Supporto dell'intelligenza artificiale nel percorso di cura del paziente
Fornire un'assistenza sanitaria proattiva e personalizzata su larga scala è stato a lungo un obiettivo irraggiungibile, ma i progressi nell'intelligenza artificiale stanno portando avanti obiettivi di lunga data. Gli operatori sanitari stanno sfruttando l'intelligenza artificiale lungo tutto il percorso di cura e, nel farlo, affrontano tre priorità: alleggerire i carichi di lavoro clinici, migliorare l'esperienza del paziente e i risultati sanitari.
Quando i provider selezionano o sviluppano i propri strumenti di intelligenza artificiale, è fondamentale considerare i flussi di lavoro e le esperienze utente esistenti, afferma la Dott.ssa Sarah Pletcher, Chief Digital Health Officer di Houston Methodist : "È fondamentale comprendere la soluzione e poi analizzarla per vedere come viene distribuita agli stakeholder. Bisogna considerare dettagli come integrazione, clic, esperienza e visualizzazione".
Le organizzazioni sanitarie statunitensi continuano a innovare con l'intelligenza artificiale, perfezionandone le implementazioni e ottenendo risultati significativi per pazienti, personale e medici.
Nel 2023, Northwell Health ha introdotto iNAV , uno strumento di intelligenza artificiale sviluppato da tre medici per analizzare risonanze magnetiche e TAC per la diagnosi di cancro. iNAV analizza le scansioni eseguite dai pazienti per altri motivi di salute, offrendo l'opportunità di rilevare i tumori molto prima. Quando lo strumento segnala un problema, un team multidisciplinare esamina i risultati, consentendo ai care navigator di accelerare le biopsie.
iNAV ha dimostrato rapidamente il suo valore, riducendo i tempi di attesa per la biopsia da 22 a soli sette giorni e la durata del trattamento da 56 a 34 giorni. Su larga scala, tali miglioramenti possono essere fondamentali per sistemi come Northwell, che conta 21 ospedali in tutto lo stato di New York.
"Prima i pazienti vengono ricoverati, prima possono iniziare il trattamento e migliori sono i risultati", afferma il dott. David Rivadeneira, direttore del Northwell Health Cancer Institute di Huntington e medico responsabile delle iniziative cliniche strategiche per la regione orientale del Northwell Health.
Inizialmente sperimentato per il cancro al pancreas, iNAV ora rileva anche altri tumori. Northwell Health utilizza l'intelligenza artificiale anche per la pianificazione del trattamento e l'abbinamento degli studi clinici , sintetizzando enormi quantità di dati per aiutare i medici a ottimizzare e personalizzare l'assistenza.
"Ogni tumore è diverso e ogni cancro reagisce in modo diverso", afferma Rivadeneira.
La rivista Time ha definito iNAV una delle migliori invenzioni del 2024, riconoscendo il ruolo fondamentale della diagnosi precoce per ottenere risultati migliori.
"Siamo molto entusiasti di questa piattaforma", afferma Rivadeneira. "Penso che molti centri sanitari cercheranno di adottare qualcosa di simile".
ESPLORA: L'intelligenza artificiale nell'esperienza del cliente migliora il percorso del paziente.
MUSC lavora verso un approccio agile all'intelligenza artificialeA Charleston, nella Carolina del Sud, la Medical University of South Carolina Health ha sfruttato una piattaforma di intelligenza artificiale per un numero crescente di casi d'uso. Inizialmente, la MUSC ha implementato la soluzione per semplificare le registrazioni dei pazienti, per poi estenderla all'assistenza sanitaria e alle autorizzazioni assicurative.
Crystal Broj, responsabile della trasformazione digitale aziendale, afferma che questa graduale espansione riflette un aspetto importante dell'intelligenza artificiale: "Bisogna essere disposti a essere iterativi".
Quando il MUSC ha aggiunto la funzionalità di copagamento alle registrazioni dei pazienti, all'inizio non ha funzionato perfettamente. Ma aggiungendo gradualmente le funzionalità, il sistema sanitario ha potuto integrare il feedback dei pazienti e perfezionare la piattaforma prima di distribuirla ai suoi 700 uffici in tutto lo Stato.
