Software con intelligenza artificiale

di trattamentomediconeurologico

Con le certificazioni ISO 13485, ISO 9001 e ISO 27001 e oltre 150 progetti in ambito sanitario, ScienceSoft progetta software sicuri e accurati basati sull'intelligenza artificiale per fornitori di servizi di cura mentale e startup. L'intelligenza artificiale per la salute mentale in breve Le soluzioni di salute mentale basate sull'intelligenza artificiale possono aumentare l'accesso ai servizi di salute mentale fino al 30% [Mind Matters Surrey NHS] e rilevare le condizioni mentali con un'accuratezza compresa tra il 63 e il 92% [una revisione sistemica scritta da ricercatori di IBM e dell'Università della California]. Se utilizzati per il supporto emotivo, i chatbot per la salute mentale alimentati dall'AI hanno dimostrato di ridurre il disagio psicologico del 70% [una meta-analisi condotta da ricercatori dell'Università Nazionale di Singapore]. Il software AI personalizzato per la salute mentale consente alle organizzazioni e alle startup che si occupano di salute mentale di ottenere una soluzione con algoritmi personalizzati che rispondono a esigenze pratiche specifiche e approcci terapeutici specializzati. Panoramica del mercato dell'IA per la salute mentale Il mercato globale dell'IA per la salute mentale è stato stimato a 1,13 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che crescerà a un CAGR del 24,10% dal 2024 al 2030. I principali fattori trainanti del mercato includono la crescente prevalenza dei disturbi mentali e la maggiore consapevolezza che la salute mentale è un problema sanitario importante. Casi d'uso dell'IA nella salute mentale Strumenti di diagnosi precoce Gli strumenti basati sull'IA possono analizzare il parlato (ad esempio, cambiamenti di tono, intonazione), il testo (ad esempio, parole che indicano determinate emozioni, il sentiment di un testo) e i dati fisiologici (ad esempio, la variabilità della frequenza cardiaca, la risposta galvanica della pelle) per rilevare le condizioni di salute mentale e neurologiche. Questi dati possono provenire da EHR, questionari, registrazioni vocali, dati provenienti da dispositivi indossabili e persino informazioni provenienti dai social media del paziente.