25 casi d'uso dell'intelligenza artificiale in ambito sanitario con esempi
I sistemi sanitari sono sottoposti a una pressione crescente a causa dell'aumento dei volumi di dati dei pazienti e della crescente domanda di cure personalizzate.
Le applicazioni di intelligenza artificiale in ambito sanitario si sono affermate come una soluzione efficace a questi problemi, ottimizzando i processi, migliorando l'accuratezza diagnostica e ottimizzando gli esiti per i pazienti.
Uno studio recente dimostra che i team ibridi composti da medici umani e sistemi di intelligenza artificiale formulano diagnosi mediche più accurate, soprattutto perché tendono a commettere errori diversi e complementari che si correggono a vicenda. Questi risultati indicano il grande potenziale dell'IA nel migliorare la sicurezza dei pazienti e promuovere un'assistenza sanitaria più equa. 1
Assistenza al paziente
1. Reparti virtuali
Il reparto virtuale è un modello di assistenza in cui i pazienti ricevono cure di livello ospedaliero a domicilio, sotto il monitoraggio remoto del personale medico.
Esempio concreto: reparti virtuali del Servizio Sanitario Nazionale (NHS).
In Inghilterra, migliaia di bambini gravemente malati vengono ora curati a casa grazie ai "reparti virtuali" del Servizio Sanitario Nazionale (NHS), evitando lunghi ricoveri ospedalieri. Utilizzando dispositivi indossabili come cardiofrequenzimetri e misuratori di ossigeno, i medici possono monitorare i parametri vitali dei pazienti e intervenire tempestivamente in caso di anomalie.
I bambini affetti da patologie come asma, problemi cardiaci, infezioni e malattie croniche ricevono cure a distanza di livello ospedaliero, con infermieri che si recano a domicilio quando sono necessari esami o farmaci. I dati vengono monitorati 24 ore su 24 da team clinici tramite piattaforme come Feebris, che utilizza l'intelligenza artificiale per segnalare tempestivamente i segnali di allarme (vedi Figura 1).
Figura 1: Esempio di monitoraggio del battito cardiaco con Feebris.
Per le famiglie, l'impatto emotivo è significativo. Essere assistiti a casa riduce lo stress e aiuta i bambini a sentirsi più sicuri e a proprio agio. I dirigenti del Servizio Sanitario Nazionale (NHS) affermano che i reparti virtuali stanno liberando posti letto negli ospedali, rendendo al contempo l'assistenza più a misura di bambino, e prevedono che l'assistenza a distanza diventerà la norma per molte patologie nei prossimi anni. 2
2. Diagnosi e prescrizione assistite
I chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare i pazienti nell'autodiagnosi di patologie lievi o supportare i medici nella diagnosi basata su sintomi, anamnesi e dati diagnostici.
Uno studio progettato per valutare l'accuratezza con cui ChatGPT diagnostica le patologie e la frequenza con cui consiglia di consultare un medico ha riscontrato risultati contrastanti in merito alla sua affidabilità diagnostica.
Nell'arco di cinque giorni, i ricercatori hanno posto a ChatGPT le stesse domande su cinque comuni patologie ortopediche. Le risposte sono state classificate come corrette, parzialmente corrette, errate o come un elenco di possibili diagnosi. Sono state misurate l'accuratezza e la coerenza delle risposte, e la capacità di ChatGPT di diagnosticare con precisione le patologie ortopediche si è rivelata incoerente.
Inoltre, le sue raccomandazioni di consultare un medico non erano sempre convincenti. ChatGPT potrebbe essere utile come primo passo, ma affidarsi ad esso per l'autodiagnosi senza un'adeguata consulenza medica comporta dei rischi. 3
Esempio concreto: Ochsner Health con DeepScribe
In passato, i medici dedicavano molto tempo alla documentazione delle visite dei pazienti (spesso al di fuori dell'orario di lavoro), con conseguenti ripercussioni sia sull'accuratezza delle informazioni che sull'equilibrio tra vita professionale e privata. Ochsner Health ha collaborato con DeepScribe per ridurre il carico amministrativo della documentazione clinica all'interno della sua rete multispecialistica.
L'intelligenza artificiale ambientale di DeepScribe cattura le conversazioni in tempo reale e genera note altamente personalizzabili e specifiche per specializzazione, consentendo ai medici di concentrarsi maggiormente sull'interazione con i pazienti.
Di conseguenza, il sistema ha raggiunto un tasso di adozione da parte dei medici del 78% e un livello di soddisfazione dei pazienti del 96%, riducendo significativamente i tempi di documentazione e migliorando la qualità delle note. 4
Esempio concreto: DxGPT
DxGPT è uno strumento di intelligenza aumentata progettato per supportare la diagnosi clinica fornendo una diagnosi differenziale strutturata anziché un testo libero.
Genera cinque ipotesi diagnostiche con sintomi a favore e contro ciascuna, utilizzando modelli linguistici avanzati all'interno di un quadro controllato volto a garantirne la pertinenza e la sicurezza.
Gli studi di validazione iniziali, tra cui la collaborazione con l'ospedale Sant Joan de Déu, suggeriscono livelli di accuratezza paragonabili a quelli degli esperti clinici. Tuttavia, il sistema non è concepito per fornire diagnosi autonome e deve essere interpretato da professionisti qualificati.
