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Robotica e Intelligenza Artificiale applicata al settore Sanitario

Robotica e Intelligenza Artificiale

Robotica e Intelligenza Artificiale applicata al settore Sanitario

28 mag, 2020

La quarta rivoluzione industriale ormai è entrata pesantemente anche nella gestione della salute, dando vita alla cosiddetta Sanità 4.0: dalle tecniche di riabilitazione che utilizzano esoscheletri, all’accesso a nuove conoscenze predittive grazie ai dati delle cartelle cliniche digitali, dall’utilizzo di robot nella creazione di chemioterapie, alla diagnosi precoce con la computer vision.

Gli scenari tecnologici possibili sono innumerevoli e ad oggi imprevedibili.

 

Sanità più digitale, sanità più efficiente

La digitalizzazione e la reingegnerizzazione dei processi sanitari stanno creando le basi affinché la robotica e l’intelligenza artificiale possano realmente impattare la sanità in tutti i processi clinici, diagnostici e di supporto. 

Le tecnologie abilitanti rivoluzioneranno la sanità come oggi la conosciamo.

La recente pandemia COVID-19 ha evidenziato gli enormi benefici dell’AI e della robotica per quei paesi che avevano già investito in tali tecnologie quali la Cina. Tutti gli studi del settore dimostrano che l’adozione dell’AI, su piattaforme cloud, grazie al mobile computing, rivoluzionerà completamente il rapporto tra le strutture sanitarie ed i pazienti. 

Robotica e Intelligenza artificiale - ARTES 4.0

I pazienti, attraverso i loro cellulari e dispositivi mobile, saranno sempre più coinvolti (engaged) e consapevoli (empowered), e saranno soggetti attivi nella gestione della propria salute. 

Sistemi di supporto, personal vocal assistant, chatbot e wearable devices consentiranno al paziente di fornire e accedere ai propri dati ed essere quindi un nodo di un sistema connesso, interoperabile.

I dati saranno raccolti ed elaborati dai sistemi della cosiddetta Iot (Internet of things), che sempre più distribuiti negli ambienti e miniaturizzati, raccoglieranno dati dai sensori e daranno risposte “intelligenti”. 

I dati così generati saranno la base dei Big Data che alimenteranno i sistemi AI sempre più sofisticati, che impareranno dai dati in continuo aumento. La trasformazione del parlato in testo, il riconoscimento del linguaggio trasformato in comando, l’estrazione di dati dalle immagini mediche sono solo alcuni esempi già realtà.

I robot che abiteranno le nostre case saranno parte di questo ecosistema, in grado di intervenire ad esempio nei pazienti fragili con più malattie croniche simultanee. 

Durante la recente pandemia sono innumerevoli le app messe a disposizione dei pazienti per poter fare da soli dei controlli guidati ed avere indicazioni sui comportamenti più idonei. 

Queste app sono parte integrante di un sistema di connessione con il proprio medico di famiglia e le strutture ospedaliere. 

Robotica e Intelligenza artificiale - ARTES 4.0

Addirittura, alcune di queste offrono sistemi di diagnosi precoce basati sull’AI, in grado di riconoscere con pochi sintomi, in modo assolutamente preventivo, la malattia quando ancora non si è manifestata nei portatori sani.

 

Le 3D (Dangerous, Dirty, Dull) in sanità

In generale, Robotica e AI sono due tecnologie utilissime a risolvere problemi ripetitivi di basso valore o azioni pericolose e sporche (3D: Dangerous, Dirty, Dull). 

Sono quindi ideali nell’ambiente sanitario per lasciare agli operatori le attività a vero valore aggiunto. 

Esempi di attività 3D sono:

  • La pulizia e sanificazione di strumenti e locali.

  • La compilazione di cartelle cliniche digitali che assorbe molto tempo ai medici e agli infermieri.

  • Le tecniche riabilitative di ripetizione di un movimento sempre uguale per il recupero funzionale.

  • La ricerca di dati, referti e analisi pregresse.

  • La generazione degli ordini di approvvigionamento di farmaci e dispositivi medici.

Sempre usando l’esempio dell’emergenza COVID-19, abbiamo già visto, soprattutto in Cina, i robot sostituire i sanitari nella disinfezione dei macchinari, nella fornitura dei farmaci e nella consegna del cibo ai malati per evitare il più possibile il contagio tra gli infermieri. 

La robotica e l’AI, oltre a sostituire o supportare l’uomo in queste attività, cambieranno drasticamente i processi e la conoscenza della medicina attuale. 

Grazie ai big data clinici, diagnostici e genetici raccolti, la medicina sarà rivoluzionata e la terapia sarà realmente ad personam, e farà tesoro delle basi di conoscenza e best practices condivise a livello mondiale.

 

Robot per l'ambito sanitario

Una visita all’Istituto di Biorobotica della Scuola Superiore Sant’Anna è un ottimo modo di scoprire quali tecnologie robotiche vengono in aiuto al mondo della sanità.

