Il NHS Utilizzerà l’IA per il Rilevamento delle Fratture a Causa della Carenza di Personale

Il NHS ha ricevuto il via libera dal National Institute for Health and Care Excellence (Nice) per iniziare a utilizzare la tecnologia AI per migliorare il rilevamento delle fratture nelle radiografie, come riportato oggi da The Guardian.

Questa svolta potrebbe beneficiare milioni di pazienti in tutta l’Inghilterra offrendo una scansione AI da £1 per controllare la presenza di possibili fratture. La scansione AI mira a ridurre il numero di fratture non rilevate, un problema frequente nei reparti di emergenza, ha notato The Guardian.

Le fratture mancate o diagnosticate in ritardo rappresentano circa il 10% dei casi nei reparti di pronto soccorso e nei centri di cura urgente, rendendola uno degli errori medici più comuni, secondo The Guardian.

Nice ha affermato che queste diagnosi mancate possono portare a gravi complicazioni, compresa una ridotta qualità della vita legata alla salute, e in alcuni casi, conseguenze che cambiano la vita o che mettono in pericolo la vita.

Nice fa notare che l’NHS ha anche sostenuto costi significativi in termini di danni, contenziosi e trattamenti aggiuntivi a causa di questi errori. Alla luce di queste pressioni, l’IA viene introdotta per supportare i medici nell’assicurare che le fratture vengano correttamente identificate e trattate in modo tempestivo.

Nice ha sottolineato la radice del problema, affermando: “I radiologi potrebbero non avere tempo per redigere un rapporto formale sugli esami radiografici per sospette fratture nel pronto soccorso prima che venga fatta una diagnosi, lasciando che le diagnosi vengano fatte solo sulla base dell’interpretazione di un clinico del pronto soccorso meno specializzato/esperto. Questo contribuisce a un problema di fratture mancate.”

Con i servizi di emergenza che affrontano una forte domanda e la carenza di personale, i tassi di vacanza per i radiologi si attestano al 12,5%, mentre i radiografi affrontano un deficit del 15%. Nel frattempo, il numero di pazienti che richiedono test diagnostici è aumentato di oltre il 25% negli ultimi cinque anni, come notato da Nice.

L’implementazione dell’IA, tuttavia, non è intesa per sostituire l’esperienza umana, ma piuttosto per completarla. Secondo Nice, “La tecnologia di supporto alle decisioni cliniche non è intesa per essere utilizzata in isolamento per fare una diagnosi, ma piuttosto per supportare l’interpretazione da parte di un professionista addestrato.”

Questa collaborazione tra professionisti umani e l’IA mira a ridurre l’incidenza di fratture non rilevate e migliorare i risultati per i pazienti, garantendo diagnosi più rapide e accurate, ha sottolineato Nice.

Inoltre, potrebbe contribuire ad alleviare il carico di lavoro per i radiologi, permettendo loro di concentrarsi su casi più complessi dove la loro competenza è più necessaria. L’IA potrebbe anche aiutare a semplificare il processo diagnostico, riducendo il numero di richiami ai pazienti e trattamenti non necessari, secondo Nice.

Mark Chapman, il direttore di HealthTech a Nice, ha dichiarato a The Guardian, “Queste tecnologie AI sono sicure da utilizzare e potrebbero individuare fratture che gli umani potrebbero non notare a causa della pressione e delle richieste sotto cui lavorano questi gruppi professionali”.

L’uso dell’IA nell’analisi di immagini mediche sta guadagnando slancio a livello globale. Il mese scorso, i ricercatori del MIT hanno annunciato un nuovo strumento AI chiamato ScribblePrompt, progettato per velocizzare il processo di analisi delle immagini mediche come le risonanze magnetiche e le radiografie.

Questa notizia arriva dopo un mese che l’Ospedale NHS Wythenshawe di Manchester ha annunciato l’introduzione di uno strumento robotico per migliorare la diagnosi precoce del cancro ai polmoni, potenzialmente riducendo i tempi di diagnosi e trattamento di mesi.

Questa mossa fa parte di una tendenza più ampia di incorporare l’IA nell’assistenza sanitaria. Oltre al rilevamento delle fratture, l’IA viene applicata in altre aree della diagnosi medica.

Esempi recenti includono l’uso dell’IA per diagnosticare malattie attraverso l’analisi delle immagini della lingua e monitorare la progressione della malattia di Parkinson.

Il potenziale dell’IA nel settore sanitario è sempre più evidente, offrendo soluzioni per migliorare sia la precisione nelle diagnosi che per alleviare alcune delle pressioni affrontate dai sistemi sanitari sovraccarichi.