L’ascesa degli spazi virtuali e dell’AI nella telemedicina

L’impiego e l’uso effettivo di nuove metodiche sanitari connesse all’implementazione dell’AI è ormai targato come successiva ed evolutiva adozione di spazi virtuali nella telemedicina. Questo percorso ha inaugurato una nuova idea di cura del paziente e di efficienza organizzativa all’interno delle strutture sanitarie. Gli spazi virtuali nelle organizzazioni sanitarie sono quelle piattaforme digitali che permettono la fornitura di servizi medici a distanza. Parliamo di Metaverso o di telemedicina connessa con l’intelligenza artificiale, quando al paziente viene data la possibilità di non spostarsi fisicamente.

Le applicazioni vanno dalle consultazioni online con medici e specialisti, alla riabilitazione virtuale, fino alla formazione a distanza per il personale sanitario. Questi strumenti non solo migliorano l’accessibilità alle cure ma contribuiscono anche a ottimizzare le risorse disponibili, riducendo tempi Su quanto però sia ancora effettivamente compresa questa dinamica non è ancora dato saperlo per punti precisi. In realtà benché se ne parli molto, si stanno facendo ancora piccoli passi verso l’implementazione totale dell’AI all’interno del settore medico.

Effetti della pandemia e nuove visioni diagnostiche

Cosa sta portando effettivamente di nuovo per la telemedicina l’adozione di questa tecnologia algoritmica? Sicuramente un cambiamento nelle soluzioni offerte per la diagnosi, il monitoraggio e la gestione delle cure a distanza. Algoritmi di apprendimento automatico sono capaci di analizzare grandi volumi di dati sanitari, identificando modelli che possono aiutare i medici nella diagnosi precoce e nella personalizzazione dei trattamenti. E quando parliamo di personalizzazione di un piano terapeutico specifico, ci soffermiamo anche sull’ottimizzazione delle tempistiche da parte della dimensione medica verso quella dei pazienti.

Andiamo per punti di concreta esperienza tecnica. L’utilizzo dell’AI per l’analisi di immagini diagnostiche, (radiografie, scan MRI), può già vantare una precisione paragonabile, in alcuni casi, se non superiore a quella umana. E questo  ci porta d un punctum fondamentale, ossia la velocizzazione del processo diagnostico con un aumento dell’accuratezza, e la riduzione del rischio di errori.

Ad oggi un medico di base può ormai tranquillamente comunicare con il proprio paziente attraverso chat dedicati che ottimizzano le tempistiche di confronto e di iniziale anamnesi.

Un chatbot basato su sistemi di intelligenza artificiale possono fornire risposte immediate a domande frequenti, indirizzando i casi più complessi molto più velocemente verso gli specialisti di riferimento.  Dovremmo prima di tutto iniziare a parlare di intelligenza artificiale applicata al mondo sanitario senza più elaborare diagnosi e riferimenti ad un futuro di prossima evoluzione, concentrandoci invece su ciò che effettivamente già oggi siamo in grado di fare.

ChatGPT di OpenAI, è la novità del momento, ma non fa altro che rappresentare tutta una categoria di linee di interazione uomo-macchina ancora dipendenti dalla qualità e dalla tipologia dell’addestramento ricevuti. E’ importante quindi evidenziare una reale necessità di approccio più cauto nell’impiego di queste tecnologie specifiche per garantire informazioni sicure e affidabili ai pazienti​​.

Nuovi volti dell’imaging diagnostico

Ma, è possibile rilevare anomalie radiografiche con maggiore precisione rispetto alle precedenti metodiche utilizzate? Sì, con l’AI è possibile. Il settore dell’imaging medico, sta migliorando in particolar modo nella capacità di rilevare punti non evidenziati da occhio umano in radiografie, tomografie computerizzate (TC), analisi di ECG e vetrini istopatologici. Gli algoritmi di AI possono oggi prevedere con discreta accuratezza gli outcomes clinici basandosi su immagini diagnostiche, offrendo un supporto davvero prezioso anche in contesti di emergenza​​.

Questo aspetto analitico porta avanti anche un discorso ancora più importante che è quello della prevenzione. Il machine learning è in grado di identificare in maniera molto più precoce focolai di malattie infettive o anche di rilevare malattie genetiche rare. E’ chiaro che sia indispensabile avere vasti database da cui questi sistemi possano apprendere (immagini, dati di sintomi e flow-chart diagnostiche) per formulare così diagnosi specifiche.

Il settore dell’imaging medico, specialmente nell’analisi degli ECG (elettrocardiogrammi) e dei vetrini istopatologici, insieme con l’AI, rappresentano una frontiera avanzata dell’innovazione tecnologica.

Analisi degli ECG e diagnosi predittiva

Attraverso l’uso di algoritmi di apprendimento automatico, possiamo identificare modelli nell’attività elettrica del cuore che potrebbero sfuggire all’occhio umano. Questo include la rilevazione precoce di condizioni come la fibrillazione atriale o l’ipertrofia ventricolare sinistra. Quello che l’intelligenza artificiale fa  è quindi una perfetta assistenza ai medici che devono interpretare un ECG, riducendo di molto la possibilità di poter incorrere in un errore, migliorando l’efficienza del workflow clinico. Da qui si può dedurre quindi che ogni strada di diagnosi può avere un avanzamento significativo in un percorso nuovo di avanzamento tecnologico. Questo è un dato che si evince anche in analisi come quella dei vetrini istopatologici, linea cruciale per diagnosticare malattie come il cancro. La digitalizzazione dei vetrini, nota come patologia digitale, ha permesso l’uso dell’AI per analizzare queste immagini ad alta risoluzione.

E la patologia digitale rappresenta un percorso significativo nel campo della diagnostica medica, proprio perché utilizza la tecnologia per acquisire, gestire, condividere e interpretare le informazioni patologiche in un ambiente digitale. Questa trasformazione inizia con la digitalizzazione dei campioni di tessuto, tramite l’uso di scanner ad alta risoluzione che creano immagini digitali dettagliate delle diapositive in vetro, rendendole accessibili su computer o dispositivi mobili. Questo processo non solo facilita la visualizzazione e l’analisi ma consente anche la condivisione rapida e la collaborazione a distanza tra patologi e altri specialisti medici.

Conclusioni

I benefici della patologia digitale evidenziano allo stato attuale, miglioramenti nella qualità dell’analisi, nella riduzione degli errori diagnostici, nella capacità di accesso rapido ai casi precedenti per confronto e in una gestione più efficiente dei dati. Inoltre, consente una maggiore collaborazione tra i team diagnostici, facilitando la consultazione a distanza e il supporto alla decisione clinica in tempo reale​​.