DxGPT pone l'accento su rigorose pratiche di protezione dei dati, tra cui l'anonimizzazione automatica, l'elaborazione in memoria, la conservazione zero delle informazioni personali e la conformità al GDPR, all'HIPAA e al nuovo regolamento UE sull'intelligenza artificiale. 5
Esempio concreto: OpenAI per il settore sanitario
OpenAI for Healthcare è una suite di strumenti di intelligenza artificiale conformi a HIPAA che supportano i flussi di lavoro clinici, operativi e amministrativi all'interno di ospedali, sistemi sanitari e altre strutture di assistenza.
Una delle principali funzionalità di OpenAI nel settore sanitario è il supporto clinico basato sull'evidenza per la diagnosi. Lo strumento fornisce risposte ancorate alla letteratura medica pertinente, inclusi studi sottoposti a revisione paritaria, linee guida di sanità pubblica e linee guida cliniche.
Includono inoltre citazioni trasparenti che elencano titoli, riviste e date di pubblicazione, consentendo così una rapida verifica delle fonti, supportando il ragionamento clinico e facilitando un'assistenza tempestiva al paziente. 6
3. Strumenti di intelligenza artificiale per la salute mentale
L'intelligenza artificiale (IA) viene sempre più utilizzata nella salute mentale per favorire la diagnosi precoce, il trattamento e il supporto continuo. Questi strumenti di IA per la salute mentale analizzano testo , voce , espressioni facciali , dispositivi indossabili e cartelle cliniche per individuare i primi segnali di disturbi come ansia e depressione, prevedere il rischio e personalizzare il trattamento.
Inoltre, i chatbot e le piattaforme digitali offrono supporto emotivo, orientamento terapeutico, abbinamento con il terapeuta e monitoraggio continuo, riducendo al contempo il carico di lavoro dei clinici attraverso l'automazione. Sebbene questi strumenti amplino l'accesso e migliorino l'efficienza, permangono sfide in materia di privacy, pregiudizi, regolamentazione e necessità di garantire che l'IA supporti, anziché sostituire, l'assistenza umana.
4. Chatbot per l'assistenza clienti nel settore sanitario
I chatbot del servizio clienti possono rispondere alle domande dei pazienti relative ad appuntamenti, fatturazione o rinnovo delle prescrizioni mediche.
Questo può migliorare la velocità e l'accuratezza delle diagnosi, ridurre il carico di lavoro degli operatori sanitari e consentire una migliore allocazione delle risorse. I medici possono concentrarsi sui casi più complessi, mentre gli strumenti di intelligenza artificiale forniscono valutazioni iniziali o secondi pareri per i casi di routine.
Esempio concreto: un chatbot oncologico basato sull'intelligenza artificiale presso l'ospedale SSG.
Nel 2025, l'ospedale SSG ha lanciato un chatbot basato sull'intelligenza artificiale specificamente pensato per i pazienti oncologici e i loro accompagnatori. Il chatbot fornisce indicazioni immediate sulle opzioni di trattamento (come chirurgia, chemioterapia e radioterapia), istruzioni per la cura post-trattamento, gestione dei sintomi e degli effetti collaterali e informazioni sui reparti ambulatoriali in diverse lingue. L'obiettivo del chatbot è ridurre l'ansia e offrire un'assistenza clienti più accessibile e intuitiva. 7
5. Agenti di intelligenza artificiale nel settore sanitario
Gli agenti basati sull'intelligenza artificiale contribuiscono al settore sanitario automatizzando le attività, migliorando il processo decisionale e ottimizzando l'assistenza ai pazienti. Analizzano i dati medici a fini diagnostici, suggeriscono trattamenti personalizzati, prevedono gli esiti e gestiscono le attività amministrative.
Gli strumenti di intelligenza artificiale di Agentic consentono inoltre il monitoraggio in tempo reale e le consultazioni virtuali, aumentando l'efficienza e riducendo gli errori.
Esempio concreto: l'assistente vocale Prosper AI per il reparto di ostetricia e ginecologia del Nord-Est.
Il centro di ostetricia e ginecologia Northeast OB/GYN ha faticato a tenere il passo con la rapida crescita a causa della carenza di personale, dell'elevato turnover e dell'aumento delle chiamate, con conseguenti lunghi tempi di attesa, mancata verifica delle prestazioni sanitarie dei pazienti e burnout del personale.
Per ovviare a questo problema, lo studio ha implementato Prosper, una soluzione di front desk basata sull'intelligenza artificiale che automatizza la gestione degli appuntamenti, le cancellazioni, la verifica delle prestazioni e la gestione delle liste d'attesa, instradando al contempo i casi più complessi al personale competente.
Dopo un'implementazione graduale, il sistema si è rapidamente integrato nelle operazioni quotidiane, gestendo tutte le chiamate in entrata e risolvendone circa il 50% senza intervento umano. Ciò ha portato a una riduzione del 40% dei costi operativi, a un aumento del 12% degli appuntamenti programmati e a una copertura costante 24 ore su 24, 7 giorni su 7. 8
Esempio concreto: Claude per il settore sanitario
Claude per l'assistenza sanitaria 9 è il prodotto di Anthropic conforme a HIPAA che consente a operatori sanitari, startup e pazienti di utilizzare Claude in modo sicuro per attività mediche e amministrative.
