Perché la questione dell'intelligenza artificiale sta diventando un tema di primaria importanza per le Camere

Lipsia. Sembra allettante: durante una visita con un paziente, il medico clicca semplicemente sul pulsante "registra" sul computer e dopo circa tre secondi è disponibile una documentazione completamente strutturata della conversazione. In modo tale che possa essere inserito nella cartella clinica elettronica del paziente o convertito in una lettera del medico senza grandi sforzi.

L'applicazione di conversione da voce a testo basata sull'intelligenza artificiale Noa Notes di jameda è progettata per offrire esattamente questo. Noa Notes è un'azienda specializzata in tutti i termini medici, ha affermato Constanze Stypula, direttrice generale di jameda, in occasione del "Forum di dialogo con i giovani medici" dell'Associazione medica tedesca, tenutosi lunedì a Lipsia. "Stiamo attualmente lavorando all'integrazione delle cifre di fatturazione", ha riferito.

Noa Notes si basa su interfacce aperte, più precisamente sull'interfaccia GDT/XDT per la connessione ai sistemi di gestione della pratica (PVS) e FHIR per la connessione ai sistemi informativi clinici (HIS). Noa Notes parla anche tutte le lingue straniere, quindi può anche tradurre.

Applicazioni di intelligenza artificiale al Forum di dialogo in campo

Altri quattro esempi presentati al forum di dialogo hanno dimostrato quanto le applicazioni supportate dall'intelligenza artificiale possano già fare oggi e quale potenziale offrano per alleviare il carico di lavoro dei medici:

• Presso la clinica di ginecologia e ostetricia dell'ospedale universitario di Giessen e Marburgo (UKGM), il dott. Sebastian Griewing e i suoi colleghi hanno creato il progetto di chatbot basato sull'intelligenza artificiale OncoGuide, che ha lo scopo di aiutare l'oncologia a rendere disponibili le conoscenze provenienti da linee guida e banche dati in modo semplice e accessibile per supportare il processo decisionale. "Siamo arrivati ​​al punto in cui ci stiamo muovendo verso l'oncologia di precisione", ha affermato. “Ma dobbiamo anche portare questa conoscenza nel sistema sanitario.” Come si addice a un chatbot, OncoGuide risponde a semplici domande di testo come "Quando è indicato un test genetico per il cancro al seno?" e poi fornisce agli utenti consigli terapeutici.

• x-cardiac, invece, si occupa di prevedere e prevenire le complicazioni nei pazienti ricoverati in terapia intensiva. "Utilizziamo dati di routine che vengono registrati in ogni unità di terapia intensiva", ha spiegato il medico e ingegnere Dr.-Ing. Florian Hellmeier. L'intelligenza artificiale che sta alla base non fa altro che confrontare i parametri del paziente con i dati di routine e segnalare i rischi corrispondenti che altrimenti potrebbero essere rapidamente trascurati nella vita quotidiana in reparto. Da un lato, il team riceve una panoramica strutturata di tutti i pazienti del reparto, ma può poi visualizzare parametri più dettagliati per ciascun paziente se viene identificato un allarme di rischio.

• Nel frattempo, Lennart Janzen della Tiplu Schweiz AG ha presentato un sistema che sfrutta l'intelligenza artificiale per supportare le cliniche nella fatturazione e, ad esempio, suggerire procedure. Ma tiene anche d'occhio i dati personali e di movimento per la pianificazione del personale e delle stazioni.

• Il modello linguistico basato sull'intelligenza artificiale ARGO, sviluppato da IDM gGmbH, una filiale senza scopo di lucro del Centro medico universitario di Amburgo-Eppendorf, si concentra sulla riduzione dell'onere della documentazione, in modo simile a Noa Notes. "In un sondaggio condotto dall'UKE, abbiamo scoperto che i medici dedicano dieci ore alla settimana alla scrittura di lettere mediche", ha affermato il neurologo Dr. Nils Schweingruber. ARGO Clinical Letters gestisce l'intera sintesi delle dimissioni. Anche in questo caso, il medico deve solo avviare una registrazione vocale. "Non lo utilizzano solo i medici, ma tutti i 15.000 dipendenti dell'UKE", ha riferito Schweingruber. Ciò che lo motiva personalmente: "I nostri dati sanitari non dovrebbero essere pubblicati su ChatGPT", ha affermato. Ma è proprio questo che sta accadendo a causa della mancanza di alternative. Pertanto, i professionisti del settore medico dovrebbero partecipare attivamente allo sviluppo e anche formare essi stessi i sistemi.

Non ripetere l’”errore della digitalizzazione”

Ciò che ha affermato Schweingruber è uno dei motivi per cui il “Forum di dialogo con i giovani medici” e l’Associazione medica tedesca hanno scelto quest’anno il tema dell’intelligenza artificiale. "Ora, nel 2025, abbiamo la possibilità di affrontare questo problema e di contribuire a dargli forma", ha affermato molto chiaramente il presidente dell'Associazione medica di Berlino, il dott. Peter Bobbert. “Siamo arrivati ​​troppo tardi alla digitalizzazione, con le relative conseguenze.” Bobbert è copresidente del comitato per la digitalizzazione nell'assistenza sanitaria dell'Associazione medica tedesca (BÄK) e auspica che l'Associazione medica tedesca prenda una posizione analoga questa settimana. “Dobbiamo farci un’opinione sull’intelligenza artificiale affinché venga utilizzata a beneficio del paziente”.

I compiti sono enormi: è quanto ha sostenuto il presidente dell'ALM - Accredited Laboratories in Medicine eV, il dott. Michael Müller, durante la discussione affinché il BÄK sviluppi delle linee guida sulla qualità dell'intelligenza artificiale. Secondo Bobbert, l'intelligenza artificiale deve trovare rapidamente un posto anche nella formazione e nell'addestramento continuo.

Quali dati vogliamo fornire all'IA?

Un esempio significativo di cosa succede quando si utilizzano semplicemente sistemi supportati dall'intelligenza artificiale nell'assistenza ai pazienti, senza tenere conto del punto di vista del paziente, è stato riportato da Max Tischler, un dermatologo che lavora in uno studio privato a Dortmund: utilizza l'intelligenza artificiale nello screening del cancro della pelle. Durante i primi controlli dei nei supportati dall'intelligenza artificiale, non ha nemmeno preparato il paziente al fatto che sarebbe apparso un "numero rosso". "Ho dovuto impararlo. Anche per spiegare la mia opinione sulla talpa e come decido."

Una futura nefrologa, attualmente al quinto anno di formazione, era preoccupata per i dati utilizzati per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale "che utilizziamo per prendere decisioni terapeutiche". È un segreto di Pulcinella che la medicina, in termini di ricerca e dati disponibili, è dominata principalmente da "uomini bianchi". Bisogna tenere conto di questa distorsione nei dati. "Il modo in cui è strutturato il database determinerà anche il risultato dei dati", ha affermato. “Vorrei che i miei pazienti avessero un’intelligenza artificiale pluralista.” (cervo)