Cosimo D'Amicis I big data e l'intelligenza artificiale nella cura e nella formazione - Associazione ANIMO
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I big data e l'intelligenza artificiale nella
cura e nella formazione
Cosimo D’Amicis
Firenze, 11 Maggio 2019
XXIV
CONGRESSO NAZIONALE
FADOI
11-14 maggio 2019
Fortezza da Basso
FIRENZE
Il sottoscritto COSIMO D’AMICIS
ai sensi dell’art. 3.3 sul Conflitto di Interessi, pag. 17 del Reg.
Applicativo dell’Accordo Stato-Regione del 5 novembre 2009,
dichiara
che negli ultimi due anni NON ha avuto rapporti diretti di
finanziamento con soggetti portatori di interessi commerciali in campo
sanitario
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FADOI
11-14 maggio 2019
Fortezza da Basso
FIRENZE
“FADOI […] segue costantemente la scuola di
formazione del medico internista nella convinzione
che l’evoluzione tecnologica non debba soppiantare la
figura del medico, che è il solo ad avere il pieno
controllo della globalità”
Andrea Fontanella
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Perché l’AI non è il dottor
Internet
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» L'intelligenza artificiale (AI) in sanità prevede
l'uso di algoritmi e software complessi per
simulare il processo cognitivo umano nell'analisi
di dati medici complessi.
» Un algoritmo con capacità di IA serve a trarre
conclusioni approssimative senza l'intervento
umano diretto
» Ciò che distingue la tecnologia dell'IA dalle
tecnologie tradizionali in ambito sanitario è la
capacità di acquisire informazioni, elaborarle e
dare un output ben definito all'utente finale.
L'intelligenza artificiale fa questo attraverso
algoritmi di apprendimento automatico.
XXIV
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Perché si chiama
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apprendimento automatico
» Il processo di apprendimento inizia con gli
ESEMPI
» L’algoritmo si basa sugli esempi per cercare
modelli nei dati
» L’algoritmo attraverso successive iterazioni
(esecuzioni) riesce a prendere decisioni
migliori.
» Più alto è il numero degli esempi, migliori
saranno le decisioni (tendenzialmente)
» NON dobbiamo programmare l’algoritmo
affinché apprenda, una volta forniti gli esempi
è AUTOMATICAMENTE in grado di imparare
XXIV
CONGRESSO NAZIONALE
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Dovremmo parlare di più di
MACHINE LEARNING
Perché la rivoluzione è
AVVENUTAApple Watch Series 4 ti incoraggia a vivere una vita più sana, perché ti aiuta a cambiare tante piccole abitudini quotidiane, dalle calorie che consumi a come gestisci lo stress. Non solo: tiene sempre sotto controllo il tuo battito cardiaco e ti avvisa se rileva qualche anomalia. E oggi è in grado di fare ancora di più per la tua sicurezza, grazie a Rilevamento cadute e SOS emergenze. Apple Watch è fatto apposta per farti stare bene.
Come fa a tirar fuori un
ECG?XXIV
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Il modello matematico
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dell’Apple Watch
» Riflessione sul prodotto: quanti sensori
posso montare, dove e perché
» Hanno misurato l’output di questi
sensori e fatto diversi ECG
» Hanno analizzato le relazioni tra questi
segnali con tecniche statistiche di
MACHINE LEARNING
» Hanno (per qualche motivo) voluto
orientarsi sull’individuazione della
Fibrillazione AtrialeXXIV
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Risultati notevoli
» Il dispositivo è statisticamente accurato
(pochi falsi positivi): 91% per età > 70
» L’accuratezza crolla al 19,6% per le età < 55
» Soluzione: rifare i modelli per fasce d’età
(come minimo!) e permettere all’utente di
specificare i dati certamente noti così che
giri il modello appropriatoXXIV
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Ecco perché è fondamentale nella formazione dei dottori
che affrontano la complessità, la conoscenza delle
implicazioni dei modelli di Machine Learning.