Estende le funzionalità esistenti di Claude con connettori specifici per il settore sanitario, competenze degli agenti e controlli di conformità, consentendo alle organizzazioni di lavorare direttamente con dati clinici, di copertura e di fatturazione.
Le caratteristiche principali includono:
- Connettori per dati sanitari: forniscono accesso diretto a fonti standard del settore, tra cui il database di copertura CMS, l'ICD-10, il National Provider Identifier Registry e PubMed.
- Supporto allo sviluppo FHIR: per semplificare l'integrazione tra i sistemi sanitari che utilizzano lo standard FHIR, riducendo i tempi di sviluppo e gli errori di integrazione.
- Flussi di lavoro per l'autorizzazione preventiva: un modello configurabile per la revisione dell'autorizzazione preventiva che aiuta a verificare le politiche di copertura, le linee guida cliniche, le cartelle cliniche dei pazienti e la documentazione relativa ai ricorsi.
- Coordinamento e triage delle cure: assistenza nello smistamento e nella definizione delle priorità dei messaggi dei pazienti, delle segnalazioni e dei passaggi di consegne per garantire che i problemi urgenti ricevano un'attenzione tempestiva.
- Piattaforma per startup nel settore sanitario: API e strumenti di sviluppo che consentono alle startup di creare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, come il supporto alla documentazione clinica, strumenti di revisione delle cartelle cliniche e l'automazione amministrativa.
- Integrazioni con dati sanitari personali (USA): accesso facoltativo e controllato dall'utente ai risultati di laboratorio e alle cartelle cliniche tramite HealthEx, Function, Apple Health e Android Health Connect, che consente a Claude di riassumere l'anamnesi, spiegare i risultati e aiutare a prepararsi per le visite cliniche.
- Controlli per la privacy e la sicurezza: consenso esplicito dell'utente, controllo granulare delle autorizzazioni, nessuna formazione sui dati sanitari personali, disclaimer contestuali e indicazioni per consultare i professionisti sanitari quando necessario.
Esempio concreto: Sully.ai
Parikh Health, guidata dalla dottoressa Neesheet Parikh, ha notevolmente migliorato le proprie attività e l'assistenza ai pazienti integrando Sully.ai con il proprio sistema di cartelle cliniche elettroniche (EMR).
Il sistema di check-in basato sull'intelligenza artificiale personalizza le interazioni con i pazienti, mentre l'automazione delle attività di reception consente al personale di concentrarsi maggiormente sulla cura dei pazienti.
Questa collaborazione con Sully.ai ha ridotto di 10 volte il numero di interventi per paziente e ha tagliato il tempo dedicato alle attività amministrative, come la gestione delle cartelle cliniche, da 15 minuti a soli 1-5 minuti. Ciò ha portato a un aumento di 3 volte dell'efficienza e della velocità.
Inoltre, la piattaforma ha ridotto del 90% il burnout tra i medici, consentendo interazioni con i pazienti più mirate e significative. 10
Esempio concreto: la piattaforma sanitaria Agentic-AI
Agentic-AI Healthcare è un prototipo di ricerca che combina più agenti di intelligenza artificiale con garanzie integrate in termini di privacy, interpretabilità e conformità normativa.
Il sistema utilizza la crittografia, l'accesso basato sui ruoli e i registri di controllo per supportare flussi di lavoro sanitari più sicuri, offrendo al contempo supporto multilingue in inglese, francese e arabo per migliorare l'inclusività. 11
6. Verifica delle prescrizioni
La tecnologia basata sull'intelligenza artificiale aiuta gli operatori sanitari a ridurre gli errori di prescrizione analizzando le ricette per individuare potenziali interazioni farmacologiche, dosaggi errati e allergie dei pazienti.
Ciò riduce il rischio di eventi avversi da farmaci, una fonte significativa di complicazioni e costi nel sistema sanitario.
7. Gestione della gravidanza
I sistemi di intelligenza artificiale possono essere impiegati per monitorare la salute sia della madre che del feto tramite dispositivi indossabili e sistemi di monitoraggio remoto.
Questi strumenti sfruttano i dati relativi ai parametri vitali e ad altre metriche per prevedere e diagnosticare precocemente potenziali complicazioni. Ciò migliora gli esiti della gravidanza e riduce i tassi di mortalità materna e infantile.
8. Triage con prioritizzazione in tempo reale
L'analisi prescrittiva basata sull'intelligenza artificiale può analizzare i dati dei pazienti, come sintomi, anamnesi e parametri vitali, per aiutare gli operatori sanitari a dare priorità ai casi in tempo reale.
Esempio concreto: Lightbeam Health
Lightbeam Health si avvale dell'analisi predittiva per prevedere i rischi per la salute dei pazienti.
Il sistema analizza oltre 4.500 fattori, tra cui determinanti clinici, sociali e ambientali, per identificare i rischi nascosti. Fornisce inoltre raccomandazioni prescrittive per interventi mirati che migliorano gli esiti per i pazienti, come la riduzione dei ricoveri e degli accessi al pronto soccorso. 12
Esempio concreto: Wellframe
Wellframe permette agli operatori sanitari di offrire programmi di cura personalizzati e interattivi direttamente ai pazienti tramite un'app mobile. I moduli clinici della piattaforma sono basati su evidenze scientifiche per garantire che i pazienti ricevano indicazioni derivanti da pratiche mediche consolidate.
