(Adnkronos) – “L’intelligenza artificiale nel mondo dell’healthcare ha una validità particolarmente importante per il fatto che permette di velocizzare, di fare meglio l’integrazione di una grande massa di dati che possono arrivare da tante fonti diverse, che siano le fonti della diagnostica, dello stile di vita piuttosto che della storia clinica. Di conseguenza il futuro dell’healthcare deve sicuramente partire dalla cognizione che l’intelligenza artificiale possa giocare un ruolo estremamente importante soprattutto per quel che riguarda il supporto alla decisione clinica e per quel che riguarda l’ottimizzazione dei flussi di lavoro”. Così all’Adnkronos Salute Giovanni Sabatini, Solution Leader Philips Italia, Israele e Grecia, in occasione dell’evento ‘Intelligenza Artificiale, rischi e opportunità’, organizzato oggi da Adnkronos al Palazzo dell’Informazione.
“Le potenzialità dell’intelligenza artificiale nello sviluppo delle healthcare sono enormi e molteplici – spiega Sabatini – partendo da quello che già oggi avviene soprattutto nella fasi di diagnostica e prevenzione. Tutte informazioni che aiutano il clinico che, ovviamente, ha sempre l’ultima parola nel processo terapeutico, ma in questo modo è aiutato nell’individuare più velocemente le informazioni utili alla diagnostica e al processo di cura e aiutare la prevenzione”.
Un flusso di dati e informazioni che “possono andare nella direzione di una medicina preventiva – non ha dubbi Sabatini – Con l’AI sarà possibile supportare il paziente dal momento in cui entra in una struttura sanitaria al momento in cui torna a casa, grazie a dei meccanismi che lo aiutano ad avere una maggiore aderenza terapeutica, a quanto prescritto dal medico”.
Le decisioni del clinico “sono sempre supportate da una grande massa di informazioni, quindi la capacità di poter integrare dati derivanti soprattutto da un processo diagnostico sempre più evoluto in maniera veloce e di qualità è sicuramente un ambito nel quale l’intelligenza artificiale sta già portando a dei grandissimi vantaggi”.
Poi Sabatini ricorda che “in Philips è stato recentemente sviluppato un software che permette di velocizzare ad esempio gli esami di risonanza magnetica andando ad integrare informazioni che la macchina, attraverso un processo di machine learning, ha potuto acquisire per andare a fare delle diagnosi più veloci, aiutando il paziente a rimanere meno tempo all’interno della macchina e quindi a prevenire movimenti che possano creare artefatti, ma soprattutto supportando il clinico ad andare ad individuare più rapidamente le aree anatomiche che richiedono maggiormente la sua attenzione”, conclude.
