

L'Intelligenza Artificiale al Servizio della Salute
LA GUIDA COMPLETA
Come l'Intelligenza Artificiale rivoluziona Diagnosi e trattamenti
L'opera più completa e attuale sul tema dell'Intelligenza Artificiale nella Salute.
Il primo volume affronta la diagnosi automatizzata, la prevenzione delle malattie e la personalizzazione dei trattamenti, spiegandoli con un linguaggio chiaro e comprensibile, rendendolo fruibile anche per chi non ha una formazione specialistica. Ogni capitolo è accompagnato da riferimenti bibliografici per approfondire gli argomenti trattati, rendendo questo volume quindi utile per anche per medici, specialisti, specializzandi e studenti che desiderano esplorare in dettaglio l'impatto delle tecnologie IA sulla salute.
Diviso in cinque capitoli, questo primo volume copre l’evoluzione dell’IA nella medicina moderna, l’uso di algoritmi per la diagnosi precoce di malattie come il cancro e le patologie cardiache, la personalizzazione dei trattamenti grazie all’IA e alla genomica, e il futuro della chirurgia robotica. Infine, l’IA applicata alla salute pubblica mostra come queste tecnologie possano migliorare la gestione delle risorse sanitarie e la prevenzione globale.
Il secondo volume esplora come la tecnologia IA stia rivoluzionando ricerca, gestione ospedaliera e approcci etici. Nel capitolo dedicato alla Ricerca Medica, viene analizzato il ruolo dell'IA nell'accelerare la scoperta di nuovi farmaci, nel migliorare l'analisi dei big data clinici e genetici e nel potenziare le simulazioni mediche. Vengono descritti in dettaglio gli algoritmi di machine learning che stanno trasformando la sperimentazione clinica e la ricerca epidemiologica. Il capitolo sulla Gestione Ospedaliera esplora come l'IA stia ottimizzando il flusso di lavoro e riducendo i costi all'interno degli ospedali. Le applicazioni pratiche dell'IA nella gestione dei turni, nella pianificazione delle emergenze e nel controllo dei costi sono accompagnate da esempi reali e riferimenti che rendono queste innovazioni comprensibili e applicabili in contesti diversi. La sezione dedicata alle questioni etiche affronta i dilemmi legati all'IA in medicina, concentrandosi su privacy, responsabilità, bias algoritmico e accesso equo alle cure. Infine, il decimo capitolo offre una panoramica su alcuni dei principali software potenziati da IA per la medicina, come Aidoc, Zebra Medical Vision, PathAI e Arterys, fornendo una descrizione dettagliata delle loro funzionalità, applicazioni e impatti sul settore sanitario. Questo capitolo è particolarmente utile per chi desidera comprendere come queste soluzioni IA stiano già migliorando la precisione diagnostica e ottimizzando i trattamenti medici.
