Assistenza sanitaria e intelligenza artificiale

Appunti del credito libero “Assistenza sanitaria e Intelligenza Artificiale” del catalogo “Grandi Sfide Globali”

Assistenza sanitaria & Intelligenza Artificiale

A.A. 2022/2023

Prof.ssa Balestra

Prof.ssa Tripodi

Politecnico di Torino

Failla Francesco

[Sottotitolo del documento]

Assistenza sanitaria e Intelligenza Artificiale

Grandi sfide legate alla salute (SDG3)

Cosa è la salute?

Verso la metà del 20° secolo l’OMS (Organizzazione mondiale della sanità) ha definito il concetto di salute nel seguente modo:

“Stato di completo benessere fisico, mentale e sociale e non solo la mera assenza di malattia o infermità”

Un’importante questione è quella del rapporto tra aspettativa di vita e aspettativa di vita in salute: la seconda è molto più breve della prima. Inoltre, l’aspettativa di vita non è uguale in tutte le parti del mondo e cambia anche tra individui di sesso diverso, anche se è aumentata notevolmente negli ultimi secoli e decenni.

L’ingegnere biomedico collabora con il personale sanitario per raggiungere un obiettivo importante: migliorare la qualità della vita attraverso lo sviluppo e l’utilizzo di tecnologie e dispositivi sempre più avanzati e la costruzione di soluzioni tecnologiche per percorsi di cura (diagnosi, terapia, monitoraggio) e di prevenzione sempre più efficaci e sicuri.

Il sistema sanitario

Organizzazione

All’interno del sistema sanitario distinguiamo:

• Cittadini (care giver, gente)
• Fornitori di servizi sanitari (pazienti, medici e infermieri, manager)

I sistemi sanitari sono responsabili della fornitura di servizi che migliorano, mantengono o ripristinano la salute degli individui e delle loro comunità. Ciò include l'assistenza fornita da ospedali e medici di famiglia, ma anche compiti meno visibili come la prevenzione e il controllo delle malattie trasmissibili, la promozione della salute, la pianificazione del personale sanitario e il miglioramento delle condizioni sociali, economiche o ambientali in cui vivono le persone.

Tipi di cura del paziente

• Assistenza sanitaria di base (medicina generale): primo luogo in cui i pazienti si rivolgono per le cure mediche. I pazienti possono ottenere cure primarie in uno studio medico o in un centro sanitario comunitario. Uno degli obiettivi delle cure primarie è prevenire le malattie attraverso regolari esami medici e screening.

  Un altro obiettivo è prendersi cura della salute generale di un paziente diagnosticando e trattando un'ampia varietà di condizioni.

  Se un paziente ha un problema di salute che richiede conoscenze o abilità speciali, un medico di base indirizzerà il paziente a uno specialista.

• Medicina specialistica: l'assistenza specialistica è la cura per un paziente che ha un problema di salute o una malattia che richiede una conoscenza speciale in un'area medica.

  Le cure specialistiche possono essere cure continue o preventive intorno a un sistema specifico del corpo. Gli specialisti hanno conoscenze o abilità relative a una specifica malattia o sistema di organi del corpo. Essi devono completare una formazione speciale, essere certificati o autorizzati nella loro area di specializzazione. Possono essere medici, infermieri o altri membri del team sanitario.

  Esempi di specialisti includono: cardiologi, neurologi, fisioterapisti o assistenti sociali.

• Medicina di emergenza: le cure di emergenza comportano la diagnosi e il trattamento di malattie o lesioni potenzialmente letali che richiedono attenzione immediata. Le cure di emergenza possono avvenire in ambulanze o altri mezzi di trasporto, pronto soccorso ospedaliero o unità di terapia intensiva. Esempi di emergenze sono dolore toracico, difficoltà respiratorie, infarto, lesioni gravi, emorragie che non si fermano o crisi mentali.
• Medicina di urgenza: le cure urgenti non riguardano casi in pericolo di vita, ma riguardano casi di malattie o infortuni che hanno bisogno di attenzione immediata. Esempi di cure urgenti sono tagli minori o ustioni, dolori di stomaco, distorsioni e orecchio o infezioni alla gola.
• Assistenza a lungo termine (lunga degenza, RSA): quando qualcuno non è in grado di svolgere le attività della vita quotidiana a causa di un infortunio, disabilità, condizione cronica o demenza. L'assistenza a lungo termine è una combinazione di assistenza medica, infermieristica e sociale. Può essere fornita a casa di una persona, in una struttura di assistenza a lungo termine o in una struttura di residenza assistita.
• Case di cura: l'hospice si concentra sulle cure "palliative": alleviare i sintomi piuttosto che curare una malattia. L'assistenza in hospice può essere fornita in una persona casa o in una struttura apposita.
• Cura della salute mentale: la salute mentale è stata a lungo considerata di minore importanza rispetto alla salute fisica, ma questo sta cambiando. Essa viene riconosciuta come una parte cruciale del benessere generale. Anche una buona assistenza per la salute mentale è sempre più riconosciuta come importante per la prevenzione, il trattamento e la gestione delle condizioni di salute mentale. Tuttavia, trovare una buona assistenza per la salute mentale può ancora essere difficile a causa della mancanza di consapevolezza, stigma e altri motivi.

