Linformatica medica è una branca dell'informatica che ne utilizza la teoria e le tecnologie nello specifico campo applicativo della medicina, in modalità altamente interdisciplinare.
Temi trattati L'informatica medica si occupa di: metodi ed architetture per i sistemi informativi sanitari, con particolare attenzione alla cartella clinica elettronica; ragionamento clinico dal punto di vista metodologico, e sistemi di supporto alla decisione in ambito clinico; sistemi terminologici e classificazioni (come la Classificazione ICD); sistemi basati sui protocolli; elaborazione ed analisi di biosegnali e bioimmagini; utilizzo del Web per la Sanità pubblica (per esempio, qualità delle informazioni mediche su Web).
Tradizionalmente si riconducono all'informatica medica anche le problematiche proprie della telemedicina, includendo anche le questioni relative agli standard di comunicazione (per esempio DICOM ed HL7).
Flussi Informativi L'obiettivo principale dell'informatica medica è la gestione informatica dei flussi informativi e operativi che vengono prodotti nelle attività di tipo sanitario. Tali flussi sono schematizzabili in: raccolta, elaborazione, comunicazione, documentazione, pianificazione, divulgazione e gestione della qualità.
Nell'ambito della prestazione del servizio sanitario, le operazioni sono invece schematizzabili come appartenenti ad una delle seguenti categorie: registrazione dell'utente (check in), prenotazione, visita (clinical encounter), informazione al paziente, fatturazione e dimissione (check out).
Strumenti per supportare i professionisti Gli informatici clinici utilizzano la loro conoscenza della cura del paziente combinata con la loro comprensione dei concetti, dei metodi e degli strumenti informatici sanitari per:
valutare i bisogni informativi e conoscitivi degli operatori sanitari, dei pazienti e delle loro famiglie. caratterizzare, valutare e perfezionare i processi clinici. sviluppare, implementare e perfezionare sistemi di supporto alle decisioni cliniche. guidare o partecipare all'approvvigionamento, personalizzazione, sviluppo, implementazione, gestione, valutazione e miglioramento continuo dei sistemi informativi clinici.
I medici collaborano con altri professionisti della sanità e della tecnologia dell'informazione per sviluppare strumenti informatici sanitari che promuovano un'assistenza al paziente sicura, efficiente, efficace, tempestiva, centrata sul paziente ed equa. Molti informatici clinici sono anche informatici.
Le esperienze di frustrazione di molti professionisti sono descritte in "Perché i dottori odiano i loro computer" (Why Doctors Hate Their Computers).
Telesalute e telemedicina Telesalute è la distribuzione di servizi e informazioni relativi alla salute attraverso le tecnologie dell'informazione elettronica e delle telecomunicazioni. Consente il contatto a distanza del paziente e del medico, l'assistenza, la consulenza, i promemoria, l'istruzione, l'intervento, il monitoraggio e i ricoveri remoti. La telemedicina è talvolta usata come sinonimo o in un senso più limitato per descrivere servizi clinici a distanza, come la diagnosi e il monitoraggio. Il monitoraggio remoto, noto anche come automonitoraggio o test, consente ai professionisti medici di monitorare un paziente a distanza utilizzando vari dispositivi tecnologici. Questo metodo viene utilizzato principalmente per la gestione di malattie croniche o condizioni specifiche, come malattie cardiache, diabete mellito o asma. Questi servizi possono fornire risultati di salute comparabili ai tradizionali incontri di persona con i pazienti e fornire maggiore soddisfazione ai pazienti. La teleriabilitazione è l'erogazione di servizi di riabilitazione tramite reti di telecomunicazione e Internet. La maggior parte dei servizi rientra in due categorie: valutazione clinica (le capacità funzionali del paziente nel suo ambiente) e terapia clinica. Alcuni campi della pratica riabilitativa che hanno esplorato la teleriabilitazione sono: neuropsicologia, patologia del linguaggio, audiologia, terapia occupazionale e terapia fisica. La teleriabilitazione può fornire terapia a persone che non possono recarsi in una clinica perché il paziente ha una disabilità o a causa del tempo di viaggio. La teleriabilitazione consente inoltre agli esperti in riabilitazione di svolgere un consulto clinico a distanza.