L'app supporta inoltre la comunicazione in tempo reale tra i team di assistenza e i pazienti per un monitoraggio continuo e un intervento immediato quando necessario.
Gli operatori sanitari possono personalizzare l'esperienza per ogni paziente, tenendo conto delle singole condizioni di salute, come la gestione delle malattie croniche o il follow-up post-dimissione.
La tecnologia AI di Wellframe offre ai pazienti piani di cura personalizzati e, allo stesso tempo, fornisce ai medici informazioni dettagliate tramite una dashboard. Queste informazioni in tempo reale aiutano a dare priorità ai pazienti ad alto rischio e a garantire un'erogazione dell'assistenza sanitaria più efficiente.
Grazie a queste funzionalità, Wellframe consente di ottenere risultati migliori per i pazienti, supporta la medicina preventiva e favorisce relazioni più personalizzate tra i pazienti e i loro team di assistenza. 13
9. Triage in tempo reale
L'integrazione dell'intelligenza artificiale per la definizione delle priorità garantisce che i casi più critici vengano trattati per primi, migliorando così l'efficienza del pronto soccorso e gli esiti per i pazienti.
Esempio concreto: Enlitico
Le soluzioni di triage dei pazienti di Enlitic sfruttano le tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza dei sistemi sanitari, analizzando i casi medici in arrivo e valutandoli in base a molteplici riscontri clinici.
Questi risultati vengono quindi classificati in ordine di priorità, garantendo che i casi più urgenti vengano indirizzati agli operatori sanitari più appropriati all'interno della rete. Questo processo consente agli operatori sanitari di affrontare più rapidamente i casi prioritari, migliorando l'assistenza complessiva ai pazienti e riducendo i ritardi nella diagnosi e nel trattamento.
Automatizzando il triage con l'intelligenza artificiale, le soluzioni di Enlitic contribuiscono a ridurre il carico di lavoro manuale dei medici e a semplificare i flussi di lavoro, in particolare in radiologia. La piattaforma migliora inoltre la qualità dei dati sanitari standardizzando i dati di imaging medico, garantendo così che le immagini siano etichettate e instradate correttamente. 14
10. Farmaci e cure personalizzate
L'intelligenza artificiale consente lo sviluppo di piani di trattamento personalizzati analizzando i dati individuali dei pazienti, tra cui informazioni genetiche, stile di vita e anamnesi. La medicina personalizzata contribuisce a migliorare l'efficacia dei trattamenti, a ridurre gli effetti collaterali e a contenere i costi sanitari, evitando terapie non necessarie e concentrandosi sui migliori risultati per ciascun paziente.
L'intelligenza artificiale applicata agli strumenti sanitari può aiutare gli utenti a individuare i piani di trattamento più adatti in base ai dati dei pazienti, riducendo così i costi e aumentando l'efficacia delle cure.
Esempio concreto: Aizia
L'azienda utilizza l'apprendimento automatico per abbinare i pazienti ai trattamenti più efficaci per le loro esigenze. 15
Esempio concreto: Oncora Medicals
Oncora è in grado di analizzare e apprendere dai dati dei sistemi sanitari per consentire trattamenti personalizzati, in particolare per i pazienti oncologici. 16
11. Analisi dei dati dei pazienti
Le soluzioni di analisi dei dati sanitari possono ricavare informazioni preziose dai dati clinici per fornire agli operatori sanitari raccomandazioni volte a migliorare l'assistenza ai pazienti, identificare le popolazioni a rischio e ottimizzare l'allocazione delle risorse. Questo approccio contribuisce a ridurre i costi dell'assistenza sanitaria e a migliorare gli esiti per i pazienti grazie a un processo decisionale più informato.
Esempio concreto: Delphi-2M
Delphi-2M è un modello di trasformazione generativa progettato per prevedere la progressione delle malattie nel corso della vita di un individuo. A differenza dei modelli tradizionali per singola malattia, cattura la multimorbidità analizzando contemporaneamente oltre 1.000 condizioni. Basato su un'architettura GPT-2 modificata, codifica l'età, prevede sia la prossima malattia che la sua tempistica e tiene conto delle diagnosi concomitanti.
Oltre alle previsioni, Delphi-2M è in grado di generare traiettorie di malattia a lungo termine e creare set di dati sintetici che preservano i modelli clinici tutelando al contempo la privacy.
Nonostante questi limiti, Delphi-2M mostra un potenziale per la medicina di precisione, lo screening precoce e la pianificazione a livello di sistema. Prevedere i rischi individuali e proiettare l'incidenza delle malattie può fornire informazioni utili sia per l'assistenza al paziente che per le politiche sanitarie. Estensioni future potrebbero integrare dati genomici, di imaging e provenienti da dispositivi indossabili per rafforzare ulteriormente le applicazioni cliniche e di sanità pubblica. 17
Esempio concreto: Zakipoint Health
Zakipoint Health offre una dashboard completa progettata per fornire una visione trasparente dei rischi e dei costi sanitari di ciascun membro. Questo approccio consente interventi personalizzati per migliorare i risultati in termini di salute.
