Harvard Business School – Come gli ospedali possono usare l’AI per combattere Covid-19

Lunedì 9 marzo, nel tentativo di rispondere alla crescente domanda dei pazienti a Boston, Partners HealthCare è andata in diretta con una hotline per pazienti, medici e chiunque avesse domande e dubbi su Covid-19.

Gli obiettivi erano identificare e rassicurare le persone che non necessitano di cure aggiuntive (la stragrande maggioranza dei chiamanti), indirizzare le persone con sintomi meno gravi a informazioni pertinenti e opzioni di assistenza virtuale e dirigere il numero più basso di persone ad alto rischio e più elevate -acuità dei pazienti alle risorse più appropriate, compresi siti di test, cliniche di malattie respiratorie di nuova creazione o, in alcuni casi, dipartimenti di emergenza. Quando la hotline è stata ingolfata, il tempo medio di attesa ha raggiunto il picco a 30 minuti. Molti chiamanti hanno rinunciato prima di poter parlare con il team di infermieri esperti che lavorano con la hotline.

Il Partner team, guidato da Lee Schwamm, Haipeng (Mark) Zhang e Adam Landman, ha iniziato a considerare le opzioni tecnologiche per rispondere alla crescente necessità di auto-triage del paziente, inclusi sistemi interattivi di risposta vocale e chatbot. Ci siamo collegati al sistema sanitario St. Joseph di Providence a Seattle, che ha servito alcuni dei primi pazienti Covid-19 del paese all’inizio di marzo.

In collaborazione con Microsoft, Providence ha creato uno strumento di screening e triage online che potrebbe rapidamente distinguere tra coloro che potrebbero davvero essere malati di Covid-19 e quelli che sembrano soffrire di disturbi meno minacciosi. Nella sua prima settimana, lo strumento di Providence ha servito oltre 40.000 pazienti, offrendo cure su una scala senza precedenti.

Il nostro team ha visto il potenziale per questo tipo di soluzione basata sull’intelligenza artificiale e ha lavorato per rendere disponibile uno strumento simile alla nostra popolazione di pazienti. The Partners Covid-19 Screener fornisce un’interfaccia di chat semplice e diretta, presentando ai pazienti una serie di domande basate sul contenuto dei Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie (CDC) e gli esperti di Partners HealthCare. In questo modo, anche questo può schermare un numero enorme di persone e distinguere rapidamente tra coloro che potrebbero davvero essere malati di Covid-19 e quelli che rischiano di soffrire di disturbi meno gravi.

Prevediamo che questo bot AI consentirà di alleviare elevati volumi di traffico di pazienti verso la hotline, estendendo e stratificando l’assistenza del sistema in modi inimmaginabili fino a poco tempo fa. Lo sviluppo è ora in corso per facilitare il triage dei pazienti con sintomi verso le strutture di cura più appropriate, comprese le cure urgenti virtuali, i fornitori di cure primarie, le cliniche delle malattie respiratorie o il pronto soccorso. Più importante,

Allo stesso modo, sia al Brigham che al Women’s Hospital e al Massachusetts General Hospital , i ricercatori medici stanno esplorando il potenziale uso di robot intelligenti sviluppati a Boston Dynamics e al MIT per dispiegarsi nelle cliniche di sovracorrente Covid e nei reparti ospedalieri per svolgere compiti (ottenere segni vitali o fornire farmaci) che altrimenti richiederebbe il contatto umano nel tentativo di mitigare la trasmissione della malattia.

Le iniziative AI che stanno emergendo

Numerosi governi e sistemi sanitari di tutto il mondo hanno sfruttato i sensori basati sull’intelligenza artificiale per supportare il triage in modi sofisticati. La società tecnologica cinese Baidu ha sviluppato un sistema di sensori a infrarossi senza contatto per individuare rapidamente gli individui con la febbre, anche in mezzo alla folla. La stazione ferroviaria di Pechino Qinghe è dotata di questo sistema per identificare individui potenzialmente contagiosi, sostituendo un ingombrante processo di screening manuale. Allo stesso modo, il Tampa General Hospital della Florida ha implementato un sistema di intelligenza artificiale in collaborazione con Care.AI per intercettare a vista ai suoi ingressi le persone con potenziali sintomi di Covid-19. Attraverso telecamere posizionate agli ingressi, la tecnologia fa una scansione termica del viso e rileva altri sintomi, tra cui sudore e scolorimento, per scongiurare i visitatori con la febbre.

