Intelligenza Artificiale in Sanità, sfide e opportunità

Direttrice degli Osservatori Sanità Digitale e Life Science Innovation

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L’Intelligenza Artificiale in Sanità sta vivendo una fase di rapida crescita in Italia, con un’adozione crescente tra i professionisti. Con il termine Intelligenza Artificiale (AI) si indica l’insieme delle tecnologie in grado di simulare alcune capacità tipiche dell’intelligenza umana, come l’apprendimento e il ragionamento. Un’evoluzione di questa tecnologia è l’AI generativa, che permette ai sistemi non solo di analizzare dati, ma anche di produrre nuovi contenuti, come testi o documenti, in modo autonomo. Secondo la Ricerca dell’Osservatorio Sanità Digitale della School of Management del Politecnico di Milano, il 26% dei medici specialisti, il 46% dei MMG e il 19% degli infermieri utilizza già strumenti di GenAI. Nonostante i benefici evidenti, restano sfide critiche da affrontare, come le preoccupazioni dei cittadini sul rapporto umano con il medico.

In questo articolo, realizzato proprio dall’Osservatorio Sanità Digitale, vengono analizzate le opportunità e le principali sfide dell’Intelligenza Artificiale in ambito sanitario, dalle implicazioni pratiche nella relazione medico-paziente fino agli aspetti etici e normativi.

Intelligenza Artificiale in Sanità: il rapporto medico – macchina

Prima di tutto è necessario premettere che il rapporto umano nel processo di cura è assolutamente imprescindibile e insostituibile. L’Intelligenza Artificiale può solo supportare il medico nella presa di decisioni in modo più rapido e nella personalizzazione della cura rispetto alle caratteristiche del paziente.

Il medico, quindi, non può essere sostituito dalla macchina. Secondo la Ricerca dell’Osservatorio, la maggior parte dei medici specialisti considera promettenti le applicazioni di GenAI, in particolare per la ricerca di informazioni scientifiche, la generazione di documenti di sintesi e l’analisi della letteratura scientifica.

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in Sanità

L’AI rappresenta uno strumento strategico per i professionisti sanitari nella ricerca e sintesi di informazioni scientifiche.

ricerca di informazioni scientifiche: l’AI generativa aiuta i professionisti sanitari a trovare rapidamente informazioni aggiornate su patologie, trattamenti e linee guida cliniche;
generazione di documenti di sintesi: gli strumenti di AI automatizzano la creazione di report clinici, lettere di dimissione, riassunti di cartelle e documenti amministrativi;
analisi della letteratura scientifica: l’AI esamina e sintetizza rapidamente grandi quantità di pubblicazioni scientifiche, aiutando i medici a rimanere aggiornati sulle evidenze più recenti; la maggior parte dei medici specialisti considera questa una delle applicazioni più promettenti della GenAI;
attività amministrativa: l’AI ottimizza programmazione risorse, magazzino farmaceutico e sale operatorie: il 53% degli specialisti, 46% infermieri e 47% MMG riconoscono il risparmio di tempo in attività amministrative;
diagnosi potenziata da Machine Learning: sistemi di AI rilevano precocemente malattie attraverso immagini radiologiche e referti, identificando pattern patologici sfuggenti all’osservazione umana;
supporto alla decisione clinica: algoritmi analizzano dati multidisciplinari per suggerire diagnosi e piani terapeutici;
prevenzione personalizzata e medicina predittiva: l’AI elabora dati di screening, genomica e stili di vita per individuare pazienti a rischio e abilitare strategie di prevenzione mirate;
ottimizzazione terapie farmacologiche: piattaforme AI analizzano la risposta dei pazienti ai trattamenti, suggerendo aggiustamenti personalizzati in oncologia e reumatologia;
drug discovery: l’AI accelera i processi di ricerca, simulando virtualmente i meccanismi d’azione delle molecole e selezionando i candidati più promettenti per i trial clinici;
formazione e la simulazione: piattaforme AI supportano la formazione del personale sanitario simulando scenari clinici complessi e personalizzando i percorsi di apprendimento.

Secondo la Ricerca dell’Osservatorio, grazie all’adozione di questi strumenti, ogni medico specialista potrebbe risparmiare mediamente circa 2 giornate all’anno solo per la ricerca di informazioni scientifiche e una settimana in attività amministrative o di gestione operativa. Per i Medici di Medicina Generale, il risparmio potenziale si estende fino a due settimane lavorative per ciascun medico in attività di tipo amministrativo o legate alla gestione operativa.

