Dimensioni e previsioni del mercato dell'intelligenza artificiale nel coinvolgimento dei pazienti, per tipo (comunicazione avanzata, chatbot basati sull'intelligenza artificiale, assistenti sanitari virtuali, strumenti di analisi predittiva e soluzioni per portali pazienti); modalità di distribuzione; applicazione; utilizzo finale - tendenze di crescita, attori chiave, analisi regionale 2026-2035

Fattori di crescita e sfide del mercato dell'intelligenza artificiale nel coinvolgimento dei pazienti:

Fattori di crescita

• Crescente adozione di telemedicina e strumenti di salute digitale: la telemedicina consente ai pazienti di accedere ai servizi sanitari da remoto, il che è particolarmente importante nelle aree rurali o svantaggiate. Strumenti di coinvolgimento dei pazienti basati sull'intelligenza artificiale, come assistenti virtuali, chatbot e promemoria automatici, migliorano l'esperienza di telemedicina fornendo supporto 24 ore su 24 e migliorando le interazioni con i pazienti al di fuori delle visite cliniche. Secondo un sondaggio del 2022 condotto da RockHealth Inc., la telemedicina ha ottenuto un'accettazione complessiva dell'80%, diventando la soluzione principale per i trattamenti su prescrizione e le malattie lievi.
  
  I sistemi di telemedicina basati sull'intelligenza artificiale possono monitorare i parametri vitali dei pazienti da remoto e fornire allarmi tempestivi su potenziali problemi di salute, garantendo un coinvolgimento continuo tra pazienti e operatori sanitari. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale analizzano grandi set di dati derivanti dalle interazioni di telemedicina, generando informazioni che aiutano gli operatori sanitari a ottimizzare le strategie di coinvolgimento dei pazienti e a migliorare i risultati complessivi.
• Aumento della prevalenza delle malattie croniche: patologie croniche come diabete, malattie cardiovascolari, asma e ipertensione richiedono un monitoraggio continuo, una comunicazione regolare con gli operatori sanitari e una gestione proattiva, tutti fattori che possono essere facilitati dalle tecnologie di intelligenza artificiale. Ad esempio, secondo l'Atlante del diabete dell'International Diabetes Federation (IDF), nel 2021, 537 milioni di adulti (20-79 anni) convivevano con il diabete e si prevede che il numero salirà a 643 milioni entro il 2030 e a 783 milioni entro il 2045. L'intelligenza artificiale sta aiutando i sistemi sanitari a implementare programmi completi di gestione delle cure croniche (CCM). Questi programmi sfruttano l'intelligenza artificiale per identificare i pazienti a rischio, fornire interventi sanitari personalizzati e garantire un coinvolgimento continuo attraverso strumenti e avvisi automatizzati. L'intelligenza artificiale contribuisce inoltre a semplificare la raccolta e la rendicontazione dei dati, rendendo i programmi CCM più efficienti.
• Progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nell'apprendimento automatico (ML): NLP e MI sono fondamentali per guidare la crescita dell'intelligenza artificiale nel coinvolgimento dei pazienti. Queste tecnologie stanno trasformando il modo in cui i pazienti interagiscono con i sistemi sanitari, migliorando l'esperienza e l'efficacia dell'assistenza. L'NLP consente ai chatbot e agli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale di comprendere e rispondere alle domande dei pazienti in modo conversazionale. Questi strumenti possono gestire richieste di informazioni di routine, fornire formazione sanitaria, programmare appuntamenti e rispondere a domande su farmaci o trattamenti.
  
  I recenti progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), in particolare nella comprensione del contesto, del sentiment e della terminologia medica, consentono interazioni più sofisticate e simili a quelle umane, facendo sì che i pazienti si sentano maggiormente supportati e coinvolti. Apollo Hospitals ha ampliato la sua partnership con Google Cloud per mettere l'assistenza sanitaria nelle mani di ogni indiano attraverso la piattaforma digitale di Apollo, Apollo 24|7. I team di Apollo 24|7 hanno collaborato con Google Cloud per sviluppare un Clinical Intelligence Engine (CIE) utilizzando modelli di Vertex AI e di intelligenza artificiale generativa (gen AI). Apollo Hospitals sta inoltre valutando l'utilizzo di Med-PaLM 2, un LLM sviluppato da Google in grado di rispondere a quesiti medici e fornire riassunti di testo clinici.
  Gli algoritmi di apprendimento automatico, combinati con l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), possono analizzare la storia clinica, le preferenze e i dati in tempo reale di un paziente per offrire consigli e promemoria personalizzati. I modelli di apprendimento automatico possono raccomandare dosaggi di farmaci e cambiamenti nello stile di vita, oppure avvisare i pazienti di potenziali rischi in base al loro profilo di salute specifico. Questo livello di personalizzazione è fondamentale per mantenere il coinvolgimento, in particolare per i pazienti che gestiscono patologie croniche.

Sfide

• Elevati costi di implementazione e integrazione: l'implementazione di sistemi di coinvolgimento dei pazienti basati sull'intelligenza artificiale richiede spesso investimenti significativi in ​​infrastrutture tecnologiche, tra cui l'integrazione dei dati, lo sviluppo software e la formazione di modelli di intelligenza artificiale. Per molti operatori sanitari, soprattutto in contesti con risorse limitate, il costo dell'adozione di questi sistemi avanzati può essere proibitivo. Inoltre, l'integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale con i sistemi di cartelle cliniche elettroniche (EHR) esistenti o altre piattaforme sanitarie può essere tecnicamente complessa e costosa.
• Mancanza di standardizzazione: la mancanza di standardizzazione negli algoritmi di intelligenza artificiale, nei formati dei dati e nell'interoperabilità sanitaria può ostacolare l'uso diffuso dell'intelligenza artificiale nel coinvolgimento dei pazienti. Diversi operatori sanitari utilizzano sistemi diversi e l'integrazione di strumenti di intelligenza artificiale su diverse piattaforme senza standard comuni può comportare inefficienze, scarsa condivisione dei dati e riduzione dell'efficacia delle soluzioni di intelligenza artificiale.