Supporto decisionale, intelligenza artificiale e apprendimento automatico in ambito sanitario Un pioniere nell'uso dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario è stato l'informatico biomedico americano Edward H. Shortliffe. Questo campo si occupa dell'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, per emulare la cognizione umana nell'analisi, interpretazione e comprensione di complicati dati medici e sanitari. Nello specifico, l'intelligenza artificiale è la capacità degli algoritmi informatici di approssimare conclusioni basate esclusivamente su dati di input. I programmi di intelligenza artificiale vengono applicati a pratiche come processi di diagnosi, sviluppo di protocolli di trattamento, sviluppo di farmaci, medicina personalizzata e monitoraggio e cura del paziente. Gran parte del focus del settore sull'implementazione dell'IA nel settore sanitario è nei sistemi di supporto alle decisioni cliniche. Man mano che vengono raccolti più dati, gli algoritmi di apprendimento automatico si adattano e consentono risposte e soluzioni più solide. Numerose aziende stanno esplorando le possibilità dell'incorporazione dei big data nel settore sanitario. Molte aziende indagano sulle opportunità di mercato attraverso i regni delle "tecnologie di valutazione, archiviazione, gestione e analisi dei dati", che sono tutte parti cruciali del settore sanitario. I seguenti sono esempi di grandi aziende che hanno contribuito agli algoritmi di intelligenza artificiale per l'uso nel settore sanitario:
Watson Oncology di IBM è in fase di sviluppo presso il Memorial Sloan Kettering Cancer Center e la Cleveland Clinic. IBM sta inoltre collaborando con CVS Health sulle applicazioni dell'IA nel trattamento delle malattie croniche e con Johnson & Johnson sull'analisi di articoli scientifici per trovare nuove connessioni per lo sviluppo di farmaci. Nel maggio 2017, IBM e Rensselaer Polytechnic Institute hanno avviato un progetto congiunto intitolato Health Empowerment by Analytics, Learning and Semantics (HEALS), per esplorare l'utilizzo della tecnologia AI per migliorare l'assistenza sanitaria. Il progetto Hanover di Microsoft, in collaborazione con il Knight Cancer Institute dell'Oregon Health & Science University, analizza la ricerca medica per prevedere le opzioni di trattamento farmacologico più efficaci per i pazienti. Altri progetti includono l'analisi delle immagini mediche della progressione del tumore e lo sviluppo di cellule programmabili. La piattaforma DeepMind di Google viene utilizzata dal servizio sanitario nazionale del Regno Unito per rilevare determinati rischi per la salute attraverso i dati raccolti tramite un'app mobile. Un secondo progetto con il NHS prevede l'analisi delle immagini mediche raccolte dai pazienti del NHS per sviluppare algoritmi di visione artificiale per rilevare i tessuti cancerosi. Tencent sta lavorando a diversi sistemi e servizi medici. Questi includono AI Medical Innovation System (AIMIS), un servizio di imaging medico diagnostico basato sull'intelligenza artificiale, WeChat Intelligent Healthcare e Tencent Doctorwork. Il ramo di capitale di rischio di Intel, Intel Capital, ha investito nella startup Lumiata, che utilizza l'intelligenza artificiale per identificare i pazienti a rischio e sviluppare opzioni di assistenza. Kheiron Medical ha sviluppato un software di deep learning per rilevare i tumori al seno nelle mammografie. Fractal Analytics ha incubato Qure.ai che si concentra sull'utilizzo del deep learning e dell'intelligenza artificiale per migliorare la radiologia e accelerare l'analisi delle radiografie diagnostiche. Neuralink ha messo a punto una neuroprotesi di nuova generazione che si interfaccia in modo complesso con migliaia di percorsi neurali nel cervello. Il loro processo consente di inserire un chip, all'incirca delle dimensioni di un quarto, al posto di un pezzo di cranio da un robot chirurgico di precisione per evitare lesioni accidentali.
App di consulenza digitale come GP at Hand di Babylon Health, Ada Health, AliHealth Doctor You, KareXpert e Your.MD utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire consulenze mediche basate sulla storia medica personale e sulle conoscenze mediche comuni. Gli utenti segnalano i loro sintomi nell'app, che utilizza il riconoscimento vocale per confrontarli con un database di malattie. Babylon offre quindi un'azione consigliata, tenendo conto della storia medica dell'utente. Gli imprenditori nel settore sanitario hanno utilizzato efficacemente sette archetipi di modelli di business per adottare la soluzione AI al mercato. Questi archetipi dipendono dal valore generato per l'utente target e dai meccanismi di acquisizione del valore (ad es. fornire informazioni o collegare le parti interessate). IFlytek ha lanciato un robot di servizio "Xiao Man", che ha integrato la tecnologia dell'intelligenza artificiale per identificare il cliente registrato e fornire consigli personalizzati nelle aree mediche. Funziona anche nel campo dell'imaging medico. Robot simili vengono realizzati anche da aziende come UBTECH ("Cruzr") e Softbank Robotics ("Pepper"). Con il mercato dell'IA in continua espansione, le grandi aziende tecnologiche come Apple, Google, Amazon e Baidu hanno tutte le proprie divisioni di ricerca sull'IA, oltre a milioni di dollari stanziati per l'acquisizione di piccole società basate sull'IA. Molte case automobilistiche stanno iniziando a utilizzare l'assistenza sanitaria basata sull'apprendimento automatico anche nelle loro auto. Aziende come BMW, GE, Tesla, Toyota e Volvo hanno tutte nuove campagne di ricerca per trovare modi per apprendere le statistiche vitali di un guidatore per assicurarsi che siano svegli, prestando attenzione alla strada e non sotto l'influenza di sostanze o nel disagio emotivo. Esempi di progetti in informatica sanitaria computazionale includono il progetto COACH.
L'informatica nella ricerca clinica