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Sommario Vol. 1
PREFAZIONE- 17
INTRODUZIONE- 18
Capitolo 1: L'Intelligenza Artificiale nella Sanità Moderna- 20
1.1. Storia dell'IA nella medicina- 21
1.1.1. Nascita dell'IA medica 21
1.1.2. I primi esperimenti 23
1.1.3. L'integrazione con la tecnologia medica 23
1.1.4. Le tappe chiave dell'adozione dell'IA- 25
1.1.5. Sfide iniziali 27
1.2. Il ruolo attuale dell'IA nel settore sanitario 29
1.2.1. Diagnosi automatizzate 29
1.2.2. IA nella gestione dei dati medici 31
1.2.3. Applicazioni nei trattamenti personalizzati 33
1.2.4. Prevenzione delle malattie attraverso l'IA- 35
1.2.5. Impatto sulla velocità delle diagnosi 37
1.3. Le basi tecniche dell'IA medica- 38
1.3.1. Machine Learning e Deep Learning- 38
1.3.2. Algoritmi predittivi per la diagnosi 40
1.3.3. Analisi dei Big Data nella Sanità 42
1.3.4. Reti neurali artificiali 44
1.3.5. Modelli di IA per la gestione ospedaliera 46
1.4. L'impatto globale dell'IA sulla salute 48
1.4.1. IA nei Paesi Sviluppati 48
1.4.2. Diffusione dell'IA applicata alla Sanità nelle Economie Emergenti 50
1.4.3. Disparità di accesso tecnologico- 52
1.4.4. Collaborazioni internazionali nella sanità digitale 54
1.4.5. Ruolo delle organizzazioni globali (OMS, ONU) 56
1.5. I vantaggi dell'IA per pazienti e medici 58
1.5.1. Miglioramento della qualità delle diagnosi 58
1.5.2. Riduzione degli errori medici 60
1.5.3. Accesso facilitato alle cure 62
1.5.4. Riduzione dei tempi di trattamento- 64
1.5.5. Monitoraggio continuo della salute 66
PUBBLICAZIONI PER APPROFONDIMENTI 68
Capitolo 2: Diagnosi Precoce e Prevenzione con l’IA- 72
2.1. Come l'IA rileva malattie in fase precoce 73
2.1.1. Algoritmi per il cancro- 73
2.1.2. IA nella diagnosi delle malattie cardiache 75
2.1.3. Identificazione delle malattie neurodegenerative 77
2.1.4. Riconoscimento delle malattie rare 79
2.1.5. IA nelle malattie autoimmuni 81
2.2. Tecnologie di imaging potenziate dall'IA-- 83
2.2.1. Diagnostica per immagini: una rivoluzione 83
2.2.2. Riconoscimento dei pattern nelle immagini mediche 85
2.2.3 IA e Risonanza Magnetica 87
2.2.4 IA nella Tomografia Computerizzata 89
2.2.5 Uso del Machine Learning nei Radiografi 91
2.3. Screening automatico e IA-- 93
2.3.1 Programmi di Screening Nazionali e IA- 93
2.3.2. IA negli Screening Oncologici 96
2.3.3 IA nella Prevenzione delle Malattie Cardiache 99
2.3.4 IA per le Malattie Respiratorie 103
2.3.5 Automazione degli Screening di Massa 107
2.4. Modelli predittivi per la prevenzione delle 111
Malattie 111
2.4.1 Modelli di Rischio per Malattie Croniche 111
2.4.2 IA per la Prevenzione dell'Obesità 112
2.4.3 IA nella Prevenzione del Diabete 115
2.4.4 Previsione di Epidemie e Pandemie 119
2.4.5. IA e Salute Mentale 123
2.5. Diagnosi basata su sintomi tramite IA-- 127
2.5.1. Applicazioni mobili e IA per l'autodiagnosi 127
2.5.2 Chatbot Medici 130
2.5.3 IA nella Telemedicina 133
2.5.4. Monitoraggio Continuo Tramite Dispositivi Wearable 137
2.5.5 IA per l'Assistenza Domiciliare 141
PUBBLICAZIONI PER APPROFONDIMENTI 145