  L'assistenza include la valutazione o lo screening dei pazienti per i sintomi della malattia mentale. Le valutazioni possono quindi portare a una diagnosi o a una condizione mentale, come depressione, disturbo d'ansia o disturbo bipolare. L'assistenza sanitaria mentale include anche il trattamento di queste malattie mentali e valutazioni continue.

Strutture sanitarie: ospedali, ambulatori, case di cura, centri riabilitativi…

Figure professionali: radiologi, medici, infermieri, tecnici…

Utenti: ricoverati (inpatients) e pazienti esterni che giungono in struttura esclusivamente per la visita medica (outpatients)

1. I processi di cura

→ Anni ’80 medicina basata sull’esperienza del medico

→ Anni 2000 linee guida internazionali per uniformare le diagnosi

→ EBM: medicina basata sull’evidenza + Clinical pathways (percorsi clinici)

→ Oggi medicina personalizzata

EBM: è un approccio alla pratica medica inteso a ottimizzare il processo decisionale enfatizzando l'uso di prove provenienti da ricerche ben progettate e ben condotte. EBM sostiene che, nella massima misura possibile, le decisioni e le politiche dovrebbero essere basate su prove, non solo sulle convinzioni di professionisti, esperti o amministratori.

⟶ L'EBM porta alla costruzione di percorsi clinici (clinical pathways)

Medicina personalizzata: la medicina personalizzata è un campo in evoluzione in cui i medici utilizzano test diagnostici per identificare marcatori biologici specifici, spesso genetici, che aiutano a determinare quali trattamenti e procedure mediche funzioneranno meglio per ciascun paziente.

→ → EBM gruppo omogeneo di pazienti vs Medicina personalizzata singolo paziente

Percorsi clinici: sono strumenti di gestione clinica volti a scegliere il migliore processo per la cura dei pazienti con specifiche diagnosi o in specifiche condizioni, in accordo con l’EBM. Sono piani standardizzati caratterizzati da una specifica sequenza di interventi clinici, tempistiche, traguardi e risultati attesi per un gruppo omogeneo di pazienti. Vengono anche detti PDTA (Percorso Diagnostico Terapeutico Assistenziale).

→ Clinical pathways (CPs) vs Patient Journey (PJ) sono gli eventi assistenziali effettivi forniti a un paziente durante la diagnosi e il trattamento. Idealmente un PJ dovrebbe aderire al suo CP corrispondente, ma nella pratica le deviazioni sono comuni (PJ applicazione pratica de CP).

Modellizzazione del processo di cura: che metodo e quando?

• Synopsis Diagram: non descrive il processo, ma l’ambiente: attori (chi è coinvolto) + dati di input e di output + evento trigger che innesca il processo + stato finale dopo il processo.
• Diagramma di flusso basato sulla rete di Petri: descrive le azioni che avvengono durante il processo. Si basa sugli stati e le transizioni. Descrive le attività ad alto livello.

  N.B: passaggi diretti da stato a stato o da transizione a transizione.

• Swim Lane Activity Diagram: mostrano tramite andamenti verticali le sequenze di attività enfatizzando gli attori che le compiono. Descrive le attività a basso livello (dettagli).

Spesso i clinical pathways ed i corrispondenti patient journeys non coincidono a causa di imprevisti e → tempistiche della realtà dei fatti Clinical Pathway Deviation Index Definition.