La piattaforma sfrutta l'analisi predittiva per identificare i fattori che incidono sui costi e i fattori di rischio, aiutando i sistemi sanitari a ridurre i rischi e a conseguire risparmi. 18
12. Robot chirurgici
La chirurgia robotica combina l'intelligenza artificiale e la collaborazione tra robot. Questi strumenti assistono nelle procedure che richiedono precisione e ripetibilità, come la chirurgia laparoscopica.
Questi robot sono in grado di eseguire movimenti predefiniti senza affaticarsi e raggiungono un'elevata precisione. Ciò contribuisce a ridurre il rischio di errore umano, accelera i tempi di recupero e consente ai chirurghi di eseguire interventi più complessi con maggiore accuratezza.
Figura 1: Esempio di chirurgia robotica. 19
13. Robotica assistiva
La robotica assistiva in ambito sanitario migliora l'assistenza ai pazienti e supporta gli operatori sanitari eseguendo compiti tramite sensori, attuatori e sistemi di controllo intelligenti.
Le applicazioni della robotica assistiva includono esoscheletri che aiutano la riabilitazione di pazienti colpiti da ictus o lesioni spinali e distributori robotici di farmaci che garantiscono un dosaggio preciso. I robot per la telepresenza consentono consultazioni a distanza e gli assistenti infermieristici robotici come Robear aiutano a sollevare o spostare i pazienti in sicurezza.
Queste tecnologie migliorano l'efficienza, la precisione e gli esiti per i pazienti in diversi contesti clinici.
Esempio concreto: il LUCAS 3
Il LUCAS 3 è un sistema meccanico di compressione toracica sviluppato da Stryker. Esegue compressioni costanti e di alta qualità durante la rianimazione cardiopolmonare (RCP), contribuendo a mantenere il flusso sanguigno nei pazienti in arresto cardiaco (vedi l'immagine sottostante).
Il dispositivo è portatile, alimentato a batteria e progettato per l'uso in ambulanze, ospedali o luoghi di emergenza.
Riduce il carico fisico per i soccorritori e migliora l'esito della rianimazione cardiopolmonare garantendo compressioni ininterrotte, anche durante il trasporto o la defibrillazione.
Figura 2: Sistema di compressione toracica LUCAS 3. 20
Diagnostica per immagini e diagnostica medica
14. Diagnosi precoce
L'intelligenza artificiale può analizzare cartelle cliniche, dati di laboratorio e risultati di diagnostica per immagini per individuare i primi segni di malattie croniche come cancro, diabete o patologie cardiovascolari. Una diagnosi precoce consente interventi tempestivi, che possono migliorare gli esiti per il paziente e ridurre i costi di trattamento a lungo termine.
Esempio concreto: ricerca per lo screening supportato dall'intelligenza artificiale
Un ampio studio randomizzato di screening condotto in Svezia ha valutato se l'aggiunta dell'intelligenza artificiale allo screening mammografico influisca sul tasso di tumori al seno intervallari rispetto alla doppia lettura standard da parte dei radiologi.
Oltre 105.000 donne sono state assegnate in modo casuale a uno screening supportato dall'intelligenza artificiale (IA) o a uno screening convenzionale senza IA. Lo studio ha rilevato che lo screening supportato dall'IA ha raggiunto un tasso di tumori intervallari non peggiore di quello della pratica standard, soddisfacendo i criteri di non inferiorità dello studio. Sebbene i tassi complessivi di tumori intervallari fossero simili, il gruppo sottoposto a screening con IA ha presentato un numero inferiore di tumori intervallari invasivi e ad alto rischio.
La sensibilità dello screening è risultata significativamente più elevata con l'intelligenza artificiale, senza alcuna perdita di specificità, e questi miglioramenti sono stati coerenti in tutte le fasce d'età e categorie di densità del seno.
Nel complesso, i risultati suggeriscono che la mammografia assistita dall'intelligenza artificiale può migliorare l'individuazione del cancro e l'efficienza dello screening, supportando la sua potenziale adozione nella pratica clinica di routine. 21
Esempio reale: Google Salute
La ricerca di Health sullo screening del cancro al seno indica che il suo modello di intelligenza artificiale può rilevare i segni del cancro al seno con un'accuratezza simile a quella dei radiologi.
Il sistema è addestrato su un gran numero di mammografie anonimizzate per apprendere i modelli associati al cancro ed è attualmente in fase di valutazione in contesti clinici reali. La collaborazione coinvolge pazienti, medici e operatori sanitari, nonché partnership con istituzioni come Northwestern Medicine, Imperial College London, diversi NHS Trust e la Fondazione giapponese per la ricerca sul cancro.
Questi studi esaminano come il modello potrebbe contribuire a dare priorità ai casi a rischio più elevato, fungere da secondo lettore nei flussi di lavoro di screening e supportare un rilevamento più coerente e inclusivo in diverse popolazioni. 22
Esempio concreto: Ezra
Ezra sfrutta l'intelligenza artificiale nell'analisi di scansioni MRI di tutto il corpo per supportare i medici nella diagnosi precoce del cancro. 23
15. Approfondimenti sulla diagnostica per immagini medica
Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono migliorare l'analisi delle immagini mediche (ad esempio, radiografie, risonanze magnetiche, TAC) identificando schemi che i radiologi umani potrebbero non rilevare. Queste informazioni contribuiscono a diagnosticare le malattie in modo più precoce e accurato.
