IBM mira a rendere la competenza medica una merce

La cura del cancro negli Stati Uniti è diretta verso una crisi, ha avvertito l'American Society of Clinical Oncology a marzo. Si prevede che i casi di cancro aumenteranno del 42% entro il 2025 con l'invecchiamento della popolazione americana, ma il numero di oncologi formati per curarli aumenterà crescere solo del 28 percento . Tale discrepanza rischia di esacerbare le disuguaglianze esistenti nell'assistenza tra la frazione di pazienti trattati da specialisti nei principali centri accademici e i molti di più che ricevono assistenza presso cliniche o ospedali comunitari, principalmente da oncologi generali.

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Un tentativo di trasformare la cura del cancro è una parte importante degli sforzi di IBM per fare soldi dai suoi Pericolo! vincitore del software Watson. L'azienda mira a offrire alle organizzazioni sanitarie un modo più economico per migliorare l'assistenza trasformando l'esperienza in oncologia in una merce.

Questo sforzo per spezzare il monopolio umano sull'esperienza sul cancro è l'avanguardia di un modello che IBM spera che alla fine possa essere implementato in molte aree della medicina. È anche il primo vero test delle affermazioni dell'azienda secondo cui Watson può andare oltre Pericolo! e guadagnare soldi.

Il fatto che Watson superi il test potrebbe essere fondamentale per IBM. Le entrate dell'azienda sono diminuite per due anni poiché il passaggio della tecnologia al cloud ha lasciato indietro alcuni dei suoi prodotti principali. La promessa del CEO Ginny Rometty di spendere 1 miliardo di dollari in un nuovo gruppo aziendale dedicato alla commercializzazione di Watson è quasi l'unica prospettiva di svolta in vista.

IBM e i suoi collaboratori stanno costruendo due versioni di Watson addestrate in oncologia. Memorial Sloan Kettering Cancer Center , a New York, sta testando una versione per il cancro ai polmoni, al colon-retto e al seno. Il MD Anderson Cancer Center dell'Università del Texas , a Houston, ne utilizzerà uno questa estate che consiglia i suoi nuovi compagni sui trattamenti per la leucemia. Entrambi aiutano gli oncologi a decidere un piano di trattamento ingerendo le cartelle cliniche del paziente e associando tali informazioni alle conoscenze di riviste mediche, libri di testo e linee guida per il trattamento.

Lynda Chin , professore di medicina genomica presso MD Anderson e leader del progetto Watson del centro, prevede che in futuro quel tipo di prodotto sarà molto apprezzato dagli oncologi generali e dalle pratiche oncologiche regionali. I medici sono troppo gravati dalle scartoffie e dalle entrate schiacciate per stare al passo con la letteratura più recente, dice. Ciò limita le capacità dei medici di assistenza e ha conseguenze finanziarie: se non puoi prendere una decisione in base alle tue conoscenze, devi indirizzare il paziente fuori e questo danneggerà i tuoi profitti.

I medici sono troppo gravati dalle scartoffie e dalle entrate schiacciate per stare al passo con la letteratura più recente.

Una versione di Watson che sarà testata quest'anno con pazienti con tumore al cervello del New York Genome Center mira a fornire agli oncologi una profonda esperienza nel nuovo campo della medicina genomica che altrimenti sarebbe costoso da ottenere. Questa incarnazione di Watson suggerisce opzioni di trattamento basate sui dettagli delle mutazioni rilevate nel tumore di una persona mediante il sequenziamento genomico. L'uso del sequenziamento del genoma per dirigere il trattamento del cancro sta diventando fattibile grazie al crollo dei costi della tecnologia (vedi Cancer Genomics). Ma in pratica, le sfide dell'interpretazione dei dati genomici lo tengono al di fuori della portata della maggior parte degli oncologi e delle cliniche.

Richiede un livello di competenza eroico ed è interamente manuale, afferma Ajay Royyuru , direttore del centro di biologia computazionale presso il laboratorio di Yorktown Heights di IBM. I medici devono cercare documenti di ricerca pertinenti per le mutazioni che trovano nel tumore di un paziente, cercare di capire come le mutazioni cambiano la fisiologia delle cellule tumorali e quindi capire quali trattamenti potrebbero mirare ai processi di malfunzionamento. Passare da una sequenza genomica a una decisione terapeutica può richiedere dai cinque ai dieci mesi, afferma Royyuru, tempo che i malati di cancro non possono permettersi.

