta essere sempre “quello che al momento è un problema da risolvere”. La condivisione dei dati tra diverse piattaforme e istituzioni è infatti un altro ostacolo significativo. Gli algoritmi possono facilitare l’interoperabilità tra sistemi diversi, normalizzando i dati e permettendo una condivisione sicura e conforme alle normative, come il GDPR per l’Europa o l’Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) negli Stati Uniti. E con un catalogo dati ben organizzato, l’AI può aiutare a prevedere tendenze e modelli di una malattia, portando prevenzione a livelli molto più alti. Un’analisi predittiva ben accurata può identificare i pazienti a rischio di riammissione ospedaliera o quelli che potrebbero beneficiare di interventi preventivi.

Come catalogare i dati

Ma quali sono i passaggi nello specifico che deve fare un’amministrazione all’interno di un ospedale per procedere alla catalogazione dei dati con l’AI? Prima di tutto comprendere come i dati vengano attualmente raccolti, archiviati e utilizzati. Poi stabilire cosa si voglia realmente ottenere con l’AI. Migliorare l’accesso ai dati? La loro qualità? La velocità di catalogazione? Va allora esaminata la tecnologia giusta da adoperare. Capire allora quali possano essere le soluzioni di Intelligenza Artificiale presenti sul mercato che meglio si adattino alle esigenze dell’ospedale, non può che essere uno step obbligato. Se ci riferiamo naturalmente sempre ad un assetto sanitario. La lista di mosse da fare è comunque unica e dettagliata.

Vediamola di seguito attraverso questi punti:

Analisi delle prestazioni

Gestione della conformità e della sicurezza

I fondi per un finanziamento che sia in linea con la digitalizzazione del nostro sistema sanitario, esistono. Le possibilità di attuazione di una nuova modalità di catalogazione attraverso l’AI sono possibili. Quello che ancora manca è una reale conoscenza dell’argomento tecnologico, soprattutto in ambito sanitario. E’ fondamentale procedere non solo ad un’informazione continua ma ad una vera e profonda riflessione sulle linee di formazione del personale sanitario.