sanità 4.0

L’intelligenza artificiale nella diagnostica avanzata e nella medicina: le nuove frontiere

Le tecniche emergenti di “data science” e di analitica predittiva consentono di espandere qualità e quantità dei dati rilevanti per la salute umana e di fornire le condizioni per meglio capire e controllare le condizioni di organi, apparati e di eventuali patologie. Gli scenari

24 Giu 2021
Antonio Frisoli

docente di robotica presso la Scuola Superiore Sant'Anna

Smart Pills, pro e contro dell'uso dei sensori nei trattamenti sanitari

Il concetto di digital twin, al cuore della rivoluzione dell’industria 4.0, può svolgere un ruolo importante anche in ambito salute: esteso anche a entità viventi, può infatti comporre una replica digitale di un’entità umana, implementando di fatto un modello digitale del paziente guidato da dati fisici reali, acquisiti attraverso sensoristica e strumenti di indagine diagnostica avanzati, in grado di riflettere lo stato di salute di un individuo e di agire in modo preventivo nella diagnosi precoce e nel monitoraggio dell’insorgenza di eventuali patologie (El Saddik 2018).

In questo senso viene incontro la disponibilità di una grande quantità di informazioni disponibili nei sistemi sanitari moderni. La digitalizzazione del sistema sanitario, con la disponibilità di dati di salute pubblica relativi a un’ampia popolazione, rappresenta una fonte di informazione importante per addestrare dei modelli di calcolo predittivi per la salute pubblica, che possono così guidare interventi preventivi, anticipare malattie future e verificare l’impatto di programmi e politiche sanitarie adottate (Morgenstern, Buajitti et al. 2020).

Le tecniche emergenti di “data science” e di analitica predittiva sono in grado di espandere la qualità e la quantità dei dati rilevanti per la salute umana e di fornire le condizioni per meglio capire e controllare le condizioni di organi, apparati e di eventuali patologie (Pearson, Califf et al. 2020).

Abituiamoci a convivere con corpi sintetici: le tendenze 2021

Gli algoritmi di machine learning

Gli algoritmi di machine learning fanno uso di tecniche diverse che sono in grado di classificare ed estrarre modelli predittivi a partire da grandi moli di dati. Le reti neurali convolutive, ad esempio, ovvero delle strutture che simulano delle popolazioni di neuroni collegati tra loro con connessioni profonde, sono inoltre in grado di effettuare classificazioni molto fini delle immagini. Nell’ambito del “medical imaging”, quando si rendono disponibili quantità importanti di dati, è possibile addestrare questi algoritmi di AI, sfruttando la loro eccellenza nel riconoscere pattern complessi e fornire una verifica quantitativa, piuttosto che qualitativa, delle caratteristiche radiografiche delle immagini (Hosny, Parmar et al. 2018).

WHITEPAPER
Sfide di mercato, strategie e strumenti per la nuova INDUSTRY4.0, con il digitale al centro
Automotive
IoT

Ma la visione complessiva è molto più ampia, se ne è parlato di questo recentemente nell’ambito del webinar “L’intelligenza artificiale nella diagnostica avanzata”[2] organizzato dal centro di competenza del MISE Artes 4.0. A riguardo di questo punto, nel suo intervento il professor Vitoantonio Bevilacqua precisava che l’odierna medicina di precisione fa uso di informazioni multifattoriali acquisite da diversi domini. In questo senso le scienze omiche, ovvero “quelle discipline che utilizzano tecnologie di analisi che consentono la produzione di informazioni (dati), in numero molto elevato e nello stesso intervallo di tempo, utili per la descrizione e l’interpretazione del sistema biologico” (def. Treccani), consentono di disporre di dati che provengono da diversi domini: il dominio genomico, il dominio proteomico, ma anche il dominio dell’estrazione quantitativa di una moltitudine di caratteristiche che possono essere derivate dall’imaging multimodale, la radiomica e la radiogenomica che possono esser usate per migliorare la definizione del quadro clinico personalizzato.

I vantaggi dell’AI nel monitoraggio delle malattie

Tutti questi dati possono essere inoltre integrati con ulteriori dati provenienti anche dalla vita quotidiana, grazie alla disponibilità di sensori distribuiti e indossabili, come caratteristiche del comportamento fisico e sociale della persona e dell’ambiente in cui vive, per consentire una predizione precoce del rischio associato a stili di vita collegati allo stato di salute della persona.