Capitolo 3: Personalizzazione dei Trattamenti con IA- 150
3.1. Medicina personalizzata e IA-- 151
3.1.1 Trattamenti su Misura per il Singolo Paziente 151
3.1.2 IA e Genetica Personalizzata 155
3.1.3 Analisi Molecolari e IA- 159
3.1.4 Farmacogenomica e IA- 163
3.1.5 Terapie Mirate grazie all'IA- 167
3.2. L'integrazione dell'IA con la genomica- 171
3.2.1 Analisi del DNA Potenziata dall'IA- 171
3.2.2 Previsioni su Mutazioni Genetiche 175
3.2.3 IA per la Diagnosi di Malattie Ereditarie 179
3.2.4 IA nelle Terapie Geniche 183
3.2.5 IA e CRISPR- 187
3.3. AI per la scoperta di nuovi farmaci 191
3.3.1 Come l'IA accelera la ricerca farmaceutica 191
3.3.2 Algoritmi per la Selezione dei Farmaci 194
3.3.3 IA e sperimentazioni cliniche 197
3.3.4 Scoperta di farmaci per malattie rare 200
3.3.5 Personalizzazione delle terapie farmacologiche 203
3.4. Monitoraggio personalizzato dei pazienti 206
3.4.1 IA nei dispositivi medici indossabili 206
3.4.2 Monitoraggio continuo dei parametri vitali 209
3.4.3 IA per la prevenzione delle ricadute 212
3.4.4 IA nei trattamenti a distanza 214
3.4.5 IA nelle cure palliative 217
3.5. L'IA nel trattamento delle malattie croniche 220
3.5.1 IA per il diabete 220
3.5.2 IA e malattie cardiovascolari 223
3.5.3 IA per il controllo dell'asma 226
3.5.4 IA nelle malattie neurodegenerative 229
3.5.5 IA nella gestione del dolore cronico- 232
PUBBLICAZIONI PER APPROFONDIMENTI 235
Capitolo 4: L’IA nella Chirurgia- 239
4.1. Chirurgia robotica e IA-- 240
4.1.1. Robot chirurgici controllati dall'IA- 240
4.1.2. Interventi minimamente invasivi 242
4.1.3. Precisione chirurgica aumentata dall'IA- 244
4.1.4. Il futuro della chirurgia autonoma 246
4.1.5. Chirurgia da remoto con IA- 248
4.1.6. Tendenze del mercato dei sistemi robotici chirurgici 250
4.2. Chirurgia assistita da immagini AI-driven- 258
4.2.1. IA per la navigazione chirurgica 261
4.2.2. Miglioramento delle tecniche di imaging intraoperatorio- 264
4.2.3. IA per la pianificazione pre-operatoria 267
4.2.4. IA nella realtà aumentata per la chirurgia 269
4.2.5. Robotica per interventi complessi 272
4.3. Chirurgia di emergenza e IA-- 275
4.3.1. IA per diagnosi rapide in situazioni di emergenza 275
4.3.2. IA come Supporto decisionale per i medici di pronto soccorso- 276
4.3.3. Robotica e IA nella chirurgia d'urgenza 277
4.3.4. Algoritmi predittivi per i traumi 279
4.3.5. IA per la riduzione dei tempi di intervento- 282
4.4. IA e chirurgia oftalmica- 285
4.4.1. IA nella chirurgia della cataratta 285
4.4.2. Algoritmi IA per la correzione della vista 291
4.4.3. Robot per la chirurgia oculare 294
4.4.4. Chirurgia laser controllata dall'IA- 297
4.4.5. Previsioni di recupero grazie all'IA- 300
4.5. Il futuro della chirurgia IA-driven- 303
4.5.1. Sviluppo di strumenti chirurgici intelligenti 303
4.5.2. Chirurghi virtuali e IA- 307
4.5.3. IA per la Formazione Chirurgica 310
4.5.4. Impatto Etico della Chirurgia Autonoma 313
4.5.5. Collaborazione uomo-macchina nelle sale operatorie 316
PUBBLICAZIONI PER APPROFONDIMENTI 319
Capitolo 5: IA e Salute Pubblica- 322
