Dimensione del mercato AI nel coinvolgimento dei pazienti, per tipo (comunicazione avanzata, chatbot basati sull’intelligenza artificiale, assistenti sanitari virtuali, strumenti di analisi predittiva e soluzioni di portali pazienti); Modalità di distribuzione; Applicazione; e uso finale: trend di crescita, quota regionale, intelligence competitiva, rapporto previsionale 2025-2037

L’intelligenza artificiale nel settore del coinvolgimento dei pazienti: fattori di crescita e sfide

Fattori di crescita

• Crescente adozione di strumenti di telemedicina e sanità digitale: la telemedicina consente ai pazienti di accedere ai servizi sanitari da remoto, il che è particolarmente importante nelle aree rurali o scarsamente servite. Gli strumenti di coinvolgimento dei pazienti basati sull’intelligenza artificiale, come assistenti virtuali, chatbot e promemoria automatizzati, migliorano l’esperienza di telemedicina fornendo supporto tutto il giorno 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 l'80% di accettazione complessiva, rendendola la via principale per la prescrizione di trattamenti e malattie lievi.
  
  I sistemi di telemedicina basati sull'intelligenza artificiale possono monitorare le condizioni dei pazienti. parametri vitali da remoto e fornisce avvisi tempestivi su potenziali problemi di salute, garantendo un coinvolgimento continuo tra i pazienti e i loro operatori. Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale analizzano set di dati di grandi dimensioni derivanti dalle interazioni di telemedicina, generando insight che aiutano gli operatori sanitari a ottimizzare le strategie di coinvolgimento dei pazienti e a migliorare i risultati complessivi.
• Crescente prevalenza di malattie croniche: condizioni croniche come diabete, malattie cardiovascolari, asma e ipertensione richiedono monitoraggio continuo, comunicazione regolare con gli operatori sanitari e gestione proattiva, il tutto può essere facilitato dalle tecnologie di intelligenza artificiale. Ad esempio, secondo il Diabetes Atlas dell’International Diabetes Federation (IDF), nel 2021, 537 milioni di adulti (20-79 anni) vivranno 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 il reporting dei dati, rendendo i programmi CCM più efficienti.
• Progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e nel machine learning (ML): NLP e MI sono fondamentali nel promuovere la crescita dell'AI 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’erogazione delle cure. La PNL 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 routine, fornire educazione sanitaria, programmare appuntamenti e rispondere a domande su farmaci o trattamenti.
  
  I recenti progressi nella PNL, in particolare nella comprensione del contesto, del sentimento e della terminologia medica, consentono interazioni più sofisticate e simili a quelle umane, facendo sentire i pazienti più supportati e coinvolti. Apollo Hospitals ha ampliato la propria partnership con Google Cloud per mettere l'assistenza sanitaria nelle mani di ogni indiano attraverso la piattaforma digitale Apollo, Apollo 24|7. I team dell'Apollo 24|7 hanno collaborato con Google Cloud per sviluppare un Clinical Intelligence Engine (CIE) utilizzando Vertex AI e modelli di intelligenza artificiale generativa (gen AI). Apollo Hospitals sta inoltre esaminando l'utilizzo di Med-PaLM 2, un LLM sviluppato da Google in grado di rispondere a domande mediche e fornire riepiloghi di testi clinici.
  
  Gli algoritmi ML, combinati con la PNL, possono analizzare la storia sanitaria, le preferenze e i dati in tempo reale di un paziente per offrire consigli e promemoria personalizzati. I modelli ML possono consigliare dosaggi di farmaci e cambiamenti nello stile di vita oppure avvisare i pazienti di potenziali rischi in base al loro profilo di salute unico. Questo livello di personalizzazione è fondamentale per mantenere il coinvolgimento, in particolare per i pazienti che gestiscono patologie croniche.

Sfide

• Costi elevati di impianto e integrazione: l'implementazione di sistemi di coinvolgimento dei pazienti basati sull'intelligenza artificiale spesso richiede investimenti significativi nell'infrastruttura tecnologica, tra cui l'integrazione dei dati, lo sviluppo di software e la formazione dei 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 impegnativa e costosa.
• Mancanza di standardizzazione: la mancanza di standardizzazione negli algoritmi di intelligenza artificiale, nei formati di 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 IA su varie piattaforme senza standard comuni può comportare inefficienze, scarsa condivisione dei dati e ridotta efficacia delle soluzioni di IA.