L’intelligenza artificiale (IA) ha emergo come uno strumento potentissimo nell’incremento degli esiti sanitari. Non solo ha rivoluzionato la diagnosi e il trattamento dei singoli pazienti, ma ora ha il potenziale per affrontare più ampi problemi di salute pubblica.
Le organizzazioni sanitarie stanno sempre più esplorando la capacità dell’IA di affrontare le disuguaglianze sanitarie concentrandosi sui determinanti sociali della salute (SDOH). Questi determinanti, come la stabilità economica, l’accesso all’istruzione, il contesto del quartiere e dell’ambiente costruito, nonché il contesto sociale e comunitario, giocano un ruolo significativo nello plasmare gli esiti di salute di un individuo.
Sfruttando l’IA, le organizzazioni sanitarie possono analizzare immense quantità di dati, inclusi informazioni non strutturate dalle note dei medici e dai fascicoli sanitari, per identificare ed affrontare i fattori non medici che influiscono sugli esiti di salute. I modelli di previsione che combinano i dati delle richieste con i SDOH hanno dimostrato di essere promettenti nel migliorare la stratificazione del rischio e nell’informare le interventi mirati per le popolazioni a rischio.
Domande Frequenti
Che cosa sono le disuguaglianze di salute?
Le disuguaglianze di salute, che si riferiscono alle differenze negli esiti sanitari tra diversi gruppi demografici, diventano disuguaglianze di salute quando sono determinate da condizioni sociali sistemiche come la povertà e il razzismo. Queste disuguaglianze possono essere mappate su vari SDOH che influenzano il modo in cui le persone vivono e invecchiano.
Perché è importante scremare i SDOH?
Scremare i SDOH consente ai fornitori di assistenza sanitaria e alle istituzioni di identificare i fattori nascosti che contribuiscono alla salute dei propri pazienti. Comprendendo questi determinanti sociali, i fornitori di assistenza sanitaria possono personalizzare le cure per soddisfare esigenze specifiche, collegare i pazienti ai servizi sociali appropriati e affrontare bisogni sociali non soddisfatti. Esempi di iniziative di successo includono programmi di condivisione di trasporti per portare i pazienti agli appuntamenti e la fornitura di filtri HEPA gratuiti in aree fortemente inquinate.
Come aiuta l’IA?
I modelli di IA sono strutture matematiche o algoritmi che consentono ai computer di eseguire compiti complessi e prendere decisioni basate su dati elaborati continuamente. Studi hanno dimostrato che i modelli di IA possono localizzare ed organizzare efficacemente i dati di SDOH dalle note del medico basate su testo, superando le capacità di acquisizione dei codici di Classificazione Internazionale delle Malattie (ICD) dei medici.
I modelli di IA sono stati utilizzati anche per sviluppare modelli di stratificazione del rischio che estraggono dati da diverse fonti, inclusi i fattori di SDOH, per identificare i pazienti a più alto rischio di ospedalizzazione. Questa identificazione precoce consente l’allocazione efficiente delle risorse per la gestione delle cure.
Ci sono rischi?
Mentre l’IA ha un grande potenziale, ci sono rischi e sfide che devono essere affrontati. Una delle principali preoccupazioni è la presenza di pregiudizi umani negli algoritmi di IA. È necessario fare attenzione affinché questi pregiudizi, che possono perpetuare il razzismo e il classismo, non siano rafforzati negli ambienti sanitari. Procedure e politiche etiche, inclusa l’ottenimento del consenso esplicito dei pazienti riguardo all’uso dei loro dati, possono contribuire a mitigare questi pregiudizi.
L’accesso alla tecnologia dell’IA è anche una questione critica. Le popolazioni a basso reddito, sia negli Stati Uniti che a livello globale, potrebbero trarre i maggiori benefici dai modelli di IA ma potrebbero non avervi accesso. I costi di implementazione e manutenzione, nonché i requisiti di infrastruttura tecnica, possono rappresentare delle barriere per le istituzioni sanitarie carenti di fondi. Le innovazioni che riducono i costi pur mantenendo l’efficacia sono necessarie per garantire un accesso equo alle tecnologie sanitarie basate sull’IA.
Inoltre, i modelli di IA devono essere adattabili e in grado di considerare le differenze in regione, età, genere e storia medica. L’incorporazione di dati diversi durante le fasi di programmazione e formazione può contribuire ad affrontare il rischio di spostamento dei dati e migliorare l’applicabilità dei modelli tra le popolazioni.
In conclusione, l’IA ha il potenziale di trasformare il settore sanitario affrontando le disuguaglianze di salute e migliorando gli esiti di salute pubblica. Tuttavia, è cruciale navigare i rischi associati ai pregiudizi, alle barriere di accesso e alle limitazioni dei dati per garantire che l’IA benefici tutti gli individui, indipendentemente dal loro status socioeconomico o dalla loro posizione.
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