Alcuni di questi algoritmi sono in grado di gestire dati molto diversi ed eterogeni tra loro, si pensi ai “Random Tree Forest”, degli algoritmi in grado di generare una foresta di alberi decisionali che consentono di effettuare delle classificazioni raffinate.

Attraverso queste tecniche ad esempio, dai soli dati estratti da un braccialetto con un accelerometro indossato sul polso si è in grado di andare a classificare con accuratezza lo stile di vita della persona (Staudenmayer, He et al. 2015). Ad esempio la progressione della malattia di Alzheimer può essere monitorata con algoritmi di machine learning in grado di dare previsioni accurate sulla base dei dati di imaging (Huang, Jin et al. 2016).

La diagnosi è infatti un processo multidisciplinare che richiede informazioni da più domini, con test clinici, di imaging, genetici, inclusi anche test specifici disciplinari se necessari, quali test neuropsicologici. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono applicare tecniche di machine learning a grandi dataset di popolazione affetta da patologie, di modo tale da poter apprendere dai dati senza nessun modello statistico a priori, (Bhaskar, Bradley et al. 2020).

Per questo motivo alcune analisi economiche evidenziano come l’uso di applicazioni di intelligenza artificiale possano portare a dei risparmi consistenti nei sistemi sanitari, tanto che nei soli Stati Uniti si stima un risparmio annuale di 150 miliardi di dollari a partire dal 2026 [3].

Questo perché l’AI mostra chiari vantaggi rispetto al ragionamento umano quando si ha a che fare con il ragionamento analitico ed il “problem solving” in presenza di grandi quantità di dati (Bhaskar, Bradley et al. 2020).

Va dall’altro lato però considerato che l’uso dell’AI in abito sanitario vada controllato e mitigato perché non vada a ridurre la competenza fondamentale e vitale del medico. Ci aspettiamo quindi un prossimo futuro in cui le tecnologie di intelligenza artificiale possano aiutare ed assistere l’intelligenza Umana a svolgere compiti ad elevata complessità, per un miglioramento ulteriore delle capacità umane stesse.

Figura 1 Grafica adattata da (Hosny, Parmar et al. 2018)

Bibliografia

Bagaria, N., F. Laamarti, H. F. Badawi, A. Albraikan, R. A. M. Velazquez and A. El Saddik (2020). Health 4.0: Digital Twins for Health and Well-Being. Connected Health in Smart Cities, Springer: 143-152.

Bhaskar, S., S. Bradley, S. Sakhamuri, S. Moguilner, V. K. Chattu, S. Pandya, S. Schroeder, D. Ray and M. J. F. i. p. h. Banach (2020). “Designing futuristic telemedicine using artificial intelligence and robotics in the COVID-19 era.” 8: 708.

El Saddik, A. J. I. m. (2018). “Digital twins: The convergence of multimedia technologies.” 25(2): 87-92.

Hosny, A., C. Parmar, J. Quackenbush, L. H. Schwartz and H. J. J. N. R. C. Aerts (2018). “Artificial intelligence in radiology.” 18(8): 500-510.

Huang, L., Y. Jin, Y. Gao, K.-H. Thung, D. Shen and A. s. D. N. I. J. N. o. aging (2016). “Longitudinal clinical score prediction in Alzheimer’s disease with soft-split sparse regression based random forest.” 46: 180-191.

Morgenstern, J. D., E. Buajitti, M. O’Neill, T. Piggott, V. Goel, D. Fridman, K. Kornas and L. C. J. B. o. Rosella (2020). “Predicting population health with machine learning: a scoping review.” 10(10): e037860.

Pearson, T. A., R. M. Califf, R. Roper, M. M. Engelgau, M. J. Khoury, C. Alcantara, C. Blakely, C. A. Boyce, M. Brown and T. L. J. J. o. t. A. C. o. C. Croxton (2020). “Precision Health Analytics With Predictive Analytics and Implementation Research: JACC State-of-the-Art Review.” 76(3): 306-320.

Staudenmayer, J., S. He, A. Hickey, J. Sasaki and P. J. J. o. a. p. Freedson (2015). “Methods to estimate aspects of physical activity and sedentary behavior from high-frequency wrist accelerometer measurements.” 119(4): 396-403.

