{"id":2636,"date":"2017-11-15T15:48:07","date_gmt":"2017-11-15T15:48:07","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=2636"},"modified":"2018-09-06T07:10:10","modified_gmt":"2018-09-06T07:10:10","slug":"ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/","title":{"rendered":"AI nella sanit\u00e0: 3 Principali benefici e applicazioni"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f2a4ea6af81\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f2a4ea6af81\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#Tackling_healthcare_problems_is_a_bigger_challenge_But_we_believe_technology_-_specifically_the_cloud_AI_and_collaboration_and_business_optimization_tools_-_will_be_central_to_healthcare_transformation\" title=\"&quot;(Affrontare i problemi sanitari) \u00e8 una sfida pi\u00f9 grande. Ma crediamo che la tecnologia - in particolare il cloud, l&#039;AI e gli strumenti di collaborazione e di ottimizzazione del business - sar\u00e0 centrale per la trasformazione sanitaria&quot;.\">\"(Affrontare i problemi sanitari) \u00e8 una sfida pi\u00f9 grande. Ma crediamo che la tecnologia - in particolare il cloud, l'AI e gli strumenti di collaborazione e di ottimizzazione del business - sar\u00e0 centrale per la trasformazione sanitaria\".<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#Why_AI_in_Healthcare_Matters\" title=\"Perch\u00e9 l&#039;IA nella sanit\u00e0 \u00e8 importante\">Perch\u00e9 l'IA nella sanit\u00e0 \u00e8 importante<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#1_More_Data_More_Power\" title=\"1. Pi\u00f9 dati = pi\u00f9 potenza\">1. Pi\u00f9 dati = pi\u00f9 potenza<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#2_Better_Predictability_of_Sudden_Health_Adversities\" title=\"2. Migliore prevedibilit\u00e0 delle avversit\u00e0 improvvise di salute\">2. Migliore prevedibilit\u00e0 delle avversit\u00e0 improvvise di salute<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#3_AI_Will_Reduce_Gaps_in_Health_Communication\" title=\"3. L&#039;AI ridurr\u00e0 le lacune nella comunicazione sanitaria\">3. L'AI ridurr\u00e0 le lacune nella comunicazione sanitaria<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/#A_New_Beginning_For_Healthcare\" title=\"Un nuovo inizio per la sanit\u00e0\">Un nuovo inizio per la sanit\u00e0<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p>Le applicazioni dell'IA nella sanit\u00e0 sono numerose e diverse. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=blog_AIhealthcare\">Intelligenza artificiale<\/a> e Machine Learning sono due delle pi\u00f9 grandi tendenze tecnologiche a cui il mondo sta assistendo in questo momento. L'annuncio di Microsoft del <a href=\"https:\/\/blogs.microsoft.com\/blog\/2017\/02\/16\/microsoft-partners-combine-cloud-ai-research-industry-expertise-focus-transforming-health-care\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Assistenza sanitaria NExT<\/a> \u00e8 un'iniziativa foriera di questo, e segna l'ingresso del gigante tecnologico nella ricerca sul cancro.<\/p>\n<p>Nei suoi eventi stampa, il vicepresidente aziendale di Microsoft Healthcare NExt, <a href=\"https:\/\/www.healthvault.com\/en-us\/blog\/2017\/02\/07\/power-cloud-ai-make-difference-healthcare\/\">Peter Lee ha detto<\/a><\/p>\n<h6><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tackling_healthcare_problems_is_a_bigger_challenge_But_we_believe_technology_-_specifically_the_cloud_AI_and_collaboration_and_business_optimization_tools_-_will_be_central_to_healthcare_transformation\"><\/span><em>\"(Affrontare i problemi sanitari) \u00e8 una sfida pi\u00f9 grande. Ma crediamo che la tecnologia - in particolare il cloud, l'AI e gli strumenti di collaborazione e di ottimizzazione del business - sar\u00e0 centrale per la trasformazione sanitaria\".<\/em><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h6>\n<p>Un altro patron del big della tecnologia, Chris Bishop, ha spiegato ulteriormente come l'assistenza sanitaria \u00e8 diversa rispetto ad altre industrie, e che sconfiggere il cancro \u00e8 il pi\u00f9 grande dilemma di quest'epoca. Quindi, i capi di Microsoft ritengono che l'applicazione di tecnologie come il Machine Learning e l'IA nell'assistenza sanitaria \u00e8 imperativa per una trasformazione sanitaria pi\u00f9 intelligente.<\/p>\n<p>Le revisioni degli attuali sistemi sanitari in vari paesi indicano le diagnosi errate e i trattamenti ritardati come le preoccupazioni pi\u00f9 immediate. Microsoft prevede di utilizzare sistemi di apprendimento automatico, archiviazione cloud e strumenti di ottimizzazione aziendale per risolvere questi problemi fondamentali nelle strutture sanitarie. Inoltre, non vede l'ora di avanzare il suo ruolo nella ricerca sul trattamento del cancro, utilizzando approcci fuori dagli schemi. Gli esperti di Microsoft credono che il cancro possa essere trattato in modo simile a come vengono rimossi i virus del computer o i difetti del software.