Usando Watson, ci vogliono pochi minuti. I medici devono solo caricare i dati genomici. Viene quindi generato uno schema che mostra quali dei processi molecolari all'interno di una cellula sono stati alterati. Un oncologo può esplorare questi risultati e fare clic su un pulsante per visualizzare un elenco di possibili trattamenti mirati ai percorsi problematici.

80%

Percentuale di dati non strutturati, provenienti da messaggi di posta elettronica, foto e appunti dei medici

Sebbene tecnologicamente impressionanti, i progetti sul cancro Watson non stanno ancora contribuendo materialmente agli azionisti di IBM o aiutando molti malati di cancro. Sebbene gli accordi con i centri medici abbiano lo scopo di portare a prodotti commerciabili, per ora sono investimenti in ricerca e sviluppo, afferma Michael Karasick, che guida la ricerca e sviluppo per il gruppo Watson e in precedenza era direttore del laboratorio di ricerca dell'azienda ad Almaden, in California. Le entrate arrivano quando il prodotto arriva sul mercato, dice.

Alcuni l'hanno già fatto. Ad esempio, un sistema basato su Watson per l'assicuratore medico Wellpoint aiuta a preautorizzare le richieste di procedure mediche. Ma i prodotti medici basati su Watson non hanno colpito il mercato alla velocità che IBM sembra aspettarsi. Un documento trapelato al giornale di Wall Street a gennaio ha affermato che l'unità Watson era in ritardo su una proiezione che avrebbe portato a $ 1 miliardo di entrate entro il 2018.

Un problema è che Watson ha faticato a comprendere con precisione le informazioni tecniche (vedi IBM Expands Plans for Watson ). È stato sconcertato dal gergo medico, dai diversi modi in cui i ricercatori si riferiscono alla stessa cosa negli articoli di riviste e dalla grammatica sciatta negli appunti dei medici nei file dei pazienti. I medici hanno dovuto dedicare più tempo del previsto a collaborare con gli sviluppatori di software IBM per inseguire gli acronimi fraintesi o le frasi interpretate erroneamente che hanno indotto Watson a interpretare erroneamente le cartelle cliniche o a suggerire trattamenti errati.

Michael Witbrock, vicepresidente della ricerca presso la società di intelligenza artificiale Cycorp, afferma che IBM Pericolo! il vincitore avrebbe sempre avuto bisogno di un'ingegneria significativa per diventare un esperto in qualsiasi area specifica. Il gioco richiede una padronanza della conoscenza generale a un livello superficiale, non il tipo di esperienza profonda e stratificata necessaria per curare il cancro. Hanno cercato l'ambito industriale, non la profondità industriale, dice Witbrock.

Eric Brown, direttore delle tecnologie Watson presso il laboratorio IBM di Yorktown Heights, afferma che importanti cambiamenti a Watson, informati in parte dal feedback dei progetti sul cancro, lo hanno aiutato ad adattarsi al suo nuovo lavoro. Sebbene esista ancora un processo di formazione umana, il miglioramento dell'apprendimento automatico significa che Watson ora richiede meno formazione per ottenere buoni risultati, afferma.

Un'azienda che inizia a utilizzare Watson oggi può utilizzare interfacce, inclusa una che prevede il clic con il pollice in alto o in basso accanto alle risposte alle domande dei test. Inoltre, un nuovo team all'interno del gruppo di assistenza tecnica di IBM è dedicato ad aiutare i clienti a preparare i dati e utilizzarli per formare Watson. Alla fine dello scorso anno, l'azienda ha lanciato una piattaforma basata su cloud in cui è possibile creare prodotti senza dover portare la tecnologia IBM in loco.

Una cosa che questi miglioramenti tecnici non hanno fatto è far luce sul fatto che il noleggio di software che si comporta come uno specialista medico possa essere un grande business. Alcune persone nel settore sanitario non sono sicure.

I prodotti di maggior successo basati sull'elaborazione avanzata dei dati storicamente si sono concentrati sulla gestione dei costi e dell'efficienza nelle popolazioni di molti pazienti, senza migliorare ciò che i medici fanno con gli individui, afferma Russell Richmond, membro del consiglio di amministrazione della società di dati sanitari Explorys e precedentemente CEO della divisione sanitaria di McKinsey, Objective Health.

Questo tipo di prodotto parla direttamente dei margini di profitto ed è infatti esplicitamente incoraggiato dall'Affordable Care Act, che sta rimodellando il settore sanitario degli Stati Uniti. Il modo in cui prodotti come i consulenti oncologici basati su Watson faranno soldi è meno chiaro. Come dice Richmond: Aiutare un malato di cancro a ottenere il miglior trattamento è davvero un bene per l'umanità, ma potrebbe non generare molti profitti.

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