Secondo un report pubblicato dal Dipartimento di Ricerca di Statista statunitense, se nel 2021 il mercato dei dispositivi medici incentrati su intelligenza artificiale e machine learning valeva circa 3.1 miliardi di dollari, entro il 2032 potrebbe crescere fino a raggiungere i 35,5 miliardi. D’altronde, secondo un’altra ricerca, condotta dalla Morgan Stanley Research, il budget dedicato dall’industria a queste tecnologie innovative è passato dal 5,7% del 2022 al 10,5% del 2024. Un raddoppio in soli 2 anni parla di un settore in grande crescita. La domanda è: il mondo medico, è pronto a questo cambiamento? Lo stesso sondaggio appena citato permette di rispondere in modo affermativo.
L’IA è già presente in tante realtà mediche
Secondo il report della Morgan Stanley Research, il 94% delle realtà sanitarie interpellate sfruttano già le potenzialità di IA e machine learning, viste come strumenti per migliorare la pratica medica, riducendo al massimo il tempo dedicato a lavoro ripetitivo, per aumentare quello passato con il paziente, per esempio.
Intanto, gli investitori si concentrano su quattro ambiti in particolare:
- lo sviluppo di biofarmaci
- l’identificazione di nuove tecnologie e servizi sanitari
- lo sviluppo di strumenti diagnostici e di Life Science
- la creazione di tecnologie mediche.
Come spiegato da Terence Flynn, direttore del Morgan Stanley U.S. Biopharma Research, ogni miglioramento dello sviluppo preclinico di un farmaco porta ad aumentare la probabilità che il farmaco entri davvero in clinica. Per dare qualche numero, ogni 2,5% di miglioramento preclinico potrebbe portare all’approvazione di 30 nuovi farmaci entro 10 anni. Il tutto, riducendo anche i costi: si stima che, grazie agli algoritmi di IA, i costi dello sviluppo farmaceutico potrebbero ridursi di oltre 70 miliardi di dollari americani entro il 2028.
A questi risparmi si devono poi aggiungere quelli per la riduzione delle riammissioni ospedaliere, calcolati in circa 16 miliardi di euro, e della migliore gestione dei pazienti critici in Terapia Intensiva. Non solo, gli algoritmi di IA possono favorire diagnosi precoci e più corrette e la scelta del miglior percorso terapeutico per il singolo paziente, il che significa necessariamente esiti clinici migliori.
Da aggiungere che l’IA si è già dimostrata, in vari ambiti diagnostici, superiore agli operatori umani nel leggere immagini mediche, che siano prodotte da TAC, RM o ecografia: questo perché i software non conoscono stanchezza e trattano ogni immagine con la stessa attenzione e precisione. Anche l’operatore umano più esperto, invece, può risentire di una giornata particolare o di un turno particolarmente lungo. Per dare qualche numero, si stima che l’IA possa ridurre dell’86% gli errori commessi dagli operatori sanitari, consentendo di salvare dino a 250.000 vite l’anno.
IA e prevenzione
Negli ultimi anni, oltre al concetto di medicina di precisione, si va diffondendo anche quello di prevenzione. Non che sia un concetto nuovo, eppure la prevenzione è ancora presa sottogamba, dai cittadini e, alle volte, anche dai decisori politici. Questo perché la prevenzione richiede, da una parte, la diffusione del concetto che ognuno di noi è parte integrante della propria salute e può influenzarla con le proprie scelte quotidiane, e dall’altra, programmi di screening e strumenti per stratificare la popolazione in base al rischio di sviluppare una data malattia, così da identificare percorsi di follow up e cura adeguati.
L’IA entra in gioco proprio in quest’ultimo aspetto: grazie al potere della matematica, gli algoritmi di machine learning possono prendere in considerazione un numero elevato di parametri del soggetto, elaborandoli e confrontandoli per offrire un dato di rischio preciso.