5.1. Prevenzione e sorveglianza sanitaria- 323
5.1.1. IA nel monitoraggio delle epidemie 323
5.1.2. IA nella raccolta di dati sanitari 325
5.1.3. Previsioni sull'insorgenza delle malattie 327
5.1.4. Modelli predittivi per pandemie 329
5.1.5. IA e prevenzione globale 331
5.2. Ottimizzazione della distribuzione delle risorse sanitarie 333
5.2.1. IA per la gestione delle risorse ospedaliere 333
5.2.2. Logistica sanitaria potenziata dall'IA- 335
5.2.3. Previsione del fabbisogno di personale medico- 337
5.2.4. Algoritmi per ottimizzare la distribuzione di farmaci 339
5.2.5. IA nella gestione delle crisi sanitarie 341
5.3. IA per la salute mentale nella popolazione 343
5.3.1. Monitoraggio dell'umore su larga scala 343
5.3.2. Prevenzione del suicidio tramite IA- 345
5.3.3. Identificazione precoce dei disturbi mentali 347
5.3.4. IA e trattamento dei disturbi d'ansia 349
5.3.5. IA nella terapia cognitivo-comportamentale 351
5.4. Disparità sanitarie e IA-- 353
5.4.1. Come l'IA può ridurre le disuguaglianze sanitarie 353
5.4.2. IA e accesso alle cure nei paesi in via di sviluppo- 356
5.4.3. IA per la distribuzione equa delle risorse 358
5.4.4. IA e telemedicina per le aree rurali 360
5.4.5. Collaborazioni internazionali per la salute pubblica 362
5.5. Il futuro della sanità pubblica potenziata dall'IA-- 364
5.5.1. IA per la gestione della spesa sanitaria 364
5.5.2. Previsioni a lungo termine sulla salute globale 366
5.5.3. IA e le sfide etiche nella sanità pubblica 368
5.5.4. Ruolo dell'IA nella prevenzione globale 370
5.5.5. Collaborazione tra stati per l'uso dell'IA in sanità 372
PUBBLICAZIONI PER APPROFONDIMENTI 374
Sintesi del Volume 2- 378
Sommario Vol. 2
Sintesi del Volume 1 19
Prolusione- 21
Prefazione- 24
Introduzione- 25
Capitolo 6: IA nella Ricerca Medica- 27
6.1. Come l'IA sta trasformando la ricerca biomedica- 28
6.1.1. Analisi dei Big Data nella Ricerca Clinica- 28
6.1.2. IA per la Ricerca Genetica- 31
6.1.3. Scoperta di Nuovi Farmaci Accelerata dall'IA- 34
6.1.4. IA e Simulazioni Mediche Avanzate- 38
6.1.5. Impatto dell’Intelligenza Artificiale nella Ricerca Interdisciplinare- 41
6.2. Machine Learning per la scoperta di farmaci 44
6.2.1. Algoritmi per identificare nuovi composti chimici 44
6.2.2. Previsioni sulla risposta ai farmaci 45
6.2.3. IA nelle sperimentazioni cliniche virtuali 45
6.2.4. IA per ottimizzare i protocolli di dosaggio- 46
6.2.5. Collaborazioni IA-industria farmaceutica- 47
6.3. IA per la ricerca epidemiologica- 49
6.3.1. Previsioni sulle tendenze epidemiologiche- 49
6.3.2. Tracciamento delle malattie infettive con l’IA- 49
6.3.3. IA e identificazione precoce dei focolai 51
6.3.4. Ricerca globale connessa dall'IA- 53
RIFERIMENTI PER APPROFONDIMENTI CAPITOLO 6- 55
Capitolo 7: L'IA nella Gestione Ospedaliera- 61
7.1. IA per l’ottimizzazione delle risorse ospedaliere- 62
7.1.1. Intelligenza Artificiale per la Gestione delle Scorte Mediche- 62
7.1.2. Intelligenza Artificiale e l'Organizzazione del Personale Medico- 65
7.1.3. Sistemi di Triage Automatizzati 68