<\/p>\n<p>Questi sviluppi ci portano a credere che l'AI nella sanit\u00e0 diventer\u00e0 la pi\u00f9 grande arena di innovazione. Anche alcune conferenze internazionali di AI e ML tenutesi di recente negli Stati Uniti, in Cina, hanno evidenziato come sia imminente un gigantesco rinnovamento dell'assistenza sanitaria digitale.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_AI_in_Healthcare_Matters\"><\/span>Perch\u00e9 l'IA nella sanit\u00e0 \u00e8 importante<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Non \u00e8 un segreto che la ricerca medica \u00e8 l'area pi\u00f9 critica dove i dati generati sono enormi e di altissimo valore. Quindi, la necessit\u00e0 di sistemi di gestione dei dati pi\u00f9 efficienti non \u00e8 sorprendente, considerando non solo la sicurezza del paziente e le norme di conformit\u00e0, ma anche per la gestione efficiente degli studi clinici e dei casi di emergenza. Ospedali, organizzazioni di ricerca e societ\u00e0 di assistenza sanitaria sono consapevoli dei vari modi in cui l'IA pu\u00f2 cambiare il volto della sanit\u00e0, sia all'interno delle organizzazioni che all'esterno. Tuttavia, \u00e8 sorprendente notare che solo poche agenzie sanitarie stanno integrando apertamente il Machine Learning e l'AI nei loro sistemi.<\/p>\n<p>La massiccia revisione dei sistemi sanitari che l'IA pu\u00f2 portare in un cos\u00ec breve lasso di tempo \u00e8 comunemente parlata ma non ancora testimoniata nella realt\u00e0. La potenza computazionale dell'IA \u00e8 importante per le organizzazioni sanitarie da notare, perch\u00e9 \u00e8 l'unico campo che \u00e8 in ritardo. C'\u00e8 bisogno che gli operatori sanitari discutano apertamente tutte le dimensioni in cui l'AI e la ML possono aiutare a ridurre gli incidenti, come una maggiore precisione nell'inserimento dei dati senza l'intervento umano, monitorare le statistiche dei pazienti malati in modo critico, ecc.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_More_Data_More_Power\"><\/span>1. Pi\u00f9 dati = pi\u00f9 potenza<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Alcuni dei verticali sanitari in cui l'apprendimento automatico pu\u00f2 portare notevoli cambiamenti includono la visualizzazione di enormi record di test di laboratorio per diagnosi pi\u00f9 veloci e accurate e lo studio dei modelli di dati dei pazienti per comprendere meglio la prognosi della malattia. Questo migliorer\u00e0 l'efficacia degli studi clinici e far\u00e0 risparmiare molto tempo agli operatori sanitari, come <a href=\"http:\/\/mckinsey.pl\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/AI-revolution_McKinsey_Forbes_EN.pdf\">McKinsey Inc.<\/a> riportato di recente. Questo significa che saranno utilizzati pi\u00f9 studi di ricerca clinica, saranno sviluppati pi\u00f9 strumenti di visualizzazione dei dati e saranno necessari pi\u00f9 strumenti di gestione della nuvola di dati.<\/p>\n<p>Questo indica anche la necessit\u00e0 di una migliore automazione dei sistemi di gestione dei dati clinici, che far\u00e0 risparmiare molte spese alle aziende farmaceutiche, agli ospedali, ai centri di cura e alle organizzazioni di ricerca clinica. La ragione della maggiore accuratezza e velocit\u00e0 \u00e8 che l'apprendimento automatico funziona meglio in modo incrementale. Pi\u00f9 dati clinici vengono inseriti nel sistema, pi\u00f9 accurata \u00e8 la diagnosi. Una volta che i sistemi di gestione dei dati dei pazienti sono automatizzati, i sistemi di apprendimento automatico possono essere incorporati e le organizzazioni sanitarie avranno sicuramente processi pi\u00f9 fluidi.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Better_Predictability_of_Sudden_Health_Adversities\"><\/span>2. Migliore prevedibilit\u00e0 delle avversit\u00e0 improvvise di salute<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Intelligenza artificiale<\/a> aids in understanding diseases better, analyzing patient-specific disease characteristics and gauging the course of treatment and its effectiveness. it is a powerful tool to monitor disease progression through set parameters. One of the surprising areas of machine learning research is studying heart diseases. Scientists are currently exploring the risk factors for degenerative heart diseases, including predictions of heart attacks using available machine learning tactics.