ANO Digital Economy ha pubblicato un rapporto sulle tendenze nell'uso dell'intelligenza artificiale in medicina.

Nella compilazione del rapporto, ANO Digital Economy ha classificato le tendenze in base a categorie temporali: tendenze a breve termine (attualmente 2 anni; attualmente in fase di implementazione, ma non coprono ancora tutte le aziende e i settori), tendenze a medio termine (3-5 anni; attualmente nella fase di progetto pilota e di implementazione parziale senza diffusione su larga scala), tendenze a lungo termine (5 anni o più; concetti e tecnologie che vengono discussi o implementati solo in progetti limitati, poiché la loro implementazione è difficile).

Assistenti intelligenti, come il russo DIMA (MD AI) e l'americano Microsoft DAX Copilot, saranno utilizzati oggi e nei prossimi due anni per supportare gli operatori sanitari nella formulazione delle diagnosi e nella scelta dei metodi di trattamento. Secondo il rapporto, ciò risolverà il problema dei medici oberati di "lavoro amministrativo e documentazione di routine" e la mancanza di efficienza e accuratezza nella raccolta dell'anamnesi e nella diagnosi iniziale dovuta all'errore umano.

Inoltre, l'ANO ritiene che i dispositivi per il monitoraggio degli indicatori di salute e l'esecuzione di test diagnostici diventeranno presto più diffusi. Tra questi, dispositivi intelligenti, fitness tracker, dispositivi di autodiagnosi e diagnostica a distanza. Questi dispositivi renderanno più facile e accessibile il monitoraggio delle condizioni dei pazienti, soprattutto per le persone con malattie croniche e per coloro che hanno difficoltà a recarsi regolarmente in una struttura sanitaria.

Il rapporto cita esempi di dispositivi di monitoraggio: Neyrox, di un produttore russo, monitora parametri come frequenza cardiaca, ECG, respirazione, temperatura, livelli di glucosio e saturazione di ossigeno, nonché le risposte del sistema nervoso. Utilizzando l'intelligenza artificiale, Neyrox analizza questi dati e prevede le crisi epilettiche 40-50 secondi prima del loro inizio, avvisando successivamente l'utente. Viene menzionato anche il dispositivo EmbracePlus di Empatica per il monitoraggio dei parametri fisiologici e la diagnosi precoce di malattie, tra cui il COVID-19.

Le cartelle cliniche elettroniche (EMR/EHR) risolveranno il problema della mancanza di un database unificato, che ostacola la comunicazione tra le strutture sanitarie. Elimineranno inoltre l'errore umano e faranno risparmiare tempo a pazienti e medici. ANO cita come esempi la "Cartella Clinica Elettronica" russa con intelligenza artificiale per l'analisi dei dati e il supporto decisionale, e uno sviluppo dell'azienda americana Epic Systems.

Nei prossimi 3-5 anni, verrà implementata l'intelligenza artificiale generativa (per la generazione di nuovi dati); il suo utilizzo in medicina sta "cambiando gli approcci alla diagnosi, al trattamento e allo sviluppo di farmaci". Gli analisti ritengono che l'uso di questo tipo di intelligenza artificiale affronterà la mancanza di supporto ai medici nella formulazione delle diagnosi e nella scelta dei trattamenti ottimali, nonché i limiti dei metodi tradizionali per l'analisi di grandi volumi di dati. Le tecnologie che utilizzano l'intelligenza artificiale generativa includono la piattaforma russa Syntelly, che analizza le proprietà tossicologiche e fisico-chimiche dei composti, e la tecnologia di sviluppo di farmaci di Insilico Medicine.

Gli autori del rapporto hanno inoltre evidenziato la tendenza a creare programmi di assicurazione sanitaria personalizzati utilizzando l'intelligenza artificiale. Utilizzando prodotti assicurativi personalizzati che analizzano i dati medici e il comportamento unici di ciascun cliente, le compagnie assicurative saranno in grado di offrire tariffe e programmi flessibili. Questi programmi saranno adattati alle esigenze e ai rischi associati ai fattori umani. Ciò migliorerà la qualità del servizio e l'efficacia dell'assicurazione. L'organizzazione cita come esempio la piattaforma assicurativa SberHealth e Lightbeam Health, che analizza oltre 4.500 fattori, tra cui fattori clinici, sociali e ambientali, per identificare rischi nascosti.

Tra le tendenze a lungo termine evidenziate ci sono gli agenti di intelligenza artificiale autonomi, programmi che analizzano in modo indipendente i dati medici dei pazienti. Sono anche in grado di formulare diagnosi, raccomandare trattamenti ed eseguire determinate procedure senza l'intervento diretto del medico. Gli agenti di intelligenza artificiale autonomi operano utilizzando grandi volumi di dati e algoritmi di apprendimento automatico, che contribuiranno ad automatizzare i processi di routine e il processo decisionale, accelerando la risposta ai cambiamenti nelle condizioni dei pazienti. Un esempio di questa tecnologia è Grace di Hippocratic AI.

Anche la medicina personalizzata basata sull'intelligenza artificiale e sulla genomica è una tendenza a lungo termine. Combina i dati genetici di una persona con indicatori clinici. Gli analisti sostengono che lo sviluppo di regimi terapeutici personalizzati basati sulle caratteristiche individuali migliorerà l'efficacia della terapia e ridurrà il rischio di effetti collaterali. Un esempio è la startup canadese Deep Genomics, che utilizza l'intelligenza artificiale per prevedere l'impatto delle mutazioni genetiche e sviluppare farmaci mirati.

Inoltre, gli impianti e le neuroprotesi controllati dall'intelligenza artificiale, in grado di raccogliere e analizzare continuamente parametri fisiologici, di regolare automaticamente il proprio funzionamento e di prevenire lo sviluppo di complicazioni, sono diventati tendenze a lungo termine.

Secondo il rapporto, le tecnologie di intelligenza artificiale per il monitoraggio epidemiologico e l'allerta precoce delle epidemie di malattie infettive sono diventate una tendenza che potrebbe concretizzarsi entro cinque anni o più. A titolo di esempio, viene citata l'azienda canadese BlueDot, che è stata la prima al mondo a lanciare l'allarme sul COVID-19 nel dicembre 2019 analizzando milioni di fonti di dati utilizzando l'intelligenza artificiale.

Gli analisti ritengono che i gemelli digitali dei pazienti saranno ampiamente utilizzati solo a lungo termine. Per crearli, si stanno sviluppando modelli virtuali con informazioni sulla salute del paziente e sui trattamenti prescritti. Tra coloro che lavorano a questa tecnologia ci sono l'Università Sechenov e la startup Q Bio Gemini.

Le tendenze a lungo termine includono anche l'uso di tecnologie di realtà virtuale e aumentata (VR/AR) in vari campi, "dalla formazione del personale medico e dalla preparazione chirurgica alla riabilitazione e al trattamento di varie patologie". Tra gli sviluppatori figurano la Samara State Medical University con il suo sistema virtuale modulare esperto "MEVIS" e il sistema di simulazione delle procedure chirurgiche di FundamentalVR.

Anche i robot chirurgici sono diventati una tendenza a lungo termine, riducendo potenzialmente il rischio di errori e la limitata precisione nelle procedure chirurgiche tradizionali. In Russia, ad esempio, il robot chirurgico "Levsha" è stato sviluppato dall'azienda "Neurosputnik", che permette al chirurgo di "sentire" le manipolazioni, proprio come nella chirurgia tradizionale.