La salute è data-driven: il ruolo dell’IA per percorsi di cura personalizzati

Il mercato mondiale dell’intelligenza artificiale (IA) in ambito sanitario – sia quella generativa che quella classica/predittiva del machine learning (ML) – sembra destinato a decuplicare in 10 anni, per superare i 35 miliardi di dollari nel 2032 (fonte Statista). Le applicazioni prioritarie già oggi presenti e destinate ad ulteriore incremento sono l’ambito diagnostico, le tecnologie per il monitoraggio del paziente, la robotica medica. I benefici citati sono soprattutto l’accelerazione del processo di lavoro, la maggiore efficienza e il miglioramento delle diagnosi. Bisogna però evidenziare che in merito alle diagnosi, il 90% dei partecipanti alla survey di Statista, piattaforma leader di dati e business intelligence, segnalano la necessità di un parere o di un “controllo” da parte di un esperto delle diagnosi formulate con il supporto dell’IA.

Queste indicazioni convergono con lo scenario delineato da Tiziano Innocenti, Direttore Unità Metodologia della Ricerca – Fondazione GIMBE, in apertura dell’evento “Dall’AI alla Data-driven Health: un viaggio nella Sanità del domani”, organizzato in collaborazione con Oracle nell’ambito di FORUM Sanità 2024 con l’obiettivo di confrontarsi sulle strategie per garantire una sanità guidata dai dati sicura, efficiente e personalizzata. Tiziano Innocenti (GIMBE) sottolineando come “L’IA è un co-pilota, la parte umana resta fondamentale”, evidenzia le potenzialità dell’IA in campo medico:

• miglioramento dell’assistenza personalizzata e la conseguente eliminazione degli sprechi;
• ottimizzazione dei processi sanitari e miglioramento dei servizi;
• accelerazione dello sviluppo e della commercializzazione dei farmaci;
• efficientamento della gestione dei flussi e dei task amministrativi;
• opportunità per la medical education.

Tuttavia, non mancano i rischi, ad esempio,in termini di privacy, riservatezza e sicurezza dei dati, depersonalizzazione e decontestualizzazione dell’assistenza, possibile degrado delle competenze, difficile interpretabilità dei modelli. Su questo fa eco Raffaele Ballarini, Responsabile Tech Cloud Sanità e PA Nord di Oracle Italia: “Grazie all’intelligenza artificiale, i pazienti potranno beneficiare di diagnosi più accurate e tempestive e trattamenti personalizzati, ma la sicurezza dei loro dati deve rimanere la priorità. Il nostro impegno è per una sanità più umana e centrata sul paziente, grazie a strumenti che supportano i professionisti sanitari nel loro lavoro quotidiano”.

Dati come carburante per l’IA

L’attuale fortuna dell’IA nasce anche dalla crescente capacità tecnologica di processare più dati che in passato: “Tutto ruota attorno ai dati: in termini di quantità, qualità e accessibilità”, sintetizza Innocenti (GIMBE).

In ambito sanitario, i dati provengono non solo dalle cartelle cliniche ma anche dalle infrastrutture e dalla ricerca, e sono raccolti in modo routinario dalla pratica clinica. Devono dialogare fra loro ed essere di qualità. “L’algoritmo può funzionare bene, ma se i dati di training sono distorti anche l’algoritmo produce distorsioni e allucinazioni”, sottolinea Innocenti. Gran parte dei partecipanti al dibattito evidenziano la centralità dei dati, pre-condizione per lo sviluppo delle applicazioni IA in sanità.

Maria Immacolata Cammarota, Capo progetto FSE – Dipartimento per la Trasformazione Digitale, conferma che nell’ammodernamento delle applicazioni per le aziende sanitarie viene posta grande attenzione ai dati.  Il 70% degli applicativi delle aziende sanitarie sono stati aggiornati e coerenti a FSE 2.0. “Stiamo lavorando sul data quality e per garantire che il dato sia contestualizzato nel tempo e nello spazio, sia legato all’evento che l’ha generato”, commenta.