<\/p>\n<p>Un gruppo di scienziati dell'Universit\u00e0 di Nottingham nel Regno Unito sta collaborando con i cardiologi della Carnegie Mellon University per studiare gli algoritmi di AI per prevedere l'insorgenza di attacchi di cuore. I loro dati campione consistono in pazienti con e senza prescrizioni di medicine cardiologiche. Stanno proponendo nuove teorie per indicare i fattori di rischio per gli arresti cardiaci al di fuori della solita lista di parametri, come l'et\u00e0 e la precedente diagnosi di malattia cardiaca. Uno studio cos\u00ec innovativo sarebbe dannoso per l'emissione di farmaci a diverse popolazioni di pazienti e anche per decidere come vengono monitorati i dosaggi dei farmaci.<\/p>\n<p>I metodi di modellazione dei dati con l'integrazione dell'IA possono anche essere applicati allo studio del decorso della malattia in caso di malattie infettive, HIV-AIDS e cancro, tra gli altri. Infatti, <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/bernardmarr\/2017\/10\/09\/the-amazing-ways-how-artificial-intelligence-and-machine-learning-is-used-in-healthcare\/#53417f1c8021\">gli psichiatri si affidano anche<\/a> sui sistemi AI per la diagnosi e la prognosi delle malattie mentali. L'IA aiuta a studiare i modelli comportamentali e a correlare i risultati con i rapporti sul funzionamento del cervello, le placche MRI locali e i modelli di invecchiamento delle cellule per determinare che tipo di malattie neurodegenerative sono in arrivo nei pazienti.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_AI_Will_Reduce_Gaps_in_Health_Communication\"><\/span>3. L'AI ridurr\u00e0 le lacune nella comunicazione sanitaria<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Il fatto che l'Intelligenza Artificiale stessa si sia sviluppata dalla vastit\u00e0 dei Big Data \u00e8 schiacciante e il modo in cui i dati degli umani si stanno espandendo, l'AI e la ML sembrano essere la scelta pi\u00f9 ovvia per utilizzare pienamente questi dati. Gli ingegneri di AI sono pi\u00f9 coinvolti nella creazione di strumenti migliori per visualizzare i dati medici ora pi\u00f9 che mai e i risultati sono di maggiore utilit\u00e0 nella scienza comportamentale. Infatti, in una recente conferenza,<a href=\"https:\/\/healthcareconferencenetwork.com\/machine-learning-healthcare\/\"> si \u00e8 concluso che <\/a>entro il 2018, oltre 30% dei medici eseguir\u00e0 strumenti di analisi cognitiva sui dati dei pazienti prima di correlare le cartelle cliniche per paziente con i dati di laboratorio.<\/p>\n<p>Indubbiamente, l'IA ha dimostrato di essere lo strumento che pu\u00f2 cambiare il modo in cui i dati fluiscono all'interno dei sistemi sanitari, come questi dati sono applicati dai fornitori e accelerare i passaggi chiave nella diagnosi del cancro. Un gruppo di scienziati ha concluso che il Machine Learning \u00e8 lo strumento pi\u00f9 potente per <a href=\"https:\/\/blogs.microsoft.com\/blog\/2017\/02\/16\/microsoft-partners-combine-cloud-ai-research-industry-expertise-focus-transforming-health-care\/\">prevedere l'insorgenza di tumori<\/a> negli esseri umani i cui dati CT e MRI mostrano gi\u00e0 lesioni considerevoli. I protocolli di monitoraggio della malattia mortale contengono che la diagnosi precoce \u00e8 la chiave; se il minimo sforzo pu\u00f2 essere utilizzato per prevedere i tumori in anticipo, l'apprendimento automatico pu\u00f2 facilmente diventare all'ordine del giorno per aiutare la diagnosi del cancro. Le funzioni di apprendimento automatico in concerto con gli strumenti diagnostici convenzionali possono essere utilizzate per una migliore visualizzazione della progressione del cancro e del funzionamento del macchinario nucleare. Ma il punto in cui la ML crea l'effetto \u00e8 sull'applicabilit\u00e0 dei dati senza alcuno sfasamento temporale. I sistemi sanitari hanno bisogno di questa efficienza, hanno bisogno di questo aumento esponenziale nella facilit\u00e0 d'uso e di comunicazione e l'intelligenza artificiale \u00e8 di gran lunga il modo pi\u00f9 efficace per ottenere questo.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_New_Beginning_For_Healthcare\"><\/span>Un nuovo inizio per la sanit\u00e0<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Non molto tempo fa, l'Intelligenza Artificiale era pubblicizzata come il nuovo orizzonte della tecnologia e lo zenit dell'efficienza dell'elaborazione delle informazioni, ma ora l'AI \u00e8 decisamente molto di pi\u00f9. Dall'apparizione di un sistema AI completo nel 2010 - IBM Watson all'Healthcare NExT di quest'anno, l'importanza dell'AI ha avuto un'ascesa fulminea. L'intelligenza e l'efficacia di questa tecnologia segnano essenzialmente la prova del fatto che l'AI nella sanit\u00e0 ha un futuro luminoso davanti a s\u00e9. Oggi, IBM Watson integra soluzioni di genomica e oncologia nella sua interfaccia che sono applicate per accelerare l'accesso a una migliore assistenza sanitaria essendo il ponte di comunicazione pi\u00f9 potente ed efficiente. Aiuta il paziente ad accedere alla conoscenza clinica e alle informazioni in modo pi\u00f9 interattivo. Ha aumentato la sensibilit\u00e0 alle preoccupazioni del paziente, ha migliorato la comprensione della rilevanza e ha ridotto la velocit\u00e0 di elaborazione delle informazioni a un decimo di milionesimo di secondo.