  1. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/industry-4-0/digital-twin-technology-smart-factory.html
  2. https://blog.artes4.it/webinar-artes-intelligenza-artificiale-scuola-sant-anna
  3. Accenture. Why Artificial Intelligence Is the Future of Growth. (2020). Available online at: https://www.accenture.com/us-en/insight-artificial-intelligence-future-growth (accessed September 19, 2020).
Evento in presenza
SAP NOW, 20 ottobre | Sostenibilità e innovazione per un ecosistema digitale che rispetta il pianeta
Cloud
Datacenter
@RIPRODUZIONE RISERVATA

Speciale PNRR

Tutti
Incentivi
PA
Sostemibilità
Analisi
Formazione
Salute digitale
Sicurezza
Sostenibilità
Digital Economy
Formazione
Trasferimento tecnologico, il Mise mette sul piatto 7,5 milioni
Strategie
PSN e Strategia Cloud Italia: a che punto siamo e come supportare la PA in questo percorso
Dispersione idrica
Siccità: AI e analisi dei dati possono ridurre gli sprechi d’acqua. Ecco gli interventi necessari
PNRR
Cloud, firmato il contratto per l’avvio di lavori del Polo strategico
Formazione
Competenze digitali, stanziati 48 milioni per gli Istituti tecnologici superiori
Iniziative
Digitalizzazione delle reti idriche: oltre 600 milioni per 21 progetti
Competenze e competitività
PNRR, così i fondi UE possono rilanciare la ricerca e l’Università
Finanziamenti
PNRR, si sbloccano i fondi per l’agrisolare
Sanità post-pandemica
PNRR, Missione Salute: a che punto siamo e cosa resta da fare
Strategie
Sovranità e autonomia tecnologica nazionale: come avviare un processo virtuoso e sostenibile
La relazione
Pnrr e PA digitale, l’alert della Corte dei conti su execution e capacità di spesa
L'editoriale
Elezioni 2022, la sfida digitale ai margini del dibattito politico
Strategie
Digitale, il monito di I-Com: “Senza riforme Pnrr inefficace”
Transizione digitale
Pnrr: arrivano 321 milioni per cloud dei Comuni, spazio e mobilità innovativa
L'analisi I-COM
Il PNRR alla prova delle elezioni: come usare bene le risorse e centrare gli obiettivi digitali
Cineca
Quantum computing, una svolta per la ricerca: lo scenario europeo e i progetti in corso
L'indice europeo
Desi, l’Italia scala due posizioni grazie a fibra e 5G. Ma è (ancora) allarme competenze
L'approfondimento
PNRR 2, ecco tutte le misure per cittadini e imprese: portale sommerso, codice crisi d’impresa e sismabonus, cosa cambia
Servizi digitali
PNRR e trasformazione digitale: ecco gli investimenti e le riforme previste per la digitalizzazione della PA
Legal health
Lo spazio europeo dei dati sanitari: come circoleranno le informazioni sulla salute nell’Unione Europea
Servizi digitali
PNRR e PA digitale: non dimentichiamo la dematerializzazione
Digital Healthcare transformation
La trasformazione digitale degli ospedali
Governance digitale
PA digitale, è la volta buona? Così misure e risorse del PNRR possono fare la differenza
Servizi digitali
Comuni e digitale, come usare il PNRR senza sbagliare
La survey
Pnrr e digitale accoppiata vincente per il 70% delle pmi italiane
Missione salute
Fascicolo Sanitario Elettronico alla prova del PNRR: limiti, rischi e opportunità
Servizi pubblici
PNRR: come diventeranno i siti dei comuni italiani grazie alle nuove risorse
Skill gap
PNRR, la banda ultra larga crea 20.000 nuovi posti di lavoro
Il Piano
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUMPA2022
PNRR e trasformazione digitale: rivedi i Talk di FORUM PA 2022 in collaborazione con le aziende partner
I contratti
Avio, 340 milioni dal Pnrr per i nuovi propulsori a metano
Next Generation EU
PNRR, a che punto siamo e cosa possono aspettarsi le aziende private
Fondi
Operativo il nuovo portale del MISE con tutti i finanziamenti per le imprese
Servizi comunali
Il PNRR occasione unica per i Comuni digitali: strumenti e risorse per enti e cittadini
Healthcare data platform
PNRR dalla teoria alla pratica: tecnologie e soluzioni per l’innovazione in Sanità
Skill
Competenze digitali, partono le Reti di facilitazione
Gli obiettivi
Scuola 4.0, PNRR ultima chance: ecco come cambierà il sistema formativo