Oltre allo screening, l’intelligenza artificiale viene utilizzata per monitorizzare i sintomi di Covid-19, fornire supporto decisionale per le scansioni TC e automatizzare le operazioni ospedaliere. Nel frattempo, l’ ospedale Zhongnan in Cina utilizza un interprete di scansione CT basato sull’intelligenza artificiale che identifica Covid-19 quando i radiologi non sono disponibili. L’ospedale cinese Wuhan Wuchang ha istituito un ospedale da campo intelligente, gestito in gran parte da robot. I segni vitali del paziente sono stati monitorati utilizzando termometri collegati e dispositivi simili a braccialetti. I robot intelligenti hanno consegnato medicine e cibo ai pazienti, alleviando l’esposizione del medico al virus e facilitando il carico di lavoro degli operatori sanitari che soffrono di stanchezza. E in Corea del Sud, il governo ha rilasciato un’app che consente agli utenti di auto-denunciare i sintomi, avvisandoli se escono da una “zona di quarantena” al fine di frenare l’impatto dei “super-spargitori” che altrimenti infesterebbero grandi popolazioni.

Trasformazione digitale NOW

Abbiamo assistito a carenze di tutto, dalle maschere e guanti ai ventilatori , dalla capacità del pronto soccorso ai letti ICU alla velocità e affidabilità della connettività Internet. Il motivo è semplice e terrificante: la nostra economia e i nostri sistemi sanitari sono orientati a gestire una domanda lineare e incrementale, mentre il virus cresce a un ritmo esponenziale. Il nostro sistema sanitario nazionale non può tenere il passo con questo tipo di domanda esplosiva senza l’adozione rapida e su larga scala di modelli operativi digitali.

Mentre corriamo per smorzare la diffusione del virus, possiamo ottimizzare i nostri meccanismi di risposta, digitalizzando il maggior numero di passaggi possibile. Questo perché i processi tradizionali – quelli che fanno affidamento sulle persone per funzionare nel percorso critico dell’elaborazione del segnale – sono vincolati dalla velocità con cui possiamo formare, organizzare e distribuire il lavoro umano. Inoltre, i processi tradizionali generano rendimenti decrescenti man mano che si espandono. D’altra parte, i sistemi digitali possono essere ingranditi senza tali vincoli, a velocità praticamente infinite. Gli unici colli di bottiglia teorici sono la potenza di calcolo e la capacità di archiviazione – e abbiamo un sacco di entrambi. I sistemi digitali possono tenere il passo con una crescita esponenziale.

È importante sottolineare che l’AI per l’assistenza sanitaria deve essere bilanciata dal livello appropriato di competenza clinica umana per il processo decisionale finale per garantire che stiamo fornendo cure di alta qualità e sicure. In molti casi, il ragionamento clinico umano e il processo decisionale non possono essere facilmente sostituiti dall’intelligenza artificiale, piuttosto l’AI è un aiuto decisionale che aiuta l’uomo a migliorare l’efficacia e l’efficienza.

La trasformazione digitale nell’assistenza sanitaria è rimasta indietro rispetto ad altri settori. La nostra risposta a Covid oggi ha accelerato l’adozione e il ridimensionamento di strumenti virtuali e AI. Dai robot di intelligenza artificiale distribuiti da Providence and Partners HealthCare allo Smart Field Hospital di Wuhan, viene impiegata una rapida trasformazione digitale per affrontare la minaccia esponenziale in crescita di Covid. Speriamo e prevediamo che dopo la risoluzione di Covid-19, in futuro avremo trasformato il modo di fornire assistenza sanitaria.

Kelley A. Wittbold , MD, è un medico di emergenza presso il Massachusetts General Hospital, specializzato in sanità digitale, telemedicina di emergenza e gestione delle operazioni di emergenza.

Colleen Carroll è senior manager di Keystone Strategy. Il suo lavoro si concentra sulle strategie sanitarie digitali e sull’economia sanitaria per le aziende biotecnologiche, le aziende farmaceutiche e i sistemi sanitari.

Marco Iansiti è David Sarnoff professore di economia aziendale presso la Harvard Business School, dove dirige l’Unità di gestione della tecnologia e delle operazioni e l’Iniziativa digitale. Ha consigliato molte aziende nel settore tecnologico, tra cui Microsoft, Facebook e Amazon. È coautore (con Karim Lakhani) del libro Competing in the Age of AI (Harvard Business Review Press, 2020).

Haipeng Mark Zhang , DO, è un medico di cure palliative e informatico clinico che frequenta un medico presso il Brigham and Women’s Hospital e il Dana-Farber Cancer Institute. È direttore medico del Brigham and Women’s Digital Innovation Hub e si concentra sull’applicazione e la creazione di strumenti digitali per medici, personale e pazienti presso Brigham Health e in tutta l’azienda Partners HealthCare.

Adam B. Landman , MD, è un medico di medicina d’urgenza e di informatica clinica che frequenta il medico del Brigham and Women’s Hospital, dove ricopre anche il ruolo di vicepresidente, capo delle informazioni e ufficiale digitale. È responsabile dello sviluppo di iniziative IT strategiche a livello di sistema, con l’obiettivo di far evolvere la prossima generazione di sistemi informativi nell’azienda Brigham Health.

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2020-04-07T15:48:31+00:00
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