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Sfruttare l'intelligenza artificiale per ricostituire la sostenibilità delle catene di fornitura globali
Sfruttare l'intelligenza artificiale per ricostituire la sostenibilità delle catene di fornitura globali

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Data

08 aprile 2020

Sfruttare l'intelligenza artificiale per ricostituire la sostenibilità delle catene di fornitura globali

L'IA può svolgere un ruolo differenziato non solo nel prevedere un'epidemia, ma anche nel minimizzare o arrestare la sua diffusione in tutto il mondo

Il sistema sanitario globale, comprese le case farmaceutiche, i produttori di dispositivi medicali e gli ospedali stanno vivendo una situazione di grande difficoltà in questo periodo. E uno dei problemi che sta emergendo è la mancanza di trasparenza e di dati accessibili per i governi affinché possano prendere decisioni e gestire con criterio una simile situazione d'emergenza.


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Non possono sapere con anticipo come i loro ospedali si stanno organizzando per provvedere in qualsiasi momento alle necessità dei pazienti. Mancano di apparecchiature e unità operative speciali. Le case farmaceutiche sono obbligate a produrre scorte, cambiare il loro fornitore principale di materie prime con altri o diversificare i propri prodotti per vaccini/medicinali rivolti a contrastare questo nuovo virus anche forzando i requisiti dell'FDA in termini di tempo e approvazioni della qualità.

Intelligenza artificiale sostenibilità catene di fornitura

Anche le aziende produttrici di dispositivi medicali stanno lottando per produrre un altissimo numero di prodotti specifici come scanner TC (Tomografia Computerizzata), termometri intelligenti a lunga distanza, macchinari respiratori, mascherine e guanti, tanto per citarne alcuni. Molti OEM globali si sono impegnati per trovare soluzioni alternative da tenere come riserva in caso di mancate consegne da parte dei loro fornitori primari o trasferendo alcune priorità della loro attività principale nella propria sede principale e talvolta riconvertendo i loro sistemi di produzione per realizzare prodotti totalmente diversi, più adatti e più richiesti per l'attuale momento di crisi.


In una simile situazione, l'Intelligenza artificiale (AI) può fare la differenza, svolgendo un ruolo di primo piano non solo per predire un'epidemia, ma anche per ridurne al minimo o arrestarne la diffusione a livello globale. Tutto dipende dal fatto che i governi accettino di buon grado questa tecnologia, convogliata in alcune applicazioni come l'analisi di big data. E sicuramente è così, perché i governi sono alla ricerca di qualsiasi soluzione, anche di intelligenza artificiale. In tale contesto, l'AI può contribuire a contrastare il coronavirus tramite 1) applicazioni tra cui lo screening della popolazione, 2) notifiche su quando richiedere assistenza medica e 3) tracciare la diffusione dell'infezione in termini di spazio, tempo e numeri.

Di seguito elenchiamo alcune applicazioni o casi d'impiego dell'AI nell'epidemia di Coronavirus:

  1. Rilevamento e cancellazione automatici di informazioni fuorvianti relative al virus postate sui social network.
  2. Macchine per la scansione TC del torace precisa e accurata per rilevare polmonite indotta dal virus e sistemi di AI con telecamere dotate di vista computerizzata e sensori a infrarossi per misurare la temperatura delle persone nelle aree pubbliche.
  3. Stampa 3D per produrre un elevato numero di strumenti necessari per la terapia intensiva, dalle mascherine ai macchinari per la respirazione (per esempio gli Stati Uniti hanno sollecitato questa attività).
  4. Velocizzazione e ottimizzazione dei test clinici per farmaci e potenziali vaccini.
  5. Sviluppo di sistemi robotici per pulire aree infette presso ospedali, evitando così il propagarsi di infezioni umane, e per distribuire cibo e medicinali ai pazienti.
  6. Sistemi online per esami medici sull'uomo che rientrano nella categoria di dispositivi medicali, come software, o cure sanitarie mobili per la telemedicina.

Anche se il mondo non era preparato per il COVID-19, la comunità dell'AI sta lavorando alacremente per fornire applicazioni in grado di contenere il virus in tempi brevi. In realtà, la riuscita applicazione di modelli predittivi e analisi di big data stanno decentralizzando il processo consentendo l'esecuzione di analisi in tempo reale di enormi set di dati generati tramite l'Internet delle cose (IoT - Internet of Things) e dispositivi mobili su larga scala, sfruttando l'infrastruttura cloud.


Perciò, la richiesta di professionisti con competenze di AI è in crescita. La scienza dei dati e l'apprendimento automatico possono essere due delle armi più efficaci in nostro possesso nella lotta per contrastare l'epidemia di coronavirus. Possiamo quindi valutare l'utilità della tecnologia di AI in situazioni epidemiche rispetto all'impiego dei termometri standard usati dai funzionari sanitari per controllare visivamente i viaggiatori individuando eventuali segni di febbre, tosse e difficoltà respiratorie.


L'adozione della AI è un processo importante: i settori commerciali che impiegano questa tecnologia assistono a una crescita dei ricavi e, secondo quanto dichiarato nel 44% dei casi, i costi si riducono. Secondo Mckinsey & Co. le applicazioni basate su AI dovrebbero apportare un valore aggiunto di $13 trilioni all'economia globale nel prossimo decennio. La nuova ricerca svolta da HIMSS Media mostra come le organizzazioni operanti nel settore sanitario si stanno rivolgendo all'AI per restare al passo con le crescenti difficoltà presentate dal settore. Dato principale: il 75% delle industrie leader del settore ha riferito che AI/ML sarà un argomento di grande rilevanza nell'anno venturo, ma solo il 40% ha definito le sue analisi predittive o prescrittive come molto o estremamente efficaci.


Per creare valore con un approccio di approfondimento 'dal basso', molte organizzazioni sanitarie stanno cercando di sfruttare il vasto potenziale dell'intelligenza artificiale (AI) e dei suoi quattro componenti - apprendimento automatico (ovvero ML, machine learning), elaborazione del linguaggio naturale (ovvero NLP, natural language processing), apprendimento approfondito (ovvero deep learning) e robotica - per trasformare i loro processi clinici e aziendali, nella speranza di applicare queste tecnologie avanzate per razionalizzare un archivio in continua crescita di dati strutturati e non, e per automatizzare le operazioni iterative che prima richiedevano l'elaborazione manuale sfruttando le piattaforme AI self-service. Per la produzione, possiamo impiegare l'AI per risolvere attività complesse come la verifica del corretto assemblaggio di componenti e kit con l'apprendimento approfondito.
Per ricostituire la resilienza della catena di fornitura globale dopo il COVID-19, le aziende dovrebbero esaminare l'utilità dell'intelligenza artificiale per creare nuove applicazioni per la previsione rapida dell'emergenza e una risposta massiccia alle consegne in corrispondenza con le analisi dei big data per la gestione della salute della popolazione.

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