Sistema Paese
PNRR 2, è il turno della space economy
FORUM PA 2022
FORUM PA 2022: la maturità digitale dei comuni italiani rispetto al PNRR
Analisi
PNRR: dalla Ricerca all’impresa, una sfida da cogliere insieme
Innovazione
Pnrr, il Dipartimento per la Trasformazione digitale si riorganizza
FORUM PA 2022
PA verde e sostenibile: il ruolo di PNRR, PNIEC, energy management e green public procurement
Analisi
PNRR, Comuni e digitalizzazione: tutto su fondi e opportunità, in meno di 3 minuti. Guarda il video!
Rapporti
Competenze digitali e servizi automatizzati pilastri del piano Inps
Analisi
Attuazione del PNRR: il dialogo necessario tra istituzioni e società civile. Rivedi lo Scenario di FORUM PA 2022
Progetti
Pnrr, fondi per il Politecnico di Torino. Fra i progetti anche IS4Aerospace
Analisi
PNRR, Colao fa il punto sulla transizione digitale dell’Italia: «In linea con tutte le scadenze»
La Svolta
Ict, Istat “riclassifica” i professionisti. Via anche al catalogo dati sul Pnrr
Analisi
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUM PA 2022
Ecosistema territoriale sostenibile: l’Emilia Romagna tra FESR e PNRR
Il Piano
Innovazione, il Mise “centra” gli obiettivi Pnrr: attivati 17,5 miliardi
Analisi
PNRR: raggiunti gli obiettivi per il primo semestre 2022. Il punto e qualche riflessione
Analisi
PNRR: dal dialogo tra PA e società civile passa il corretto monitoraggio dei risultati, tra collaborazione e identità dei luoghi
Webinar
Comuni e PNRR: un focus sui bandi attivi o in pubblicazione
Analisi
Formazione 4.0: cos’è e come funziona il credito d’imposta
PA e Sicurezza
PA e sicurezza informatica: il ruolo dei territori di fronte alle sfide della digitalizzazione
PA e sicurezza
PNRR e servizi pubblici digitali: sfide e opportunità per Comuni e Città metropolitane
Water management
Water management in Italia: verso una transizione “smart” e “circular” 
LE RISORSE
Transizione digitale, Simest apre i fondi Pnrr alle medie imprese
Prospettive
Turismo, cultura e digital: come spendere bene le risorse del PNRR
Analisi
Smart City: quale contributo alla transizione ecologica
Decarbonizzazione
Idrogeno verde, 450 milioni € di investimenti PNRR, Cingolani firma
Unioncamere
PNRR, imprese in ritardo: ecco come le Camere di commercio possono aiutare
I fondi
Industria 4.0: solo un’impresa su tre pronta a salire sul treno Pnrr
Formazione
Trasferimento tecnologico, il Mise mette sul piatto 7,5 milioni
Strategie
PSN e Strategia Cloud Italia: a che punto siamo e come supportare la PA in questo percorso
Dispersione idrica
Siccità: AI e analisi dei dati possono ridurre gli sprechi d’acqua. Ecco gli interventi necessari
PNRR
Cloud, firmato il contratto per l’avvio di lavori del Polo strategico
Formazione
Competenze digitali, stanziati 48 milioni per gli Istituti tecnologici superiori
Iniziative
Digitalizzazione delle reti idriche: oltre 600 milioni per 21 progetti
Competenze e competitività
PNRR, così i fondi UE possono rilanciare la ricerca e l’Università
Finanziamenti
PNRR, si sbloccano i fondi per l’agrisolare
Sanità post-pandemica
PNRR, Missione Salute: a che punto siamo e cosa resta da fare
Strategie
Sovranità e autonomia tecnologica nazionale: come avviare un processo virtuoso e sostenibile
La relazione
Pnrr e PA digitale, l’alert della Corte dei conti su execution e capacità di spesa
L'editoriale
Elezioni 2022, la sfida digitale ai margini del dibattito politico
Strategie
Digitale, il monito di I-Com: “Senza riforme Pnrr inefficace”
Transizione digitale
Pnrr: arrivano 321 milioni per cloud dei Comuni, spazio e mobilità innovativa
L'analisi I-COM
Il PNRR alla prova delle elezioni: come usare bene le risorse e centrare gli obiettivi digitali
Cineca
Quantum computing, una svolta per la ricerca: lo scenario europeo e i progetti in corso
L'indice europeo
Desi, l’Italia scala due posizioni grazie a fibra e 5G. Ma è (ancora) allarme competenze
L'approfondimento
PNRR 2, ecco tutte le misure per cittadini e imprese: portale sommerso, codice crisi d’impresa e sismabonus, cosa cambia
