Intelligenza artificiale, telemedicina, cloud, fascicolo sanitario elettronico: sono queste le tecnologie che stanno rivoluzionando nel profondo il settore della sanità italiana secondo il white paper “Tecnologie e policy per il futuro della sanità digitale” di Anitec-Assinfrom. In questo contesto, non sorprende che il valore di mercato dell’ICT sanitario nel 2024 abbia sfiorato i 2,5 miliardi di euro e sia proiettato verso una crescita del 9% nel 2025, trainata in gran parte dall’AI (+35% anno su anno).
Esempi concreti di integrazione dell’AI nei processi di prevenzione e le sfide aperte
Non stiamo parlando solo di promesse lontane dal realizzarsi. Nei territori, negli ospedali, nei laboratori e nelle università l’applicazione dell’AI in campo medico è all’ordine del giorno, e i primi risultati non hanno tardato a manifestarsi. Fra i tanti progetti annunciati negli ultimi mesi sono degni di nota quelli che hanno preso forma nei contesti di eccellenza di Roma e Torino, e che riguardano il trattamento e la prevenzione di malattie diffuse:
- il progetto, realizzato presso l’Asl Roma 2, per la diagnosi precoce dei disturbi cognitivi in età geriatrica, i cui risultati hanno evidenziato una elevata sensibilità (92%) nell’identificazione precoce di atrofia ippocampale correlata con i disturbi cognitivi precoci e con la malattia di Alzheimer
- l’applicazione dell’AI per lo screening della retinopatia diabetica, una delle sfide sanitarie più pressanti del nostro tempo con oltre un milione di persone potenzialmente soggette a complicazione retiniche e uno screening che a malapena copre il 27% dei pazienti. L’algoritmo DAIRET, in questo contesto, ha dimostrato una sensibilità del 100% nell’individuazione dei casi di grado moderato o severo
Risultati incoraggianti che, tuttavia, vanno di pari passo con le sfide legate all’utilizzo dell’AI su larga scala: sicurezza informatica, accesso paritario alle tecnologie da parte del settore pubblico e privato, bias nei dati di addestramento sono criticità tuttora all’ordine del giorno. Un ruolo determinante sarà ricoperto, in questo senso, dal nuovo regolamento sullo Spazio europei dei dati sanitari (European Health Data Space, o EHDS), volto ad abbattere le barriere burocratiche e tecnologiche che tuttora limitano la circolazione e l’utilizzo dei dati.
Come cambia il ruolo del paziente nell’era dell’AI e lo sviluppo della medicina di genere
Una volta risolte le principali criticità, legali e operative, riteniamo che l’integrazione di “agenti AI” in grado di gestire decisioni cliniche routinarie (prenotazioni, triage, screening), diffusione di robot assistenziali e potenziamento dei servizi domiciliari tramite telemedicina potrebbero rivelarsi elementi decisivi per migliorare gran parte dei processi di cura, liberando tempo per la relazione tra professionisti e pazienti. In questo senso, non va sottovalutato il modo in cui evolverà la condizione stessa di paziente, da “oggetto” passivo delle cure a soggetto attivo di prevenzione e intervento.
Il paziente sanitario nell’era dell’AI è chiamato a utilizzare in prima persona dispositivi medici intelligenti e fornire feedback puntuali e assistiti sul proprio percorso di cura personalizzato. La sua partecipazione sarà fondamentale per migliorare le modalità di intervento dell’AI, fino ad arrivare alla co-progettazione dei percorsi di prevenzione, cura e riabilitazione con il supporto e la validazione dei professionisti sanitari. Per questo motivo, oggi, si parla di “health tech 3.0”, per sottolineare il valore centrale che il paziente assume grazie all’utilizzo di tecnologie emergenti.
Il primo, e forse più importante ambito in cui questo cambiamento si sta già verificando è quello della cosiddetta “medicina di genere”, dove proliferano nuove startup e soluzioni tecnologiche innovative. La disponibilità di dati strutturati per genere di ciascun paziente e la capacità degli algoritmi di analizzarli in tempo reale onde effettuare il corretto “matching” con il professionista sanitario più adatto consentono infatti di ridurre in maniera significativa i tempi di diagnosi e cura, con immediata soddisfazione delle persone coinvolte.
Da una sanità generalista a una sanità in grado di intervenire proattivamente
In prospettiva, l’integrazione dell’AI nei processi clinici e ospedalieri potrebbe favorire il definitivo passaggio da una sanità generalista a una sanità in grado di intervenire proattivamente grazie all’analisi di dati sanitari, genomici e stili di vita.
La sfida, in questo senso, non sarà soltanto quella di integrare le nuove tecnologie nei processi esistenti ma scegliere che tipo di sanità vogliamo costruire: il nostro auspicio è quello di una sanità capace di interpretare i dati per prendersi cura delle persone prima dell’effettivo insorgere delle malattie, riconoscendo le differenze di genere e valorizzando ciascun paziente nel proprio percorso di analisi, cura, riabilitazione.
In questa transizione da un modello generalista a un modello che sia realmente proattivo, l’intelligenza artificiale diventa quindi il catalizzatore di un patto nuovo fra professionisti, istituzioni, cittadini. Un’alleanza che libera tempo per la relazione, riduce le diseguaglianze di accesso, rende la prevenzione il vero cuore del sistema. Sta a noi decidere se limitarci a gestire l’urgenza oppure cogliere l’opportunità storica di trasformare la sanità in un’infrastruttura di benessere continuo, condiviso e sostenibile.
Antonio Iovine, Senior Innovation Manager
Beatrice Talpo, Innovation Analyst