Tiene conto:

• Della mancanza di alcune attività che non vengono svolte
• Dell’insorgere di attività non previste
• Di variazioni della durata delle attività
• Di variazioni nella sequenza delle attività
• Della mancanza della documentazione delle attività

→ Se questo indice è prossimo allo zero ci si avvicina all’idealità per cui clinical pathway e patient journey coincidono alla perfezione (no ritardi, no imprevisti…)

All’aumentare dell’indice corrisponde un aumento della divergenza tra i due.

2. Le tecnologie

• Dispositivi medici: sensori, apparecchi, stent vascolari, strumenti per laparoscopia…
• Strumentazione biomedicale: RM, TC, ECG, EEG, EMG..
• Software medicali

Cartella clinica digitale: è la versione digitale della cartella clinica di ricovero ospedaliero oppure di una cartella clinica ambulatoriale specialistica. Non è semplicemente riportare i dati in modo digitale invece che tramite scrittura manuale, ma consente di combinare e visualizzare i dati in modo diverso e quindi di supportare le decisioni cliniche (vedo più sezioni insieme, posso condividerla in contemporanea con altri colleghi, interfacce funzionali a come acquisisco i dati).

→ Sezioni della cartella clinica

Ogni sezione viene compilata durante le attività che il personale sanitario svolge durante il percorso di cura.

3. Telemedicina

Con il termine telemedicina si identificano tutte le applicazioni basate sulle tecnologie ICT che supportano l’erogazione “a distanza” delle attività di cura del paziente.

In Italia la telemedicina ha visto gli albori verso la metà degli anni Settanta, quando, grazie alla collaborazione di importanti organi nazionali di esercizio e di ricerca nelle telecomunicazioni, quali la SIP e lo CSELT di Torino (Centro Studi E Laboratori Telecomunicazioni, organo di ricerca del gruppo STET), oltre che di alcuni istituti universitari, videro la luce le prime realizzazioni sperimentali.

→ Assistenza basata sulla telemedicina televisita, telemonitoraggio

• Assistenza domiciliare: telemonitoraggio, televisita
• Dimissione protetta: telemonitoraggio, televisita
• Radiologia: telerefertazione, teleconsulto
• Oncologia: teleoncologia, telemonitoraggio, televisita
• Terapia riabilitativa: teleriabilitazione
• Medici di medicina generale (MMG) e Pediatri di libera scelta (PLS): usano piattaforme per inviare ricette e consentire ai pazienti di caricare referti
• Pronto soccorso: triage dall’ambulanza

Scopo: dimettere prima il paziente monitorandolo a distanza così da liberare i posti in loco.

Telemedicina strumento di comunicazione interattivo virtuale tra medici e pazienti in remoto. Strumento complementare, in aggiunta alle modalità di interazione consuete.

Possiamo individuare due macrocategorie:

• Wellness: fitness, stile di vita e nutrizione; si collocano nella fase del behavioral change e del benessere preventivo. Più della metà delle app iOS e Android ricadano nell’area Wellness.
• Disease & Treatment Management: include le app utili nella gestione di una specifica patologia e che supportano tutte le fasi che vanno dalla diagnosi al trattamento al controllo della stessa.

Medicina del futuro: prescrivere delle app.

L'Internet of Things (IoT) descrive la rete di oggetti fisici, ossia le "things", che hanno sensori, software e altre tecnologie integrate allo scopo di connettere e scambiare dati con altri dispositivi e sistemi su Internet. Questi dispositivi vanno dai normali oggetti domestici ai sofisticati strumenti industriali.

• Internet of medical things: quando si parla di Internet of Medical Things (IoMT), si fa riferimento a tutti i dispositivi medici collegati a una struttura o a un operatore sanitario tramite Internet. Si tratta di device di genere e natura molto diversi l’uno dall’altro, in grado di generare, raccogliere, analizzare e trasmettere dati sanitari. Es:
  • Sms remind tramite cellulare per appuntamento con paziente
  • Avviso di consultazione medica professionale
  • Monitoraggio elettronico dei parametri vitali
  • Sistemi di allarme in caso di violazione di limiti di parametri fisiologici
  • Controllo remoto intelligente della prospettiva di vita

4. Intelligenza Artificiale: la tecnologia a servizio della cura

Cosa si intende per “Intelligenza Artificiale”?

