AES_7 2023

Automazione e Strumentazione n Ottobre 2023 Approfondimenti 43 INDAGINE alle possibilità offerte dalla rivoluzione informa- tica e dall’intelligenza artificiale in particolare, con effetti profondi sulla ricerca medica, sulla pra- tica assistenziale e sulla cultura sanitaria. Medicina 5.0 Mentre Medicina 4.0 è in ancora in fase di svi- luppo e implementazione, in tempi più recenti si è iniziato a parlare di Medicina 5.0. Certamente i servizi e le tecnologie che vediamo oggi sono dovuti all’enorme digitalizzazione messa in campo da Industria 4.0 / Medicina 4.0. Ma è forse mancato finora il fattore umano. Il paradigma 5.0, in continuità con quello 4.0, rappresenta l’in- tegrazione sinergica di diverse tecnologie avan- zate, tra cui intelligenza artificiale (IA), realtà virtuale (VR), realtà aumentata (AR), stampa 3D e biotecnologie, al fine di fornire cure persona- lizzate, precise ed estremamente efficaci. Questo nuovo paradigma si basa sull’interconnessione di pazienti, professionisti medici, dispositivi medi- cali e piattaforme digitali in un ecosistema col- laborativo che pone l’accento sulla prevenzione piuttosto che sulla sola cura. Applicazione / tecnologia Descrizione Conservazione dei dati L’apprendimento automatico nell’informatica sanitaria può semplificare la gestione dei registri, comprese le cartelle cliniche elettroniche (EHR, Electronic Health Record). L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per migliorare la gestione dell’EHR può migliorare l’assistenza ai pazienti, ridurre i costi sanitari e amministrativi e ottimizzare le operazioni. Integrità dei dati Poiché sono originariamente destinati agli EHR, i dati sanitari devono essere raccolti, analizzati, classificati e verificati prima che gli algoritmi di apprendimento automatico possano utilizzarli efficacemente. Analisi predittiva La combinazione di apprendimento automatico, informatica sanitaria e analisi predittiva offre l’opportunità di migliorare i processi sanitari, trasformare gli strumenti di supporto alle decisioni cliniche e contribuire a migliorare i risultati dei pazienti. Identificazione e diagnosi malattie Gli algoritmi di apprendimento automatico possono rilevare modelli associati a malattie e condizioni di salute studiando migliaia di cartelle cliniche e altri dati dei pazienti, contribuendo ad esempio ad aumentare l’accesso all’assistenza sanitaria nei Paesi in via di sviluppo e a innovare la diagnosi e il trattamento del cancro. Diagnosi di imaging medicale Le TAC, le risonanze magnetiche e altre tecnologie di imaging offrono dettagli ad alta risoluzione. I casi d’uso più comuni nell’imaging medicale comprendono l’identificazione di agenti patogeni, di anomalie cardiovascolari, il rilevamento di lesioni muscolo-scheletriche e lo screening dei tumori. Robotica L’apprendimento automatico può utilizzare dati in tempo reale, informazioni su precedenti interventi chirurgici riusciti e cartelle cliniche pregresse per migliorare l’accuratezza degli strumenti chirurgici robotici. I vantaggi includono la riduzione dell’errore umano, l’aiuto durante le procedure più complesse e gli interventi meno invasivi. Telechirurgia La telechirurgia o chirurgia a distanza è uno strumento chirurgico emergente che utilizza la tecnologia robotica e reti wireless per collegare pazienti e chirurghi geograficamente distanti. L’utilità principale della telechirurgia è la sua capacità di superare i limiti della chirurgia convenzionale. Medicina personalizzata I dati sanitari provenienti da varie fonti, tra cui gli EHR e i dati genetici, possono contribuire a far progredire l’assistenza perso- nalizzata. Il Machine Learning, con la sua capacità di sfruttare i Big Data e l’analisi predittiva, crea opportunità per i ricercatori di sviluppare trattamenti personalizzati per varie malattie, tra cui il cancro e la depressione. Realtà Virtuale La realtà virtuale (VR) sta cambiando l’assistenza sanitaria trasformando la vita dei pazienti e rendendo più facile la formazione dei medici. Ad esempio, i chirurghi che indossano speciali cuffie VR possono trasmettere le operazioni in streaming e fornire agli studenti di medicina una visione unica di una procedura chirurgica. Realtà Aumentata La realtà aumentata (AR) è tra le prime tre tecnologie che stanno trasformando l’assistenza sanitaria. Le tecnologie AR possono offrire agli studenti l’opportunità di imparare direttamente dai chirurghi che eseguono interventi reali. Tecnologia indossabile Dal conteggio dei passi al monitoraggio del ritmo cardiaco, vari tipi di tecnologie indossabili forniscono informazioni che possono aiutare le persone a mantenersi in forma. Altre tecnologie indossabili possono fornire ai medici informazioni vitali sulla salute dei pazienti, tra cui la pressione sanguigna, la temperatura e la frequenza cardiaca. Sequenziamento del genoma I dati genomici possono aiutare i medici a creare piani di trattamento personalizzati per i loro pazienti. L’IA nell’informatica sanitaria con- sente di analizzare le mutazioni genetiche molto più rapidamente e aiuta a diagnosticare le condizioni che possono portare alla malattia. Nanotecnologie L’applicazione delle nanotecnologie in ambito sanitario è definita nanomedicina. Le nanotecnologie possono aiutare a svolgere compiti come la somministrazione di farmaci in cui sono all’opera molecole, strutture cellulari e DNA. Stampa 3D I processi di stampa 3D consentono di produrre in modo efficiente formulazioni di farmaci, impianti, protesi, dispositivi biosensoriali e persino tessuti e organi umani. Crea opportunità di personalizzazione dei trattamenti medici, migliora la qualità dell’assistenza sanitaria, riduce i costi e minimizza i rischi di produzione. Sintesi delle principali tecnologie digitali utilizzate in Medicina