Identificare le opportunità dell'AI nel settore sanitario

Man mano che l'intelligenza artificiale svolge un ruolo più importante nell'economia globale, un'area in cui si prevede che la tecnologia avrà un impatto sostanziale è l'assistenza sanitaria.

Nvidia, il principale fornitore di potenza di calcolo AI, afferma che l'assistenza sanitaria rappresenta attualmente solo l'1% circa dell'attività aziendale relativa ai data center, che vale 100 miliardi di dollari, quella percentuale è destinata a crescere in modo esponenziale, con il settore sanitario che probabilmente diventerà il più grande mercato verticale nel ramo aziendale dei data center entro un decennio.

Nel frattempo, alcune applicazioni di intelligenza artificiale stanno già facendo la differenza sia per gli esiti dei pazienti che per i ricavi societari. Vediamo tre aree chiave in cui il potenziale dell'AI si sta trasformando in benefici reali nel settore sanitario.

Creazione di dati per la scoperta di farmaci

In genere, ci vogliono almeno 10 anni e miliardi di dollari di investimenti prima che un'azienda riesca a lanciare sul mercato una nuova terapia, ma gli algoritmi di intelligenza artificiale potrebbero aiutare ad accelerare almeno una parte del processo di ricerca e sviluppo: l'identificazione del bersaglio e la scoperta dei farmaci.

Oggi sono in fase di sviluppo nuovi algoritmi AI per identificare bersagli farmacologici e creare molecole basate sulla modellazione di set di dati biologici e chimici. I progressi continuano grazie a nuovi strumenti ora in grado di decodificare la forma delle proteine – grandi molecole complesse nelle cellule umane che determinano la struttura, la funzione e la regolazione dei tessuti e degli organi del corpo – e il modo in cui interagiscono con altri sistemi molecolari dell'organismo, DNA,¹ RNA,² e ligandi (molecole che si legano a una molecola di proteina ricevente, o recettore). Un tale livello di complessità potrebbe portare i ricercatori a una comprensione ancora più profonda della biologia della malattia e accelerare il processo/ridurre i costi di immissione sul mercato di nuovi farmaci.

Questi progressi sono senza dubbio entusiasmanti, ma trasformare il potenziale dell'AI in trattamenti effettivamente utilizzabili dai pazienti rimane una sfida. Le terapie devono ancora attraversare tutta la trafila di anni di studi clinici sull'uomo e revisione normativa. E quello che magari funziona in un modello computerizzato potrebbe dimostrarsi non altrettanto efficace o sicuro nelle cellule umane: nessuna azienda biotecnologica focalizzata sull'intelligenza artificiale ha ancora portato un farmaco sul mercato.

Per ora, riteniamo che il modo più prudente di pensare all'AI e alla scoperta di farmaci sia considerare la tecnologia come una delle tante tendenze strutturali che potrebbero stimolare un alto tasso di crescita nel settore biofarmaceutico negli anni a venire. Inoltre, potrebbe essere opportuno per gli investitori puntare sulle società cosiddette "picks and shovels", ossia i fornitori degli elementi essenziali per la ricerca farmaceutica basata sull'intelligenza artificiale, come il sequenziamento del DNA e i servizi correlati, necessari per costruire le enormi serie di dati che alimentano gli algoritmi di intelligenza artificiale.

Uso di dispositivi medici e diagnostica per immagini

L'intelligenza artificiale viene utilizzata anche nell'imaging e nella diagnostica per rilevare e trattare meglio le malattie, compreso il cancro, in cui la diagnosi precoce è fondamentale. Per le mammografie, ad esempio, l'imaging 3D basato sull'AI migliora le possibilità di individuare precocemente il cancro al seno invasivo e riduce il numero di immagini che i radiologi devono esaminare. Un nuovo screening effettuato con l'analisi del sangue utilizza l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per identificare il DNA rilasciato dalle cellule tumorali nel flusso sanguigno. Il test può individuare diversi tipi di tumore, compresi quelli per cui non esistono opzioni di screening precoce, come il cancro al pancreas, all'esofago, alle ovaie e al fegato, e prevedere con una precisione dell'88% l'organo associato al DNA, un tasso di successo che dovrebbe migliorare nel tempo.

Stanno emergendo benefici anche per altre categorie di malattie, tra cui la stenosi aortica. Questa patologia cardiaca si verifica quando la valvola aortica si restringe e il sangue non è in grado di fluire normalmente, affaticando il cuore. Oggi la malattia è ampiamente sottodiagnosticata e sottotrattata: più di un milione di pazienti negli Stati Uniti soffrono di una grave forma di stenosi aortica, ma ogni anno solo 100.000 persone circa si sottopongono a una sostituzione della valvola aortica transcatetere (TAVR).

Per colmare il divario, un produttore di TAVR sta collaborando con i sistemi sanitari per analizzare le cartelle cliniche elettroniche con l'aiuto dell'AI e segnalare i pazienti che soddisfano i criteri per l'intervento ma, per un motivo o per l'altro, non sono stati considerati. Riteniamo che lo sforzo darà i suoi frutti nel tempo, portando a un aumento delle richieste di visite specialistiche e delle procedure effettuate, con un servizio migliore per i pazienti.

Assistenza pre e post intervento

L'intelligenza artificiale sta anche migliorando gli esiti degli interventi chirurgici. Uno dei principali produttori di sistemi di chirurgia robotica assistita, ad esempio, ora registra e raccoglie i dati dalle procedure eseguite con i suoi strumenti. Gli interventi chirurgici sono suddivisi in fasi e i medici possono studiare la loro performance rispetto al risultato migliore, che l’AI aiuta a determinare correlando le tecniche chirurgiche con gli esiti per il paziente. Questi dati dovrebbero consentire ai medici di studiare una specifica attività chirurgica e migliorare la performance sulla base di misure oggettive. Col tempo, l'intelligenza artificiale potrebbe acquisire la capacità di avvisare un chirurgo che ha dimenticato un passaggio durante una procedura o sta per fare qualcosa che statisticamente ha dimostrato di aumentare le probabilità di errore.

Allo stesso modo, per quanto riguarda l'erogazione di assistenza sanitaria, le aziende stanno iniziando a utilizzare l'intelligenza artificiale per registrare e codificare le procedure in tempo reale, con l'obiettivo di eliminare una delle maggiori fonti di inefficienze nel sistema sanitario statunitense: la connettività pagatore/fornitore. Secondo uno studio sugli assicuratori che partecipano al mercato federale negli Stati Uniti, nel 2021, il 17% di tutte le richieste di assistenza sanitaria è stato respinto, in parte a causa di una codifica errata.³ I nuovi sistemi abilitati all'AI potrebbero aiutare a ridurre gli errori e aprire un'opportunità di mercato da miliardi di dollari di ricavi annui.

 

INFORMAZIONI IMPORTANTI

Le attività del settore sanitario sono fortemente regolamentate ed esposte ai tassi di rimborso, nonché all'approvazione governativa dei prodotti e servizi, tutti fattori in grado di incidere in misura sostanziale sui prezzi e la disponibilità; inoltre, possono subire gli effetti dell'obsolescenza rapida e della scadenza dei brevetti.

Gli investimenti concentrati in un unico settore, industria o regione saranno più sensibili ai fattori che influiscono su tale gruppo e potrebbero essere più volatili rispetto a investimenti meno concentrati o al mercato nel suo complesso.