AFFILIAZIONE
estar
AUTORE PRINCIPALE
Ing. Bellucci Stefano
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GRUPPO DI LAVORO
Ing. Bellucci Stefano estar
Dr. Nardi Luca azienda usl toscana nord ovest
Dr Grazi Giovanni azienda usl toscana nord ovest
Dr Lelli Alessandro azienda usl toscana nord ovest
Rocchi Francesca e-bytes
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Dr Grazi Giovanni azienda usl toscana nord ovest
Dr Lelli Alessandro azienda usl toscana nord ovest
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AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
Quando il decorso del paziente è caratterizzato da una significativa variabilità, sia intra che interindividuale, i trattamenti devono essere personalizzati in base ad esigenze specifiche. In questo contesto, l’intelligenza artificiale (AI) emerge come un potente alleato capace di creare percorsi dinamici e “su misura” in un ecosistema digitale.
La soluzione integra percorsi e sistemi informativi sanitari, proponendo l’adozione di un percorso digitale di riferimento sviluppato attraverso conoscenze standardizzate e l’analisi di dati retrospettivi. Nella scelta del percorso-modello, l’AI fornisce suggerimenti per l’ottimizzazione, raggruppando i pazienti in cluster in base alle informazioni storiche sulle procedure effettuate e ai relativi esiti.
L’AI consente la personalizzazione del percorso del paziente, identificando i passaggi che richiedono adattamenti in base al profilo individuale. Inoltre, ottimizza il modello selezionato, proponendo la sequenza più efficiente delle procedure in base alle risorse disponibili, garantendo un flusso di lavoro fluido e customizzato.
L’implementazione del percorso nella pratica produce risultati significativi. I dati generati vengono raccolti e aggregati per essere analizzati e valutati insieme a quelli di percorsi simili adottati per altri pazienti che utilizzano lo stesso modello. Questo processo permette un confronto continuo, migliorando la valutazione dell’efficacia del percorso e facilitando eventuali aggiustamenti basati su risultati reali e sull’esperienza maturata.
L’AI può fornire suggerimenti per la revisione dei modelli, tenendo conto dei dati non appena aggregati. Parallelamente, l’istanza inizialmente creata viene aggiornata per riflettere ciò che è stato realmente fatto o accaduto durante l’esecuzione del percorso, in confronto a quanto previsto. Questo processo consente di creare un’istanza adattata, utile per riferimenti futuri.
Le tecnologie AI hanno un elevato potenziale per lo sviluppo di Clinical Decision Support Systems, generando nuove informazioni sull’origine e sulle possibili cause delle patologie, oltre a facilitare la scoperta di nuove opzioni di cura. Sono ancora necessari ulteriori approfondimenti sulle applicazioni indicate, considerata l’ampia gamma di dati multimodali necessari. Tuttavia, consideriamo il framework dinamico-integrativo propedeutico alla affermazione dell’AI e dei digital twin per supportare la personalizzazione dell’assistenza.
La soluzione integra percorsi e sistemi informativi sanitari, proponendo l’adozione di un percorso digitale di riferimento sviluppato attraverso conoscenze standardizzate e l’analisi di dati retrospettivi. Nella scelta del percorso-modello, l’AI fornisce suggerimenti per l’ottimizzazione, raggruppando i pazienti in cluster in base alle informazioni storiche sulle procedure effettuate e ai relativi esiti.
L’AI consente la personalizzazione del percorso del paziente, identificando i passaggi che richiedono adattamenti in base al profilo individuale. Inoltre, ottimizza il modello selezionato, proponendo la sequenza più efficiente delle procedure in base alle risorse disponibili, garantendo un flusso di lavoro fluido e customizzato.
L’implementazione del percorso nella pratica produce risultati significativi. I dati generati vengono raccolti e aggregati per essere analizzati e valutati insieme a quelli di percorsi simili adottati per altri pazienti che utilizzano lo stesso modello. Questo processo permette un confronto continuo, migliorando la valutazione dell’efficacia del percorso e facilitando eventuali aggiustamenti basati su risultati reali e sull’esperienza maturata.
L’AI può fornire suggerimenti per la revisione dei modelli, tenendo conto dei dati non appena aggregati. Parallelamente, l’istanza inizialmente creata viene aggiornata per riflettere ciò che è stato realmente fatto o accaduto durante l’esecuzione del percorso, in confronto a quanto previsto. Questo processo consente di creare un’istanza adattata, utile per riferimenti futuri.
Le tecnologie AI hanno un elevato potenziale per lo sviluppo di Clinical Decision Support Systems, generando nuove informazioni sull’origine e sulle possibili cause delle patologie, oltre a facilitare la scoperta di nuove opzioni di cura. Sono ancora necessari ulteriori approfondimenti sulle applicazioni indicate, considerata l’ampia gamma di dati multimodali necessari. Tuttavia, consideriamo il framework dinamico-integrativo propedeutico alla affermazione dell’AI e dei digital twin per supportare la personalizzazione dell’assistenza.