7.1.4. Gestione Intelligente delle Emergenze Ospedaliere- 72
7.2. AI per la gestione dei flussi di pazienti 76
7.2.1. Algoritmi per la Gestione degli Accessi 76
7.2.2. Intelligenza Artificiale nella Pianificazione dei Turni 79
7.2.3. Previsioni sui Picchi di Pazienti 83
7.2.4. Intelligenza Artificiale per l'Ottimizzazione delle Sale Operatorie- 86
7.2.5. Monitoraggio Continuo del Flusso di Pazienti 89
7.3. Riduzione dei costi ospedalieri con l'IA- 93
7.3.1. Previsione e Riduzione degli Sprechi Sanitari 93
7.3.2. Ottimizzazione dei Costi dei Materiali Medici 101
7.3.3. Intelligenza Artificiale per la Pianificazione Economica Ospedaliera- 105
7.3.4. Automazione dei Processi Amministrativi 109
7.3.5. Efficienza Gestionale Grazie all'IA- 113
7.4. Sistemi di sicurezza potenziati dall'IA- 117
7.4.1. Intelligenza Artificiale per la Sicurezza dei Dati Sanitari 117
7.4.2. Controllo degli Accessi con Intelligenza Artificiale- 121
7.4.3. Prevenzione delle Frodi Ospedaliere Tramite Intelligenza Artificiale- 125
7.4.4. Intelligenza Artificiale per la Sorveglianza delle Strutture Sanitarie- 129
7.4.5. Monitoraggio delle Procedure Mediche in Tempo Reale- 133
7.5.1. Ospedali Completamente Automatizzati 135
7.5.2. Collaborazione tra Robot e Personale Medico- 138
7.5.3. Sistemi di Intelligenza Artificiale di Autoapprendimento per l’Ottimizzazione Continua- 141
7.5.4. L'Intelligenza Artificiale (IA) applicata alla teleassistenza nei reparti ospedalieri 144
7.5.5. L’Impatto degli Smart Hospital sulla Salute Pubblica- 147
RIFERIMENTI PER APPROFONDIMENTI CAPITOLO 7- 149
Capitolo 8: Intelligenza Artificiale ed Etica- 159
8.1. Le questioni etiche dell'IA nella sanità- 160
8.1.1. Privacy e protezione dei dati medici 160
8.1.2. IA e il consenso informato- 162
8.1.3. L'autonomia del paziente e IA- 164
8.1.4. Responsabilità e IA nelle diagnosi e trattamenti 166
8.1.5. Bias algoritmico e ingiustizia sanitaria 168
8.2. IA e deontologia medica- 170
8.2.1. Ruolo del medico nell’era dell'IA- 170
8.2.2. Decisioni mediche assistite vs autonome- 172
8.2.3. L'IA può sostituire il giudizio clinico? 174
8.2.4. Confini etici nelle cure automatizzate 176
8.2.5. L'umanità della cura nell'era dell'IA- 179
8.3. IA, disuguaglianze e accesso alle cure 181
8.3.1. Accessibilità dell'IA nelle economie emergenti 181
8.3.2. Accessibilità dell'IA nelle economie emergenti 184
8.3.3. Come garantire l'equità nelle diagnosi IA-driven- 187
8.3.4. IA e accesso universale alla salute 190
8.3.5. Iniziative globali per la democratizzazione dell’IA medica 193
8.4. Sicurezza e regolamentazione dell'IA in medicina- 196
8.4.1. Regolamentazioni internazionali sull'uso dell'IA in medicina 196
8.4.2. IA e certificazioni mediche 199
8.4.3. Normative per la protezione dei dati nell'IA sanitaria 202
8.4.4. Regolamentazione dei software medici IA-driven- 205
8.4.5. Standard di sicurezza per l’uso dell’IA in ospedali 208
8.5. Il futuro etico della salute e dell'IA-- 211
8.5.1. Evoluzione dei principi etici nell'uso dell'IA in medicina 211
8.5.2. IA e la cura compassionevole 213