L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche per diagnosticare il COVID-19 a partire da dati di imaging, consentendo un'identificazione più rapida dei casi critici che necessitano di supporto respiratorio.
L'imaging medico basato sull'intelligenza artificiale è ampiamente utilizzato anche nella diagnosi dei casi di COVID-19 e nell'identificazione dei pazienti che necessitano di supporto ventilatorio.
Esempio concreto: Huiying Medical
Huiying Medical, un'azienda cinese di dispositivi medici, ha creato una soluzione di imaging basata sull'intelligenza artificiale in grado di rilevare il COVID-19 utilizzando scansioni TC del torace. Secondo l'azienda, questa soluzione potrebbe essere utile nelle aree prive di accesso al test RT-PCR, il metodo standard per la diagnosi di COVID-19.
Huiying ha sviluppato gli algoritmi di intelligenza artificiale utilizzando i dati di tomografia computerizzata (TC) di oltre 4.000 casi di coronavirus. Il sistema esamina l'opacità a vetro smerigliato (GGO) nei polmoni, un segno di parziale riempimento degli spazi aerei, insieme ad altri indicatori, per valutare la probabilità di infezione da COVID-19.
Esempio concreto: SkinVision
L'app di SkinVision consente ai pazienti di individuare i primi segni di cancro della pelle utilizzando il proprio smartphone. Permettendo agli utenti di scattare foto di alta qualità della propria pelle, concentrandosi su nei o lesioni sospette, l'app è in grado di analizzarle tramite algoritmi di intelligenza artificiale.
Questa analisi fornisce una valutazione immediata del rischio, che può aiutare a identificare potenziali problemi come melanoma, carcinoma a cellule squamose o carcinoma basocellulare.
Gli algoritmi di SkinVision sono stati addestrati su un vasto database di immagini dermatologiche per aiutare a distinguere tra condizioni cutanee ad alto rischio e a basso rischio. Per le valutazioni ad alto rischio, l'app consiglia una consulenza medica professionale. 24
Ricerca e sviluppo
16. Scoperta di farmaci
L'intelligenza artificiale accelera la scoperta di farmaci analizzando grandi quantità di dati provenienti dalla ricerca medica, dai dati storici sui trattamenti e dai percorsi biologici. Ciò consente di identificare più rapidamente i candidati farmaceutici più promettenti e riduce i costi e i tempi necessari per immettere sul mercato nuovi farmaci.
La tecnologia basata sull'intelligenza artificiale può anche prevedere l'efficacia dei farmaci, il che porterebbe a risultati migliori negli studi clinici.
Esempio concreto: Boltz-ABFE
Boltz-ABFE 25 è un metodo di intelligenza artificiale che combina previsioni di apprendimento profondo con simulazioni di energia libera. Come AlphaFold, che prevede le strutture proteiche, i modelli di Boltz prevedono i complessi proteina-ligando.
Integrando queste previsioni basate sull'intelligenza artificiale con calcoli fondati sulla fisica, Boltz-ABFE estende la portata del FEP alle fasi iniziali della scoperta di farmaci, consentendo ai ricercatori di valutare le molecole candidate in modo più efficiente mantenendo al contempo la precisione.
Come funziona Boltz-ABFE
- Utilizza Boltz-1 e Boltz-2 , modelli di intelligenza artificiale addestrati per prevedere i complessi proteina-ligando direttamente dalle sequenze proteiche e dalle informazioni sui ligandi.
- Applica tecniche di affinamento strutturale per correggere problemi quali errori nell'ordine dei legami, errori di stereochimica e ingombri sterici.
- Utilizza un processo di ri-docking in cui i ligandi vengono regolati con un software di docking per migliorare la geometria e la precisione.
- Migliora l'affidabilità rimuovendo le regioni a bassa affidabilità e includendo i partner di legame quando necessario.
Risultati dei benchmark
- Testato su quattro proteine (TYK2, CDK2, JNK1, P38) del set di riferimento FEP+.
- Sono state prodotte stime dell'energia di legame spesso entro 1 kcal/mol dai risultati sperimentali.
- In alcuni casi, i risultati sono stati eguagliati o addirittura superati da simulazioni partite da strutture cristalline.
- Ha dimostrato sensibilità ai dettagli strutturali, rendendo importanti le fasi di correzione come il ri-attracco.
Esempio concreto: NuMedii
L'azienda biofarmaceutica NuM edii ha sviluppato la tecnologia AIDD (Artificial Intelligence for Drug Discovery) che sfrutta i Big Data e l'IA per scoprire rapidamente, a livello sistematico, le connessioni tra farmaci e malattie. 26
Esempio concreto: Medicina in silico
Insilico Medicine, azienda biotecnologica con sede a Boston e Hong Kong, ha annunciato un traguardo importante nello sviluppo di farmaci basato sull'intelligenza artificiale.