Servizi digitali
PNRR e trasformazione digitale: ecco gli investimenti e le riforme previste per la digitalizzazione della PA
Legal health
Lo spazio europeo dei dati sanitari: come circoleranno le informazioni sulla salute nell’Unione Europea
Servizi digitali
PNRR e PA digitale: non dimentichiamo la dematerializzazione
Digital Healthcare transformation
La trasformazione digitale degli ospedali
Governance digitale
PA digitale, è la volta buona? Così misure e risorse del PNRR possono fare la differenza
Servizi digitali
Comuni e digitale, come usare il PNRR senza sbagliare
La survey
Pnrr e digitale accoppiata vincente per il 70% delle pmi italiane
Missione salute
Fascicolo Sanitario Elettronico alla prova del PNRR: limiti, rischi e opportunità
Servizi pubblici
PNRR: come diventeranno i siti dei comuni italiani grazie alle nuove risorse
Skill gap
PNRR, la banda ultra larga crea 20.000 nuovi posti di lavoro
Il Piano
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUMPA2022
PNRR e trasformazione digitale: rivedi i Talk di FORUM PA 2022 in collaborazione con le aziende partner
I contratti
Avio, 340 milioni dal Pnrr per i nuovi propulsori a metano
Next Generation EU
PNRR, a che punto siamo e cosa possono aspettarsi le aziende private
Fondi
Operativo il nuovo portale del MISE con tutti i finanziamenti per le imprese
Servizi comunali
Il PNRR occasione unica per i Comuni digitali: strumenti e risorse per enti e cittadini
Healthcare data platform
PNRR dalla teoria alla pratica: tecnologie e soluzioni per l’innovazione in Sanità
Skill
Competenze digitali, partono le Reti di facilitazione
Gli obiettivi
Scuola 4.0, PNRR ultima chance: ecco come cambierà il sistema formativo
Sistema Paese
PNRR 2, è il turno della space economy
FORUM PA 2022
FORUM PA 2022: la maturità digitale dei comuni italiani rispetto al PNRR
Analisi
PNRR: dalla Ricerca all’impresa, una sfida da cogliere insieme
Innovazione
Pnrr, il Dipartimento per la Trasformazione digitale si riorganizza
FORUM PA 2022
PA verde e sostenibile: il ruolo di PNRR, PNIEC, energy management e green public procurement
Analisi
PNRR, Comuni e digitalizzazione: tutto su fondi e opportunità, in meno di 3 minuti. Guarda il video!
Rapporti
Competenze digitali e servizi automatizzati pilastri del piano Inps
Analisi
Attuazione del PNRR: il dialogo necessario tra istituzioni e società civile. Rivedi lo Scenario di FORUM PA 2022
Progetti
Pnrr, fondi per il Politecnico di Torino. Fra i progetti anche IS4Aerospace
Analisi
PNRR, Colao fa il punto sulla transizione digitale dell’Italia: «In linea con tutte le scadenze»
La Svolta
Ict, Istat “riclassifica” i professionisti. Via anche al catalogo dati sul Pnrr
Analisi
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUM PA 2022
Ecosistema territoriale sostenibile: l’Emilia Romagna tra FESR e PNRR
Il Piano
Innovazione, il Mise “centra” gli obiettivi Pnrr: attivati 17,5 miliardi
Analisi
PNRR: raggiunti gli obiettivi per il primo semestre 2022. Il punto e qualche riflessione
Analisi
PNRR: dal dialogo tra PA e società civile passa il corretto monitoraggio dei risultati, tra collaborazione e identità dei luoghi
Webinar
Comuni e PNRR: un focus sui bandi attivi o in pubblicazione
Analisi
Formazione 4.0: cos’è e come funziona il credito d’imposta
PA e Sicurezza
PA e sicurezza informatica: il ruolo dei territori di fronte alle sfide della digitalizzazione
PA e sicurezza
PNRR e servizi pubblici digitali: sfide e opportunità per Comuni e Città metropolitane
Water management
Water management in Italia: verso una transizione “smart” e “circular” 
LE RISORSE
Transizione digitale, Simest apre i fondi Pnrr alle medie imprese
Prospettive
Turismo, cultura e digital: come spendere bene le risorse del PNRR
Analisi
Smart City: quale contributo alla transizione ecologica
Decarbonizzazione
Idrogeno verde, 450 milioni € di investimenti PNRR, Cingolani firma
Unioncamere
PNRR, imprese in ritardo: ecco come le Camere di commercio possono aiutare
I fondi
Industria 4.0: solo un’impresa su tre pronta a salire sul treno Pnrr

Articolo 1 di 3