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XXVI Medical MEDICAL 20 - SETTEMBRE 2020 Macchine più empatiche Esiste un “empathy gap” da colmare tra gli utenti e i sistemi di assistenza sanita- ria, scrivono in un articolo Tim Caynes e Jane Vance, entrambi con il ruolo di principal designer in Foolproof , agenzia la cui mission è sviluppare e implementare esperienze digitali in- novative, indirizzate a risolvere pro- blemi reali. Perché gli attuali prodotti del settore maturino, spiegano, i for- nitori di assistenza sanitaria devono progettare sistemi più intelligenti, che consentano ai pazienti di ottenere l’a- iuto di cui necessitano. Occorre quin- di eliminare il divario tra AI ed empa- tia umana. E da questo punto di vista, la AI e i sistemi di apprendimento for- niscono l’opportunità di ridisegnare il rapporto con la macchina, basandolo sui comportamenti e sulle interazioni umane. Ad esempio, quando ai pazienti viene diagnosticata una determinata patolo- gia, facilmente curabile, oppure cronica, essi vogliono sapere cosa succederà in seguito, a quali altri esami do- vranno sottoporsi, quali farmaci dovranno assumere: ed è proprio in questa fase di stress emotivo che il sistema intelligente deve avere la capacità di fornire loro tutte le informazioni necessarie e il corretto supporto. Oggi, i progressi compiuti con il cloud, i dispositivi mobile, la tecnologia indossabile, i sensori evoluti accrescono l’ac- cessibilità di AI e ML, rendendo possibile lo sviluppo di sistemi che, conoscendo la storia clini- ca del paziente e il percorso di cura che dovrà compiere, sanno sempre fornirgli in maniera personalizzata, e quando lo desidera, tutte le informa- zioni, i suggerimenti e il conforto ri- chiesti. Tre aree chiave per la AI in campo medicale Sono principalmente tre le categorie di applicazioni emergenti nel settore dell’intelligenza artificiale integrata nei dispositivi medicali, spiega Emerj , società che svolge ricerche di merca- to e indagini sull’utilizzo della AI nel mondo business. Una prima categoria è la gestione di malattie croniche, area in cui si sta uti- lizzando sensori e ML per monitorare i pazienti e automatizzare l’erogazio- ne del trattamento, attraverso app mo- bili connesse. Nella cura del diabete, ad esempio, tramite la app Sugar.IQ, Medtronic è riuscita a po- tenziare il proprio sistema CGM (continuous glucose monitoring) Guardian Connect, fornendo al paziente un’assistente virtuale personale basato sulla tecnologia AI di IBM Watson Health , in grado, grazie a sensori, di analizzare e tracciare di continuo i livelli di glucosio nel sangue in rapporto alla dieta, e di fornire in tempo reale messaggi personalizzati, che aiutano il paziente a rego- lare in maniera opportuna il proprio regime alimenta- re. Fra l’altro, Medtronic dispone anche di un dispositivo, MiniMed 670G, in grado, sostiene l’azien- da, di regolare in automatico l’in- fusione di insulina. Una seconda importante catego- ria di applicazioni sono le attrez- zature di imaging per il settore medicale, in cui l’integrazione della AI nei dispositivi di scansio- ne aiuta a migliorare la chiarezza delle immagini e i risultati clinici, riducendo al contempo l’esposi- zione alle radiazioni. Il terzo am- bito, è, appunto, l’integrazione di AI e dispositivi IoT (Internet of Things), per potenziare il moni- toraggio dei pazienti e l’aderenza delle terapie ai protocolli di trat- tamento stabiliti nel settore. L’intelligenza artificiale è in grado di monitorare di continuo lo stato, le emozioni del paziente, fornendo cure personalizzate (Fonte: Pixabay) Il dispositivo Guardian Connect di Medtronic (Fonte: Medtronic)