Il loro composto principale, il rentosertib, progettato interamente utilizzando l'intelligenza artificiale, ha dimostrato risultati promettenti in una sperimentazione clinica di fase intermedia per la fibrosi polmonare idiopatica (IPF), una malattia polmonare progressiva e attualmente incurabile.
Nello studio, i pazienti che hanno ricevuto la dose più alta di rentosertib hanno mostrato notevoli miglioramenti nella funzionalità polmonare. Le analisi dei biomarcatori hanno confermato che il farmaco ha agito efficacemente su una proteina specifica associata alla fibrosi polmonare idiopatica (IPF), come previsto dagli algoritmi di intelligenza artificiale di Insilico. 27
17. Analisi e modifica genetica
L'intelligenza artificiale aiuta ad analizzare i dati genetici per comprendere le variazioni genetiche e prevedere gli effetti della modifica genetica.
Questa tecnologia aiuta inoltre i ricercatori a prevedere in che modo specifiche modifiche genetiche potrebbero influire sul rischio di malattia o sull'esito del trattamento, consentendo terapie genetiche più precise ed efficaci.
Esempio concreto: SOPHiA GENETICS
SOPHiA GENETICS offre ai genetisti la piattaforma SOPHiA DDM™, che utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare l'analisi genomica. La piattaforma automatizza il rilevamento, l'annotazione e la prioritizzazione delle varianti complesse nei dati di sequenziamento di nuova generazione (NGS), consentendo di ottenere risultati più rapidi e accurati.
Si integra negli ambienti di laboratorio esistenti, facilita la collaborazione attraverso una rete globale di esperti e include strumenti come Alamut™ Visual Plus per l'analisi dettagliata delle varianti.
Il programma MaxCare offre anche supporto con consulenze in loco, formazione e valutazioni delle prestazioni per garantire un'implementazione di successo. 28
18. Efficacia comparativa di dispositivi e farmaci
L'intelligenza artificiale può valutare e confrontare l'efficacia di diversi dispositivi medici o farmaci analizzando i risultati clinici e i dati dei pazienti.
Questo aiuta gli operatori sanitari a prendere decisioni più consapevoli sui trattamenti più efficaci, riducendo al contempo la necessità di tentativi ed errori negli interventi medici.
Esempio concreto: 4Quant
4Quant sfrutta l'analisi dei big data e la tecnologia di deep learning per estrarre informazioni significative da immagini e video, supportando la progettazione e l'ottimizzazione degli esperimenti. La sua piattaforma applica algoritmi di machine learning per elaborare grandi quantità di dati visivi, consentendo a ricercatori e professionisti del settore sanitario di analizzare efficacemente informazioni complesse.
Automatizzando l'estrazione di informazioni utili dai dati di imaging, 4Quant consente agli utenti di identificare i componenti e i modelli chiave più rilevanti per le loro specifiche esigenze sperimentali. Ciò può essere particolarmente prezioso in settori come la ricerca scientifica, la medicina e le applicazioni industriali, dove l'analisi dei dati visivi è fondamentale per il processo decisionale.
Le soluzioni di 4Quant offrono anche la possibilità di personalizzazione in base alle specifiche esigenze dell'utente, per analisi più mirate. Questo approccio riduce i tempi e gli sforzi necessari per analizzare grandi set di dati e migliora la precisione e la qualità delle informazioni ottenute. 29
Gestione sanitaria
19. Gestione del marchio e marketing
Le piattaforme di intelligenza artificiale possono analizzare la percezione del mercato sanitario e i dati demografici dei pazienti per aiutare i professionisti del settore medico a ottimizzare le proprie strategie di marketing. Ospedali e organizzazioni sanitarie possono migliorare la reputazione del proprio marchio personalizzando i messaggi e rivolgendosi ai segmenti di pubblico più appropriati.
20. Prezzi e rischi
I modelli di intelligenza artificiale possono prevedere il prezzo ottimale per trattamenti e servizi analizzando la concorrenza, la domanda di mercato e gli esiti per i pazienti.
Questo aiuta gli operatori sanitari a stabilire prezzi competitivi ma redditizi, riducendo al contempo l'onere finanziario per i pazienti e ottimizzando i margini operativi.
21. Ricerca di mercato
L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per raccogliere informazioni competitive su altri ospedali o fornitori di servizi sanitari. Questi dati consentono agli ospedali di confrontare i propri servizi con quelli di altri operatori del settore, individuare aree di miglioramento e adattarsi ai cambiamenti del mercato sanitario.
Esempio concreto: MD Analytics
MD Analytics è una soluzione di ricerche di mercato per il settore sanitario e farmaceutico. Lo strumento offre un'ampia gamma di soluzioni di ricerca quantitative e qualitative, personalizzate per ogni fase del ciclo di vita di un prodotto.
I loro servizi comprendono studi clinici, valutazioni di mercato, analisi del percorso del paziente e valutazioni del processo di acquisto. Le soluzioni pre-lancio includono previsioni della domanda, test di concetto, ricerche sui prezzi e valutazioni dei programmi di supporto ai pazienti. Le fasi post-lancio e di crescita si concentrano sul coinvolgimento dei clienti, valutazioni della forza vendita, ottimizzazione multicanale e monitoraggio dei KPI. 30
22. Operazioni
Le tecnologie di automazione dei processi, come l'automazione intelligente e la RPA (Robotic Process Automation), possono gestire le operazioni sanitarie quali la pianificazione, la fatturazione e la reportistica. Automatizzando le attività di routine, gli operatori sanitari possono liberare il personale, consentendogli di concentrarsi sulla cura dei pazienti e riducendo al contempo i costi amministrativi.