8.5.3. Come proteggere l’autonomia del paziente con l’IA- 215
8.5.4. Costruire un’IA etica e responsabile nella sanità 218
8.5.5. Prospettive future sull’etica dell'IA- 221
RIFERIMENTI PER APPROFONDIMENTI DEL CAPITOLO 8- 224
Capitolo 9: Il Futuro della Salute con l'IA- 240
9.1. Prossime innovazioni IA nel settore medico 241
9.1.1. Intelligenza artificiale e nanotecnologie nel settore medico- 241
9.1.2. IA e la rigenerazione dei tessuti 244
9.1.3. Algoritmi per la cura delle malattie incurabili 247
9.1.4. IA e terapie innovative per le malattie genetiche 250
9.1.5. IA e medicina spaziale 253
9.2. Il potenziale inesplorato dell'IA nella medicina preventiva- 256
9.2.1. IA per predire le malattie con largo anticipo- 256
9.2.2. Medicina preventiva basata sui dati 259
9.2.3. IA per l'ottimizzazione dello stile di vita 262
9.2.4. Algoritmi di autoapprendimento per la prevenzione delle malattie 265
9.2.5. Prevenzione delle malattie autoimmuni con IA- 268
9.3. IA e la salute mentale del futuro 271
9.3.1. Chatbot terapeutici e il loro impatto- 271
9.3.2. IA per il monitoraggio della salute mentale 274
9.3.3. Terapia cognitivo-comportamentale con IA- 277
9.3.4. Trattamenti predittivi per la depressione 280
9.3.5. Previsione e prevenzione di crisi mentali 283
9.4. Robotica e IA nelle cure del futuro 286
9.4.1. IA nei robot assistenziali 286
9.4.2. Robot chirurgici di nuova generazione 289
9.4.3. IA nei robot per la riabilitazione 292
9.4.4. Collaborazione uomo-robot nel trattamento delle disabilità 295
9.4.5. Robot autonomi per la gestione della terapia domiciliare 298
9.5. Il futuro delle politiche sanitarie con l'IA-- 301
9.5.1. Come l'IA ridefinirà la politica sanitaria 301
9.5.2. Impatto dell'IA sui sistemi di welfare 304
9.5.3. IA e la riduzione dei costi sanitari a lungo termine 307
9.5.4. Innovazioni legislative per l’integrazione dell'IA- 310
9.5.5. Come governare l'IA e come integrare le normative sull'IA nella sanità 313
RIFERIMENTI PER APPROFONDIMENTI AL CAPITOLO 9- 317
Capitolo 10: Software Attualmente Disponibili per l'IA nella Medicina 326
10.1. Aidoc 327
10.1.1. Descrizione: 327
10.1.2. Funzionalità: 328
10.1.3. Applicazioni: 337
10.1.4. Impatto: 347
10.1.5. Come avere accesso ad Aidoc e come addestrarsi 357
RIFERIMENTI PER APPROFONDIMENTI SU AIDOC- 361
10.2. Zebra Medical Vision- 362
10.2.1.Descrizione 362
10.2.2. Funzionalità: 363
10.2.3. Applicazioni: 372
10.2.4. Impatto: 382
RIFERIMENTI PER APPROFONDIMENTI SU ZEBRA-- 389
MEDICAL DIVISION-- 389
10.3. PathAI 391
10.3.1. Descrizione: PathAI 391
10.3.2. Funzionalità: 393
10.3.3. Applicazioni: 399
10.3.4. Impatto- 405
Riferimenti per approfondimenti su PATH AI 409
10.4. Arterys 410
10.4.1. Descrizione: 410
10.4.2. Funzionalità 410
10.4.3. Applicazioni 417
10.4.4. Impatto- 419
10.4.5. Come avere accesso ad Arterys 421
RIFERIMENTI PER APPROFONDIMENTI CIRCA ARTERYS- 422
10.5. ReportAId: 423
RIFERIMENTI PER APPROFONDIMENTI SU REPORT AID-- 425
10.6. Med-PaLM 2- 426
RIFERIMENTI PER APPROFONDIMENTI SU Med-Pal.M 2- 428
Conclusione- 429