Elena Sini, Group CIO di GVM Care and Research, uno dei maggiori gruppi privati italiani nel settore della sanità, vuole garantire l’interoperabilità con in vari fascicoli e contribuire al popolamento del FSE 2.0 ma punta anche a valorizzare il dato. La data strategy, condivisa con il top management, passa per la creazione di data lake a livello nazionale. “La mission è mettere a fattor comune dati di qualità per promuovere innovazione e ricerca, altrimenti non perseguibili”, precisa Sini.

“Insieme a molti colleghi in ambito clinico, governiamo il ciclo completo del dato, fin dalla progettazione iniziale, dandogli valore”, aggiunge da parte sua Marco Foracchi, CIO AUSL di Reggio Emilia, IRCCS. Vice-Presidente AISIS. È indispensabile che i clinici riconoscano un ritorno effettivo rispetto allo sforzo richiesto di inserire dati di qualità, come accaduto nell’esperienza di Reggio Emilia quando i referti della storia clinica dei pazienti sono comparsi nella cartella clinica.

Sul riconoscimento della centralità del dato converge anche Oracle, i cui sistemi gestiscono gran parte dei dati nel mondo della sanità. “Siamo presenti anche nei processi più innovativi di trasformazione che oggi avvengono in cloud”, precisa però Raffaele Ballarini, Responsabile Sanità Tech Cloud e PA Nord di Oracle. “Il cloud Oracle di seconda generazione, OCI (Oracle Cloud Infrastructure), supporta progetti sia di tipo tecnologico che di tipo applicativo, con soluzioni che già  contengono al proprio interno delle funzionalità di IA pronte all’uso”.

IA in campo sanitario: campi applicativi e prospettive

Sulle potenzialità delle applicazioni di IA nell’analisi clinica, Raffaele Ballarini (Oracle) porta ad esempio un caso d’uso europeo (Danimarca) dove, in collaborazione con una start-up locale, Cerebriu, è stato creato un algoritmo addestrato con migliaia di immagini di risonanze, in grado di interpretare e descrivere gli esami in poche ore anziché in giorni, andando così a supplire anche alla carenza di radiologi.

Emanuele Ciotti, Direttore Sanitario – A.O.U. Città della Salute e della Scienza di Torino, cita i casi di impiego in traumatologia (per individuare fratture non riconosciute) e in oculistica sia in ambito terapeutico sia diagnostico. “Vedo l’impatto dell’IA anche su processi e organizzazione sanitaria”, nota.

Concorda Elettra Carini, Dirigente medico Unità di Progetto PNRR – AGENAS, ricordando che l’IA è una rivoluzione da gestire e governare con benefici sia dal punto di vista clinico sia organizzativo, capace di recuperare tempo che gli operatori possono dedicare alla relazione diretta con assistito. A conferma, riporta la sua esperienza diretta in un progetto PNRR per l’IA a supporto dell’assistenza primaria grazie alla creazione di uno strumento che va a integrare le attività cliniche e organizzative del professionista sanitario.

Fabrizio D’Alba, Direttore Generale del Policlinico Umberto I e Presidente Federsanità, riconoscendo i tanti utilizzi clinici possibili dell’IA, sollecita i fornitori a fare proposte anche in ambito organizzativo e logistico (un esempio è quello delle liste di attesa) dove si potrebbero avere grandi risultati.

Raffaele Ballarini (Oracle), chiamato in causa come fornitore, ricorda infine che sono molti i progetti pilota che vanno a impattare sull’organizzazione. “Quando questi progetti vengono scalati a livello enterprise e diventano  parte integrante del processo clinico, è fondamentale che le infrastrutture siano nativamente progettate per gestire al meglio la sicurezza, come caratteristica intrinseca del servizio. Le nostre soluzioni sono progettate per garantire la massima protezione delle informazioni sensibili, in conformità con le normative italiane ed europee” sottolinea. Ma quante infrastrutture sanitarie hanno queste caratteristiche? Una domanda che le aziende sanitarie italiane dovranno cominciare a farsi.