Esempio reale: Cometa
Comet è il sistema di intelligenza artificiale per la medicina di Epic, progettato per aiutare medici, pazienti e sistemi sanitari a prendere decisioni migliori e basate sui dati, prevedendo i probabili esiti del percorso di cura di un paziente.
Addestrato su oltre 100 miliardi di eventi medici anonimizzati in Epic Cosmos , il modello elabora sequenze cronologiche di diagnosi, risultati di laboratorio, farmaci e visite mediche per simulare scenari futuri, tra cui la progressione della malattia, il rischio di riammissione e la durata del ricovero ospedaliero.
Basato su modelli linguistici simili a quelli utilizzati per i grandi complessi, Comet genera traiettorie di salute plausibili e le riassume in informazioni utili da integrare nei flussi di lavoro clinici. A differenza degli strumenti tradizionali, sposta la pianificazione dell'assistenza da un approccio reattivo a uno prospettico, presentando una gamma di possibili esiti e aiutando i team ad allocare le risorse, pianificare le dimissioni e gestire i rischi con maggiore sicurezza.
Operando nel rispetto di rigorosi standard di privacy e sicurezza, Comet ha dimostrato prestazioni eccellenti in un'ampia gamma di casi di studio. A partire dal 2026, i ricercatori delle organizzazioni partecipanti potranno esplorare Comet in un laboratorio virtuale per perfezionarne i casi d'uso, compiendo un passo avanti verso un processo decisionale in ambito sanitario più personalizzato, proattivo e sicuro. 31
23. Rilevamento delle frodi
Gli strumenti di intelligenza artificiale possono analizzare i modelli presenti nelle richieste di rimborso sanitario per individuare attività fraudolente come false dichiarazioni o fatturazioni eccessive. Questo aiuta le organizzazioni sanitarie a minimizzare le perdite dovute alle frodi e garantisce un utilizzo più efficiente delle risorse per la cura dei pazienti.
Esempio concreto: Markovate
Un fornitore nazionale di assicurazioni sanitarie si è trovato ad affrontare un numero crescente di richieste di rimborso fraudolente e violazioni dei dati, con conseguenti perdite finanziarie e compromissione della privacy dei pazienti.
Markovate 32 ha implementato un sistema di rilevamento delle frodi basato sull'intelligenza artificiale che analizzava i dati delle richieste di rimborso, segnalava comportamenti sospetti e si integrava perfettamente con l'infrastruttura del fornitore, garantendo la conformità HIPAA e la salvaguardia dei dati sensibili dei pazienti.
I risultati sono:
- Riduzione del 30% delle richieste di risarcimento fraudolente entro sei mesi.
- Miglioramento del 25% nella sicurezza dei dati.
- Elaborazione dei sinistri più rapida del 40%, con conseguente aumento dell'efficienza.
Iperautomazione in ambito sanitario
L'iperautomazione è un approccio emergente alla trasformazione digitale che prevede l'automazione del maggior numero possibile di processi aziendali, potenziando digitalmente quelli che non possono essere completamente automatizzati.
L'iperautomazione combina tecnologie di intelligenza artificiale, RPA e visione artificiale per l'automazione completa dei processi nel settore sanitario.
Ecco alcuni casi d'uso dell'iperautomazione in ambito sanitario:
24. Elaborazione dell'assicurazione sanitaria
Sfruttando i metodi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e i modelli di intelligenza artificiale / apprendimento profondo , un approccio di iperautomazione può aiutare le compagnie di assicurazione sanitaria a:
- Ridurre al minimo il lavoro manuale durante la preautorizzazione e l'elaborazione dei sinistri,
- Ridurre gli errori umani,
- Individuare e prevenire le frodi sanitarie con maggiore precisione,
- Garantisci la soddisfazione del cliente con cicli di gestione dei sinistri più brevi.
25. Conformità normativa
Gli operatori sanitari, le compagnie di assicurazione sanitaria, le farmacie e altri soggetti del settore sanitario devono conformarsi a normative quali l'HIPAA negli Stati Uniti e il GDPR nell'UE.
L'iperautomazione può contribuire a garantire la conformità normativa per le organizzazioni sanitarie:
- I bot Ligent possono registrare ogni azione nei sistemi sanitari e documentare il registro delle attività su richiesta.
- I modelli di IA/ML possono essere utilizzati per prevedere potenziali frodi sanitarie,
- L'automazione dei processi di audit interno può contribuire a valutare i rischi e i controlli interni in modo più efficiente e frequente.
Il futuro dell'IA in ambito sanitario.
Per il futuro dell'IA in ambito sanitario, è possibile sviluppare soluzioni basate sull'apprendimento automatico in aree in cui sono disponibili dati di addestramento significativi e il problema è formulato in modo chiaro.
In questi ambiti, l'intelligenza artificiale può apportare benefici agli operatori sanitari consentendo un processo decisionale basato sui dati e riducendo tempi e costi.
Collegamenti di riferimento
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