• → Intelligenza abilità di imparare, capire e di avere opinioni sulla base di un ragionamento, cioè l’abilità di ragionare su un determinato problema
• → Artificiale fatta dall’uomo, molto spesso a copia di qualcosa che esiste già in natura

L’intelligenza artificiale nasce dall’idea di avere delle macchine che siano in grado di pensare come un essere umano; infatti, fin dalla nascita dei primi calcolatori, l’uomo ha tentato di mettere all’interno di questi calcolatori una sorta di intelligenza e quindi di far mimare al calcolatore il procedimento e il processo di pensiero umano.

Ci sono due definizioni formali sull’intelligenza artificiale:

1. Ramo del computer science che si occupa della simulazione del comportamento intelligente in un computer, cioè in un calcolatore e capacità di una macchina di imitare il comportante intelligente umano.
2. Una macchina artificiale fatta dall’uomo che va a mimare il comportamento intelligente dell’uomo; essa è la simulazione dell’intelligenza umana all’interno di una macchina che è programmata per pensare come gli umani e pensare alle loro azioni.

L’IA si inserisce nel contesto della sanità digitale attraverso i seguenti strumenti:

• Telemedicina
• App
• Sistemi di aiuto alla decisione
• Software per l’informatizzazione dei processi clinici

IA in medicina

Le applicazioni AI possono supportare diagnosi, trattamento e monitoraggio del paziente.

Quattro principali modi distinti in cui viene impiegata l'AI:

• Nella valutazione del rischio di insorgenza della malattia e nella stima del successo del trattamento prima dell'inizio;
• Nel tentativo di gestire o alleviare complicanze/eventi avversi;
• Assistere con la cura del paziente durante il trattamento o la diagnosi;
• Nella ricerca volta a chiarire la patologia o il meccanismo e/o il trattamento ideale per una malattia.

Diversi approcci dell’IA

Automated machine learning (AutoML) e Automated data science (Auto DS) mirano alla automatizzazione di processi e tasks standard di apprendimento come pulizia di dati, ottimizzazione di iperparametri, selezione di algoritmi etc. Si rifanno a tecniche predefinite e basate sul tempo come ricerca, selezione e ottimizzazione. I sistemi risultanti offrono flussi di lavoro e tecniche neutrali per la ricerca e la selezione indipendentemente dalle caratteristiche dei dati, dal dominio del problema, dagli obiettivi e dai compiti analitici e di apprendimento, dalle metodologie di progettazione di algoritmi e modelli e dalle aspettative aziendali. Questo consente la standardizzazione, la produzione, la produzione e la commercializzazione del machine learning e della data science per applicazioni.

Automated machine learning: si tratta sostanzialmente di applicare il machine learning ai problemi di vita reale usando l’automazione: automazione dei processi di selezione, composizione e parametrizzazione dei modelli di machine learning.

Automated data science: usa programmi avanzati e simulazioni per esaminare informazioni digitali.

→ Supporto: i sistemi interagiscono con l’utilizzatore a cui aspetta la decisione finale.

Autonomous AI (AutoAI): robot. Mira a costruire sistemi autonomi.

• Decisione

Storia dell’IA

Anni ’50: nascita dell’IA.

• Test di Turing: se non riesco a distinguere la risposta di una macchina da quella di un umano senza sapere a priori chi sta rispondendo allora il computer ha un comportamento intelligente e ha la capacità di raggiungere il livello umano in quanto capacità cognitive.

La storia dell'IA è iniziata negli anni '50: 31 agosto 1955.

Il termine "intelligenza artificiale" è stato coniato in una proposta per uno “studio sull'intelligenza artificiale” presentato da John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories).

Il workshop, che ebbe luogo un anno dopo, nei mesi di luglio e agosto 1956, è generalmente riconosciuto come la data di nascita ufficiale dell’IA.

• → 1973: Primo inverno dell’IA (fine dell’entusiasmo) passaggio da macchine intelligenti a sistemi intelligenti
• → Anni ’80 - ’90: sistemi esperti in grado di prendere decisioni in base alle esperienze passate
• 1993: Secondo inverno dell’IA: fine dei sistemi esperti.
• 1993 – 2010: machine learning
• 2010 – giorni nostri: deep learning

Classificatore: il classificatore è un sistema intelligente che, fornito in input un elemento, è in grado di associargli una classe di appartenenza (utile in applicazioni mediche del tipo