Intelligenza artificiale in sanità: cosa cambia per i cittadini e per i medici

Tempo di lettura: 4 minuti

L’intelligenza artificiale è una realtà già in atto che potrebbe ridisegnare la sanità. Tra carenze di personale, costi in crescita e lunghe liste d’attesa, i servizi sanitari nazionali, come quello italiano e il NhS britannico, stanno affrontando una crisi strutturale. Le nuove tecnologie digitali – dall’AI ai big data – emergono come strumenti per ottimizzare risorse e migliorare l’efficacia delle cure.

Ad attestarlo è il Future Health Index 2024 di Philips, condotto su un campione di leader sanitari di 14 Paesi, tra cui l’Italia. Secondo gli esperti, la digitalizzazione rappresenta la via maestra per mantenere sostenibili i sistemi sanitari. Tuttavia, se da un lato l’innovazione tecnologica può rivoluzionare il settore, dall’altro sono necessari investimenti, collaborazione tra attori pubblici e privati e, soprattutto, un cambiamento culturale nell’approccio alla sanità.

L’intelligenza artificiale potrebbe portare un risparmio di 21,74 miliardi di euro all’anno al Sistema sanitario italiano. Lo ha calcolato una ricerca della Rome Business School che mostra come l’AI, automatizzando il 36% delle attività sanitarie e sociali, permetterebbe di ridurre anche i tempi di attesa.

L’integrazione nel settore sanitario aumenterebbe l’efficienza senza sostituire il personale medico, secondo Valentino Megale, coautore della ricerca. Si stima che il valore del mercato dell’IA in Italia raggiungerà i 3,19 miliardi di euro entro il 2030.

Crisi dei sistemi sanitari: domanda in crescita e risorse limitate

I servizi sanitari nazionali sono sotto pressione, sottolinea il Future Health Index 2024. Il progressivo invecchiamento della popolazione e l’aumento delle patologie croniche stanno incrementando la domanda di assistenza, ma le risorse disponibili – economiche e umane – potrebbero non tenere il passo. Secondo l’Istat, entro il 2050 più di 3 italiani su 10 avranno oltre 65 anni. La carenza di personale sanitario, accompagnata da liste d’attesa sempre più lunghe rendono la qualità delle cure non sempre adeguata, secondo i dati. In questo contesto, la digitalizzazione della sanità e l’introduzione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale vengono viste come un’opportunità per invertire la rotta.

La rivoluzione digitale in sanità

L’intelligenza artificiale non è una sostituta del medico, ma un supporto che ne potenzia le capacità, permette una diagnostica più precisa e personalizzata, riducendo i margini di errore e migliorando la rapidità delle decisioni cliniche. Il ruolo umano resta centrale, ma le tecnologie digitali migliorano la gestione delle complicanze attraverso l’analisi in tempo reale dei dati clinici. Inoltre, migliorano la gestione delle risorse. Tra le maggiori applicazioni dell’intelligenza artificiale in medicina troviamo:

• AI nella diagnostica: i sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare grandi quantità di dati clinici e immagini mediche per identificare patologie in modo più rapido e preciso rispetto ai metodi tradizionali.
• Big data per la personalizzazione delle cure: grazie all’analisi di informazioni complesse, i medici possono personalizzare i trattamenti in base alle specificità di ciascun paziente, aumentando l’efficacia delle terapie.
• Automazione dei flussi di lavoro: l’AI può snellire e automatizzare molte attività amministrative, riducendo il carico di lavoro per il personale sanitario e migliorando l’efficienza delle strutture.

Sfide etiche e responsabilità legali: chi paga per gli errori dell’AI

L’uso dell’intelligenza artificiale nel mondo sanitario solleva una serie di interrogativi etici e legali. Un rischio suggerito dall’indagine è la perdita di competenza umana, infatti i medici potrebbero nel tempo perdere capacità, affidandosi troppo alla tecnologia. Una delle questioni aperte è la responsabilità in caso di errore diagnostico, se sia del medico che utilizza il sistema o dell’algoritmo stesso. Inoltre, una sfida è garantire la protezione dei dati sensibili dei pazienti, in un contesto di crescente digitalizzazione.

La questione della trasparenza degli algoritmi è uno dei punti cruciali, per questo secondo gli esperti, l’utilizzo di AI in sanità deve essere regolamentato in modo da garantire la protezione della privacy e quindi la conformità con normative come il GDPR.

Modelli predittivi: prevenzione e diagnosi precoce con l’intelligenza artificiale

Tra le applicazioni più avanzate dell’intelligenza artificiale nella sanità, i modelli predittivi stanno rivoluzionando l’approccio alla cura dei pazienti. Attraverso l’analisi dei dati clinici in tempo reale, questi algoritmi sono in grado di individuare segnali precoci di malattie o complicazioni, permettendo interventi preventivi che possono fare la differenza tra un decorso positivo e uno negativo.

Due delle tecnologie più promettenti sono la Generative AI (GenAI) e i Large Language Models (LLM):

• Generative AI: analizza enormi quantità di dati clinici per identificare pattern complessi e supportare il personale sanitario nella diagnosi precoce di malattie gravi come il cancro o le malattie cardiache.
• Large Language Models (LLM): migliorano la comunicazione tra pazienti e medici, fornendo informazioni basate su evidenze scientifiche e migliorando la formazione continua dei professionisti sanitari.

Queste tecnologie non solo migliorano l’efficienza del sistema sanitario, ma permettono cure personalizzate, con trattamenti su misura che aumentano le probabilità di successo.

Il ruolo dei dati sanitari

L’intelligenza artificiale si basa sui dati. I dati sanitari, raccolti da dispositivi di monitoraggio, cartelle cliniche elettroniche e sistemi di imaging, alimentano gli algoritmi di AI. Grazie a queste informazioni, l’intelligenza artificiale può riconoscere schemi complessi che sfuggono all’analisi tradizionale, migliorando la precisione delle diagnosi e la personalizzazione dei trattamenti.

Tuttavia, la qualità dei risultati dipende dalla qualità dei dati stessi. Per questo, affidarsi a dati incompleti o imprecisi può portare a decisioni cliniche errate. La validazione clinica degli algoritmi è, quindi, un passaggio cruciale per garantire l’efficacia e la sicurezza dei sistemi di intelligenza artificiale.

Opportunità e limiti da gestire

Nonostante i progressi tecnologici, l’adozione su larga scala dell’intelligenza artificiale in sanità non è priva di ostacoli. Uno dei principali è rappresentato dalla difficoltà di integrare questi nuovi strumenti nei sistemi sanitari esistenti. La formazione del personale sanitario, la standardizzazione delle tecnologie e la gestione dal punto di vista legale ed etico sono i punti critici.

D’altro canto, l’introduzione di strumenti come l’Explainable AI (XAI), che mira a rendere più comprensibili gli algoritmi di intelligenza artificiale, potrebbe favorire una maggiore fiducia da parte dei medici e dei pazienti, garantendo una completa trasparenza.