<\/p>\n<p>Le societ\u00e0 di ricerca di mercato prevalenti, come Frost and Sullivan, hanno previsto l'espansione ad alta velocit\u00e0 dei sistemi di AI nell'assistenza sanitaria anche per le piccole e medie imprese. <a href=\"https:\/\/futurism.com\/microsoft-ai-machine-learning-discover-cure-cancer\/\">Anche la Microsoft<\/a> Lee recente dichiarazione secondi che, come Microsoft mira a \"aiutare ogni umano e azienda sperimentare le soluzioni AI pi\u00f9 innovative\" per avere un futuro pi\u00f9 sano. Bernard Marr, il collaboratore di Forbes per la salute, ha scritto \"Da\u00a0<a href=\"http:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/7977023\/?part=1\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">malattia del fegato<\/a>\u00a0a\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/s\/604339\/million-dollar-prize-hints-at-how-machine-learning-may-someday-spot-cancer\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">cancro<\/a>\u00a0e anche\u00a0<a href=\"http:\/\/www.hitachi.eu\/en-gb\/social-innovation-stories\/health\/machine-learning-whats-diagnosis\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">psicosi e schizofrenia<\/a>, gli algoritmi di AI stanno cambiando il gioco in termini di diagnosi delle malattie. \"Quindi, non \u00e8 troppo lontano un tempo in cui interagiamo con i bot per conoscere lo stato degli appuntamenti medici in una clinica vicina e anche gli studenti di medicina operano sistemi di apprendimento automatico per completare piccoli compiti all'interno dell'OT. Cos\u00ec gli studenti di medicina impareranno di pi\u00f9 sulle scienze dei dati e gli ingegneri codificheranno di pi\u00f9 per sistemi di apprendimento automatico evoluti, soprattutto!<\/p>\n<p>Beh, abbiamo appena iniziato!<\/p>\n<p>______________________<\/p>\n<p>Necessit\u00e0 di consultare un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=blog_AIhealthcare\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI<\/a> o esperto di sanit\u00e0? Mettiti in contatto con uno scienziato diplomato su <a href=\"http:\/\/kolabtree.com\/find-an-expert?utm_source=blog_AIhealthcare\">Kolabtree<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The applications of AI in healthcare are numerous and diverse. Artificial Intelligence and Machine Learning are two of the biggest technology trends that the world is witnessing at this moment. Microsoft&#8217;s announcement of the Healthcare NExT initiative is a harbinger of that, and marks the tech giant&#8217;s entry into cancer research. In its press events,<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/\" title=\"Per saperne di pi\u00f9\">Per saperne di pi\u00f9<\/a><\/div>","protected":false},"author":32,"featured_media":2658,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434,247,443,433],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>AI in Healthcare: 3 Major Benefits and Applications - Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Using AI in healthcare will improve health communication, disease prognosis, patient safety and prediction of suddden health adversities.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"AI in Healthcare: 3 Major Benefits and Applications\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Using AI in healthcare will improve health communication, disease prognosis, patient safety and prediction of suddden health adversities.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ai-in-healthcare-3-major-benefits-and-applications\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Kolabtree Blog\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2017-11-15T15:48:07+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2018-09-06T07:10:10+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/11\/ai.jpeg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1920\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1080\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Mahasweta Pal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Mahasweta Pal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"7 minuti\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"AI in Healthcare: 3 Major Benefits and Applications - 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