Essere agili consente anche un'adeguata gestione del cambiamento, aggiunge Broj, assicurando che i dipendenti comprendano i vantaggi dell'intelligenza artificiale e siano formati per utilizzare i nuovi strumenti in modo efficace.
Questo è particolarmente importante quando l'intelligenza artificiale funziona su larga scala. Nel 2025, la piattaforma ha inviato 1,7 milioni di promemoria ai pazienti, liberando il personale degli uffici e dedicando la propria attenzione ad altri compiti, afferma.
Quando MUSC ha visto l'opportunità di utilizzare l'intelligenza artificiale per colmare le lacune assistenziali, ha iniziato con le pazienti che avevano dovuto sottoporsi a mammografie in ritardo. Gli agenti di intelligenza artificiale della piattaforma hanno esaminato le cartelle cliniche e inviato messaggi alle pazienti idonee con un'opzione di auto-prenotazione.
"Abbiamo attivato questa funzione il giovedì sera e venerdì mattina 129 donne avevano fissato un appuntamento", racconta Broj.
Il MUSC ha continuato ad ampliare il suo servizio di assistenza assistita dall'intelligenza artificiale per colmare le lacune assistenziali anche per altre esigenze, come i vaccini antinfluenzali e le visite di controllo. "L'obiettivo è rendere la collaborazione con il sistema sanitario facile come ordinare un libro su Amazon", afferma.
OSF HealthCare trova un nuovo approccio alla cura delle commozioni cerebraliOSF HealthCare , un sistema sanitario integrato con ospedali e cliniche al servizio dell'Illinois e del Michigan, sta testando una nuova app basata sull'intelligenza artificiale che fornisce una misura tempestiva e oggettiva delle commozioni cerebrali subite dagli atleti.
"Mi è diventato sempre più chiaro che la nostra capacità di identificare in modo affidabile le persone con commozioni cerebrali è molto scarsa", afferma il Dott. Adam Cross, professore associato di pediatria presso l' Università dell'Illinois, College of Medicine di Peoria, e direttore del Children's Innovation Lab presso il Jump Trading Simulation and Education Center , una collaborazione tra l'università e OSF HealthCare. "Doveva esserci un modo migliore".
Attualmente, gli allenatori utilizzano strumenti che richiedono molto tempo e che si basano in gran parte sui sintomi auto-riportati dagli atleti, ma questi possono essere influenzati dal desiderio di un giocatore di tornare in campo, afferma Cross. Così, insieme ai co-sviluppatori del Grainger College of Engineering dell'Università dell'Illinois a Urbana-Champaign, Cross e il suo team hanno sviluppato FlightPath .
La percentuale di organizzazioni sanitarie che hanno collaborato con fornitori terzi per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale generativa personalizzate
L'app di realtà mista utilizza un approccio di gioco e chiede agli utenti di posizionare una bolla attorno a un colibrì virtuale che vola in uno spazio 3D su un dispositivo Apple iPad. Cross afferma che l'intelligenza artificiale svolge diversi ruoli nell'app, tra cui la raccolta di centinaia di migliaia o milioni di punti dati in ogni sessione di due minuti.
"Usiamo tutti questi dati per capire come una persona si muove nel suo spazio e in risposta ai movimenti dell'uccello", afferma. "E facciamo muovere il colibrì in modi molto specifici ma anche semi-casuali, in modo da poter suscitare quello che sappiamo essere un movimento neurologicamente complesso o significativo".
OSF HealthCare ha collaborato con atleti e allenatori dell'Illinois State University, dell'Illinois Wesleyan University e della Bradley University per testare la soluzione per due anni. Ciò consentirà al team di Cross di raccogliere dati e confrontare le prestazioni dell'app con altri strumenti diagnostici. "Abbiamo ricevuto molti feedback molto positivi", aggiunge.
I rapidi progressi nell'intelligenza artificiale hanno superato molti degli ostacoli tecnologici che ne avevano rallentato l'utilizzo iniziale. Oggi, afferma Cross, "il problema più grande è sapere come applicare tutta questa potenza a problemi significativi e poi utilizzarla in modo appropriato nella pratica clinica".
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