Sfide aperte dell’AI in Sanità, tra competenze, dati e fiducia

Se i vantaggi tecnici e clinici dell’AI sono sempre più evidenti, restano punti critici che richiedono attenzione urgente.

qualità e interoperabilità dei dati: la frammentazione dei sistemi informativi regionali e la scarsa interoperabilità ostacolano l’efficacia degli algoritmi; lo sviluppo sia delle Cartelle Cliniche Elettroniche sia del Fascicolo Sanitario Elettronico 2.0 risultano essenziali anche per l’alimentazione dell’Ecosistema Dati Sanitari (EDS): l’85% delle strutture ha una CCE attiva, ma l’utilizzo si attesta al 62%.
rischio di bias e discriminazione: i dataset di training, spesso sviluppati su popolazioni all’estero, potrebbero non rappresentare la specificità epidemiologica e socio-demografica italiana;
carenza di competenze: l’Intelligenza Artificiale richiede competenze trasversali in ambito clinico, tecnologico, etico, ma il 40% delle aziende sanitarie segnala carenza di competenze e il 34% scarsa cultura digitale;
preoccupazioni dei pazienti: un cittadino su tre ritiene che, in prospettiva, l’AI possa portare più benefici che rischi e il 24% dei cittadini ritiene che l’AI possa aiutare il medico a prendere decisioni più precise e rapide; tuttavia, il 36% è preoccupato che l’AI possa compromettere il rapporto con il medico e il 29% teme che l’AI possa in qualche modo sostituire il medico;
preoccupazioni dei medici per l’utilizzo dell’AI da parte dei pazienti: il 31% dei cittadini ha utilizzato strumenti di AI generativa e l’11% lo ha fatto in ambito salute, in particolare per la ricerca di informazioni su problemi di salute e farmaci e terapie. Tuttavia, se il rapporto medico-macchina non desta particolari preoccupazioni, lo stesso non si può dire per gli assistiti: i medici, infatti, sono preoccupati del possibile utilizzo inappropriato degli strumenti di AI da parte dei cittadini/pazienti e dei consigli errati che questi potrebbero ricevere. Per questo motivo, i professionisti sanitari ritengono maggiormente opportuno che strumenti di Intelligenza Artificiale debbano essere utilizzati a supporto delle decisioni e delle attività del personale sanitario;
privacy dei dati e sicurezza: è fondamentale garantire la trasparenza sull’utilizzo dei dati personali dei cittadini, sempre nel rispetto del GDPR, soprattutto considerando che l’utilizzo autonomo di strumenti di AI da parte dei pazienti può portare a comportamenti rischiosi, sollevando questioni etiche;
conformità normativa e responsabilità: con l’entrata in vigore dell’AI Act europeo (aprile 2024), vengono richiesti standard più elevati di trasparenza, auditabilità e sicurezza per le applicazioni sanitarie. Rimane però cruciale definire responsabilità chiare in caso di errori degli algoritmi, tutelando sia pazienti che professionisti. Inoltre, il 55% degli specialisti e il 47% dei MMG segnalano la mancanza di trasparenza nei processi decisionali come ostacolo all’adozione dell’AI.

AI in Sanità: il futuro tra innovazione e responsabilità

L’introduzione sempre più massiccia dell’Intelligenza Artificiale in sanità rappresenta una svolta epocale per tutto il sistema, offrendo nuovi strumenti a supporto di medici, pazienti e operatori. Tuttavia, la Trasformazione Digitale pone nuove sfide, tra cui la gestione del cambiamento organizzativo nelle strutture sanitarie e l’effettivo utilizzo delle soluzioni digitali di professionisti e cittadini-pazienti, oltre che la garanzia di sostenibilità degli interventi. Emerge in aggiunta una nuova criticità legata all’incertezza sulle risorse disponibili al termine del PNRR (57% delle aziende sanitarie).

Guardando al futuro, sarà fondamentale accompagnare l’innovazione tecnologica con investimenti nella formazione delle competenze digitali e nella cultura del cambiamento, promuovendo un dialogo aperto tra tutti gli attori del sistema, dalla governance pubblica agli operatori, fino ai pazienti. Solo così sarà possibile cogliere appieno le opportunità offerte dall’Intelligenza Artificiale, garantendo benefici concreti, sicurezza e rispetto dei diritti delle persone e costruendo una sanità realmente più efficace, sostenibile e inclusiva.