Non in senso analitico / statistico ma dal
PUNTO DI VISTA DEL PAZIENTE
(che altrimenti finisce per dare ascolto al dottor Internet, probabilmente)XXIV
CONGRESSO NAZIONALE
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Non ci vuole molto
» … perché è già tra noi
» Diventerà
semplicemente più
pervasivo
» Può diventare
invasivo per i
pazienti, è dovere dei
medici trasformare
l’AI/ML in opportunitàXXIV
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Applicazioni ML in
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Medicina
» Radiologia: in alcuni casi gli
algoritmi riescono a individuare
la patologia prima degli
specialisti
» Non succede perché gli specialisti
sono incapaci, ma semplicemente
perché l’occhio elettronico distingue
ciò che appare come un’immagine
quadrettata all’occhio umanoXXIV
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https://physicsworld.com/a/artificial-intelligence-versus-101-radiologists/XXIV
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Attenzione. Non è una gara
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umani vs robot
» L’AI/ML non è migliore dei migliori
radiologi
» Cui Prodest?
» Ci arriviamo quando arriviamo ai big
data, promessoXXIV
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Applicazioni ML in
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Medicina
» TELEMEDICINA
» La capacità di monitorare i pazienti che utilizzano l'IA può consentire la
comunicazione di informazioni circa segnali attribuibili a uno stato patologico.
Un dispositivo indossabile può consentire il monitoraggio costante di un
paziente e anche la capacità di notare cambiamenti che possono essere meno
distinguibili da parte dell’uomo.
» CARTELLE CLINICHE ELETTRONICHE
» Le cartelle cliniche elettroniche sono fondamentali per la digitalizzazione e la
diffusione delle informazioni nel settore sanitario. Tuttavia, la registrazione di
tutti questi dati presenta problemi propri, come il sovraccarico cognitivo e il
burnout per gli utenti. Gli sviluppatori EHR stanno ora automatizzando gran
parte del processo e stanno persino iniziando ad utilizzare gli strumenti di
elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per migliorare questo processo. Uno
studio condotto dall'istituto di ricerca Centerstone ha scoperto che la
modellazione predittiva dei dati EHR ha raggiunto un'accuratezza del 70-72%
nella previsione della risposta al trattamento.
http://www.caseybennett.com/uploads/DMIN_Paper_Proposal_Final__Arxiv.pdf
» Take home message: utilizzando uno strumento di IA che scansiona i dati EHR
possiamo prevedere con una certa precisione il decorso della malattia in unaXXIV
CONGRESSO NAZIONALE
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La frontiera
» IBM: Watson Oncology con Sloan Kettering
» Microsoft: Progetto Hanover per l’analisi di
tutta la ricerca sul cancro per suggerire
sempre la terapia migliore
» Google: Sviluppo algoritmi e app con NHS.
Obiettivo meno burocrazia e documenti,
più vite salvate
» Da cosa dobbiamo difenderci: nuovi casi
TheranosXXIV
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Theranos
» Diventerà un film
» (uscita prevista 2020)
» Nel frattempo
https://www.ilpost.it/2019/03/24/theranos-truffa/XXIV
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Non dobbiamo difenderci dalle
macchine, ma dagli umaniXXIV
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BIG DATA
“Big data is like teenage sex: everyone talks
about it, nobody really knows how to do it,
everyone thinks everyone else is doing it, so
everyone claims they are doing it…”
Dan ArielyXXIV
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Perché DATA non basta
più
11-14 maggio 2019
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» È aumentato il VOLUME dei dati
prodotti
» È aumentata la necessità di rendere
DISPONIBILI i dati con VELOCITÀ
» Con TANTI dati disponibili
VELOCEMENTE si rendono possibili
applicazioni che erano
INIMMAGINABILIXXIV
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FIRENZE
» Con la parola BIG DATA, oltre ogni
possibile mistificazione, stiamo
facendo riferimento all’insieme delle
tecnologie che rendono tutto questo
POSSIBILE
» È un termine ecumenico, ma ciò che
conta sono le applicazioniXXIV
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Big Data e salute
» Come organizzo le risorse umane in ospedale?