Ne elenchiamo alcune:

  • la mano artificiale e le protesi per l’arto superiore (poi prestate al mondo industriale);

  • i robot indossabili e tecnologicamente avanzati per la riabilitazione intelligente;

  • i robot “companion” pensati per assistenza agli anziani e più in generale a persone con vari tipi di esigenze, non ultima la compagnia;

  • i robot per interventi chirurgici: ne esistono di vari tipi, sono operati a distanza da medici chirurghi, e consentono livelli di precisione di intervento molto superiori a quelli dell’uomo;

  • i robot per sanitizzare: può sembrare un’attività di minore importanza, in realtà l’igiene all’interno delle strutture sanitarie è uno dei temi critici di prevenzione di infezioni e contagi.

L’emergenza COVID ha acceso un ulteriore faro sulla diffusione di queste tecnologie nei contesti ospedalieri.

 

Intelligenza artificiale applicata alla sanità

Robotica e Intelligenza artificiale - ARTES 4.0

L’AI può drasticamente intervenire in tutte le fasi tipiche della salute: prevenzione, early detection, diagnosi, terapia, chirurgia e follow up. 

Siamo davvero agli inizi di una nuova epoca per la sanità: I dati clinici condivisi a livello mondiale costituiranno quei Big Data indispensabili per scoprire nuovi pattern, nuovi legami altrimenti impossibili da individuare lavorando a livello di singole strutture.

Di seguito vediamo alcuni ambiti in cui già oggi troviamo applicazione.

 

Primary care 

Esistono tante tecnologie, anche indossabili dai pazienti e di utilizzo al di fuori dell’ospedale, per tenere sotto controllo e prevenire possibili patologie, ad esempio:

  • monitoraggio della qualità del sonno con smartband da polso;

  • monitoraggio della capacità respiratoria;

  • wearables per misurare sintomi e primi indicatori;

  • cardiofrequenzimetri accuratissimi in grado di farci un elettrocardiogramma continuo;

  • app di vario tipo per dare informazioni ai pazienti e servizi di connessione con medico curante e strutture sanitarie, e diagnosi precoci per pazienti asintomatici.

 

Cartella clinica

Grazie alla condivisione di dati clinici e diagnostici multidisciplinari, i cosiddetti EHR (Electronic Health Record), il paziente sarà visto nella sua totalità e non più a “silos”. 

Questo permetterà di avere un quadro clinico più accurato e completo e di individuare nuovi pattern ad oggi sconosciuti.

L’elaborazione di questi big data in forma anonima aggregandoli a quelli di tanti altri pazienti con le stesse patologie permetterà all’AI di estrarre dati strutturati e fornirli come nuovi input.

 I medici avranno a disposizione strumenti di grado di supportali nella diagnosi, ad esempio nel riconoscimento di anomalie in immagini e segnali. 

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Diagnosi

L’AI supporta i medici a confrontare sintomi e risultati di analisi con basi di dati condivise molto grandi al fine di basare la diagnosi su protocolli e best practices condivisi a livello mondiale. 

Sarà inoltre sempre più possibile mettere in correlazione patologie tra loro (per esempio l’utilizzo di grandi basi di dati ha messo in relazione i disturbi del sonno con disturbi della memoria e con la senilità precoce, aprendo quindi nuove strade di prevenzione).

Riconoscere i pazienti con stroke o infarto in corso pochi semplici input, riconoscere dalla voce patologie in corso, riconoscere i melanomi con semplici telecamere sono solo alcuni esempi delle molte possibilità.

 

Ricerca farmaceutica e genetica

L’analisi di grandi basi di dati rende oggi possibile scoprire nuovi farmaci e la loro efficacia più velocemente, accorciandone i tempi per raggiungere il mercato e quindi rendendo disponibili cure innovative in tempi minori.

La genomica sarà rivoluzionata grazie alla capacità di estrarre dati strutturati da pattern non strutturati dell’AI.

Scritto da

Darya Majidi
Darya Majidi

Nata e cresciuta a Teheran, Darya si è laureata in Scienze dell’informazione a Pisa, con specializzazione in Intelligenza Artificiale. Ha proseguito la sua formazione con un Master Universitario di Economia in Strategia e Governance aziendale. Imprenditrice tecnologica, fonda negli anni diverse aziende high tech in Italia e all’estero. Ha affiancato decine di aziende pubbliche e private nei settori automotive, healthcare, logistica, food e retail con progetti di digital transformation. Come mentore ha supportato decine di startup nella definizione e sviluppo del business model. Come docente e attivista lavora sull’empowerment femminile. È CEO e founder di Daxo Group società di digital transformation, di Daxolab coworking e acceleratore di imprese, Presidente di Dcare, società specializzata in Healthcare 4.0. Ha fondato la Community Donne 4.0. È stata assessore all’Innovazione della città di Livorno, contribuendo a trasformarla in una smart city. È stata Presidente dei Giovani Imprenditori di Confindustria e Vice Presidente di Confindustria di Livorno con delega alla ricerca. Ha collaborato come professore a contratto con le università di Pisa, Siena e Scuola Superiore Sant’Anna sui temi di Industra 4.0 e Intelligenza Artificiale. È membro della Singularity University Faculty. Oltre a numerose pubblicazioni scientifiche, nel 2018 ha scritto il libro “Donna 4.0” per accelerare la riduzione del gender gap attraverso le tecnologie esponenziali.

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