In che modo l'assistenza sanitaria potrebbe utilizzare l'IA spiegabile?

In che modo l'assistenza sanitaria potrebbe utilizzare l'IA spiegabile?

Sanità, finanza, assicurazioni e produzione sono solo alcuni dei settori in cui l'intelligenza artificiale (AI) ha un forte impatto. Si stanno sviluppando modelli di IA sempre più complessi per soddisfare i requisiti di particolari casi d'uso. Tuttavia, le previsioni di questi modelli di IA appaiono come output "black-box", privi di qualsiasi giustificazione o spiegazione del motivo per cui sono stati fatti. La necessità per i ricercatori, le organizzazioni e le autorità di regolamentazione di comprendere come i modelli di IA forniscano suggerimenti, previsioni e così via, ha dato origine all'Explainable AI (XAI).

L'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) è una delle branche dell'intelligenza artificiale più recenti e in rapida crescita. L'approccio XAI mira a offrire una spiegazione comprensibile per l'uomo del modello di apprendimento profondo. In settori critici per la sicurezza, come la sanità o la sicurezza, questo aspetto è estremamente cruciale. Gli approcci presentati in letteratura nel corso degli anni affermano spesso di poter rispondere in modo diretto alla domanda su come il modello sia arrivato alle sue conclusioni.

Capire quando l'XAI è necessario per l'assistenza sanitaria

I professionisti del settore sanitario utilizzano l'IA per accelerare e migliorare varie funzioni, tra cui la gestione del rischio, il processo decisionale e persino la diagnosi, scansionando le immagini mediche per trovare anomalie e schemi invisibili all'occhio umano. Sebbene l'IA sia diventata uno strumento vitale per molti professionisti della sanità, è difficile da comprendere e questo frustra i fornitori, soprattutto quando si tratta di prendere decisioni importanti.

Uno qualsiasi dei seguenti scenari richiede XAI

• Quando l'equità è una priorità assoluta e quando i clienti o gli utenti finali hanno bisogno di informazioni per fare una scelta informata.
• Quando un giudizio errato dell'IA ha effetti di ampia portata (come la raccomandazione di un intervento chirurgico non necessario)
• Quando le conseguenze di un errore sono gravi, come nel caso di una classificazione errata di un tumore maligno, le conseguenze sono oneri finanziari eccessivi, maggiori rischi per la salute e traumi personali.
• Quando un sistema di intelligenza artificiale crea una nuova ipotesi che deve essere testata da specialisti in un determinato campo.
• Per rispettare le normative, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'UE, che garantisce il "diritto a una spiegazione" quando i processi automatizzati elaborano i dati degli utenti.

Secondo diversi esperti, l'adozione relativamente tardiva dei sistemi di IA nel settore sanitario è dovuta alla quasi impossibilità di confermare in modo indipendente i risultati dei sistemi con scatola nera.

Tuttavia, i medici possono utilizzare la XAI per determinare il miglior percorso di cura per un paziente, stabilendo perché ha un rischio così elevato di ricovero in ospedale. Di conseguenza, i medici possono basare le loro decisioni su informazioni più affidabili. Inoltre, migliora la tracciabilità e la trasparenza delle decisioni cliniche. Anche il processo di approvazione dei farmaci può essere accelerato con XAI.

In che modo i medici possono trarre vantaggio dalla XAI?

I cardiofrequenzimetri da polso di molte persone potrebbero sciogliersi al pensiero di implementare l'IA nell'assistenza sanitaria, ma noi pensiamo che un approccio pienamente spiegabile e morale sarà il ciuccio. Ciò implica che una grande quantità di dati clinici e sui pazienti possa essere utilizzata per aiutare i medici e gli altri operatori sanitari a imparare dall'IA, oltre che per aiutare l'IA a informare i piani di cura.

Il sistema renderà possibile un processo efficace, basato sui dati, che valuterà e calibrerà l'intero algoritmo ogni volta che si renderà disponibile una nuova opzione terapeutica e consentirà programmi tracciabili e personalizzati per ogni paziente. Per migliorare continuamente le raccomandazioni ai medici, l'algoritmo combinerà i dati di migliaia di individui con malattie quasi simili.

XAI può essere utilizzato da medici e professionisti della sanità in quanto può

• Imparare dai dati invece di dare autorità all'algoritmo.
• Trattare i pazienti in modo imparziale ed etico utilizzando una vasta quantità di informazioni accademiche e mediche.
• Creare questa conoscenza con l'IA senza sacrificare il tocco umano.
• Identificare precocemente i problemi e adottare misure di intervento più efficaci per un recupero più rapido della salute.
• Migliorare le strutture, la tempestività, i bilanci e i risultati sanitari mantenendo bassi i costi.

Conclusione

Quando si parla di trasformazione digitale sostenibile, molte organizzazioni sfruttano già la crescita esponenziale della tecnologia. Non c'è mai stato un momento migliore per i fornitori di servizi sanitari e per le aziende dei settori life science e biotech per fare lo stesso, mentre tutti noi cerchiamo modi migliori per operare sulla scia di alcuni anni turbolenti.

Le soluzioni per la spiegabilità possono aiutare gli operatori sanitari a mantenere la loro fiducia mentre esplorano l'innovazione. Inoltre, quando i governi impongono regolamenti rigorosi sulle tecnologie sanitarie, la spiegabilità può essere un primo passo cruciale per aprire la scatola nera dell'IA e rendere chiaro il processo decisionale del modello a tutte le parti interessate.