» Troppi lavoratori = costi superflui | Troppo pochi = scarsi risultati, alto rischio, potenzialmente
fatale
» Te lo risolvo con i BIG DATA, almeno in alcuni ospedali di Parigi. L’articolo di Forbes descrive in
dettaglio come quattro ospedali che fanno parte dell'Assistance Publique-Hôpitaux de Paris
hanno utilizzato dati provenienti da una varietà di fonti per ottenere previsioni giornaliere e
orarie sul numero di pazienti che ci si aspetta di avere in ogni ospedale.
» Una di queste serie di dati chiave è la documentazione dei ricoveri ospedalieri, che gli analisti
hanno raccolto utilizzando tecniche di analisi delle serie storiche. Queste analisi hanno
permesso ai ricercatori di specificare modelli rilevanti nei tassi di ricovero. Poi, hanno potuto
utilizzare l'apprendimento automatico per trovare gli algoritmi più accurati che prevedevano le
tendenze future dei ricoveri.
» Riassumendo il prodotto di tutto questo lavoro, afferma Forbes: "Il risultato è un'interfaccia web
progettata per essere utilizzata da medici, infermieri e personale dell'amministrazione
ospedaliera - non formati come Data Scientist - per prevedere le visite e i tassi di ricovero
per i prossimi 15 giorni. Il personale aggiuntivo può essere assunto quando si prevede un
elevato numero di pazienti, riducendo i tempi di attesa e migliorando la qualità delle cure".
» https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/12/13/big-data-in-healthcare-paris-hospitals-
predict-admission-rates-using-machine-learning/#79f2f6ff79a2
» I BIG DATA ci danno una mano enorme in qualcosa di
ASSOLUTAMENTE CRUCIALE e LIMITATO: LE RISORSEXXIV
CONGRESSO NAZIONALE
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11-14 maggio 2019
Fortezza da Basso
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Telemedicina
» La telemedicina esiste oltre 40 anni, ma solo oggi, con l'avvento delle videoconferenze online, degli
smartphone, dei dispositivi wireless e dei wearable, è riuscita a fiorire.
» Viene utilizzata per le consultazioni primarie e la diagnosi iniziale, il monitoraggio remoto del
paziente e la formazione per gli operatori sanitari. Alcuni usi più specifici includono la telechirurgia -
i medici possono eseguire operazioni con l'uso di robot e la trasmissione di dati ad alta velocità in
tempo reale senza trovarsi fisicamente nella stessa posizione con un paziente.
» I medici utilizzano la telemedicina per fornire piani di trattamento personalizzati e
prevenire l'ospedalizzazione o la riammissione. Tale uso dell'analisi dei dati sanitari può
essere collegato all'uso dell'analisi predittiva come visto in precedenza. Consente ai
medici di prevedere in anticipo gli eventi medici acuti e prevenire il deterioramento
delle condizioni del paziente.
» Tenendo i pazienti lontani dagli ospedali, la telemedicina aiuta a ridurre i costi e a
migliorare la qualità del servizio. I pazienti possono evitare le code di attesa e i medici non
perdono tempo per le consultazioni e i documenti inutili
» La telemedicina migliora anche la disponibilità delle cure, poiché lo
stato dei pazienti può essere monitorato e consultato ovunque e in
qualsiasi momento.XXIV
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FADOI
11-14 maggio 2019
Fortezza da Basso
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Concludendo
Non chiudiamo la mente rispetto a cose concrete che ci permettono di curare di più e curare meglio, e di essere incisivi
nell’immediato. Abbiamo visto come sia possibile.
Il coltello non è stato inventato per uccidere, e con il bisturi si salvano le vite
Le tecnologie big data, AI/ML non sono state inventate per rimpiazzare i medici, gli umani, o manipolare le coscienze, e
possono curare le persone
Con una popolazione che invecchia, e i problemi che gli internisti conoscono meglio di chiunque altro, qual è il principio che
può guidare le nostre decisioni? Quale l’obiettivo?
Articolo 32, Costituzione Italiana
La Repubblica tutela la salute come fondamentale diritto dell'individuo e interesse della collettività, e garantisce cure gratuite agli indigenti.Puoi anche leggere
