Il connubio virtuoso fra sanità, intelligenza artificiale e medicina riabilitativa è uno straordinario strumento per ridurre le disabilità e per aiutare soprattutto la popolazione anziana o con problemi motori ad avere un più alto livello di autosufficienza e di benessere e, pertanto, è uno dei settori su cui si devono concentrare risorse, non solo finanziarie, ma anche e soprattutto di ricerca.
Un esempio è offerto dal sistema Dragon Ambient eXperience – DAX.
L’intelligenza artificiale in Sanità: ecco dove è usata e con quali risultati
Cos’è il sistema Dragon Ambient eXperience
Dragon Ambient eXperience è un sistema di documentazione automatico della salute. I suoi principali vantaggi consistono nel migliorare la qualità delle cure e la qualità dei dati raccolti che derivano dall’esperienza del paziente. È una applicazione di intelligenza artificiale di tipo clinico-ambientale che documenta automaticamente gli incontri con i pazienti in modo preciso ed efficiente.
La società che ha realizzato DAX si chiama Nuance. È un’impresa che opera da più di 20 anni nel settore dell’intelligenza artificiale applicata allo studio delle conversazioni. È diventata in breve tempo leader di mercato raggiungendo quasi l’80% degli ospedali, la sua tecnologia è la spina dorsale dell’assistente vocale Siri di Apple e Microsoft ha pagato all’inizio di quest’anno quasi 20 miliardi di dollari per acquisire Nuance, principalmente per poter sfruttare la tecnologia che ha sviluppato in campo sanitario. È stata questa l’acquisizione più costosa nella storia di Microsoft. I dati di bilancio di Nuance fanno intravedere le potenzialità e anche il motivo per cui Microsoft ha deciso di fare un investimento così importante dal punto di vista finanziario: il 62% del suo fatturato è legato al settore sanitario mentre il 36% è legato ai servizi per un totale di quasi 1,5 miliardi di dollari. Opera in più di 45 paesi, ha 7100 occupati, di questi, quasi un quarto operano nel settore Ricerca & Sviluppo e vanta, inoltre, 2350 brevetti. I dati di bilancio evidenziano ancora un margine operativo superiore al 25%.
Obiettivi e potenzialità di DAX
DAX, che è uno dei suoi prodotti più innovativi, raccoglie le normali conversazioni fra i medici, i pazienti e gli altri membri della famiglia, li connette in modo sicuro con i centri sanitari. Converte le conversazioni con i pazienti in note cliniche complete, consentendo una codifica appropriata. Durante le visite i medici passano molto tempo computer a scrivere e questo fatto rende impersonale la visita. L’obiettivo è di DAX è di sostituire questo lavoro. Il suo sistema registra tutto ciò che viene detto, lo trascrive e lo etichetta assegnandolo a ciascuno degli interlocutori. Si tratta di una comprensione del linguaggio naturale, dove alla trascrizione viene aggiunto il contenuto di conoscenza medica sul problema che è stato discusso. Viene alla fine redatto un report clinico basata su alcuni di quegli input chiave che erano contenuti nella registrazione.
Sfortunatamente, queste tecnologie non sempre funzionano bene per le persone che hanno problemi di linguaggio, per cui, accanto a questa applicazione si è cominciato a studiare delle modalità per comprendere il linguaggio naturale delle persone che hanno problemi di articolazione dei suoni.
L’IA per persone con problemi di linguaggio
Si è cercato, quindi, di personalizzare i modelli di riconoscimento vocale per gli individui che hanno problemi di linguaggio. Per raggiungere questo scopo è stato necessario memorizzare un gran numero di frasi di persone che hanno problemi a farsi capire dagli altri, per poi usare questi brani come esempi per addestrare il modello di apprendimento automatico.
Il progetto è iniziato nel 2018 quando Google ha iniziato a lavorare con un’organizzazione non profit che si occupava di curare i malati di SLA, una malattia progressiva del sistema nervoso che colpisce le cellule nervose nel cervello e nel midollo spinale, spesso portando a problemi di deambulazione e anche impedimenti nel parlare.
Uno dei loro progetti è quello di registrare i dati di pazienti affetti da SLA per studiare meglio la malattia. E all’interno di questo programma, venivano effettuare delle registrazioni di conversazioni con pazienti affetti da SLA per vedere come la malattia influiva sulla loro capacità di parlare sul loro discorso. Nel tempo, Google ha avuto una collaborazione con ALS TDI per vedere se potevamo usare l’apprendimento automatico per rilevare la SLA in anticipo. Ma alcuni dei ricercatori di Google, quando ascoltavano quei frammenti di discorsi, hanno intuito che, forse, l’intelligenza artificiale poteva non limitarsi solamente a riconoscere in anticipo i sintomi della SLA, ma anche aiutare i pazienti a comunicare più facilmente, trascrivendo automaticamente i loro discorsi. E così, a partire dal 2019, circa 1000 persone con problemi di linguaggio hanno registrato oltre un milione di discorsi per questa iniziativa di ricerca. I risultati sono stati molto interessanti perché questi sistemi di riconoscimento vocale per persone con difficoltà di linguaggio hanno permesso ai malati di SLA di comandare vocalmente le loro protesi, migliorando considerevolmente le loro condizioni di vita. E la stessa tecnologia potrà, in futuro, essere estesa a tutte le patologie che producono delle difficoltà di linguaggio.
Conclusioni
È un progetto ambizioso e visionario dal punto di vista scientifico che può anche diventare un successo commerciale. La tecnologia utile è quella che rivolve problemi reali in maniera efficiente ed è quella che deve essere legata alle applicazioni commerciali e che può tradursi in un aumento anche sostanziale degli utili di bilancio per le imprese che investono in questi settori.
