Qual è l’impatto dell’AI sui sistemi sanitari? Ed è possibile tracciare una rotta per garantirne efficacia e efficienza sviluppando al meglio il suo potenziale? Una risposta arriva dal primo Osservatorio Nazionale sull’Intelligenza Artificiale in Sanità istituito da FIASO, la Federazione Italiana Aziende Sanitarie e Ospedaliere, con l’obiettivo di connettere domanda e offerta di soluzioni AI con un approccio pragmatico e misurabile che promuova un’innovazione realmente utile per i cittadini. Una risposta ai cambiamenti in atto nel settore, alle emergenze e alle risposte che i nuovi modelli di intelligenza artificiale possono indubbiamente fornire, con tempi e modalità infinitamente superiori rispetto al passato, mettendo al centro sicurezza, efficacia, sostenibilità e valore etico delle tecnologie.
Un segnale importante e necessario secondo il dr. Luigi Vercellino, Direttore Generale ASL TO4 e coordinatore regionale FIASO per il Piemonte, con cui abbiamo approfondito l’esigenza intercettata dall’Osservatorio Nazionale sull’Intelligenza Artificiale in Sanità e le sue finalità.
«L’ingresso dell’AI nei sistemi sanitari – spiega Vercellino – è una vera rivoluzione e sta incidendo sulle modalità di lavoro, con nuovi approcci da analizzare e valutare in termini di innovazione e sviluppo. Servono però maggior capacità di pianificazione e velocità nell’accompagnare il cambiamento: FIASO ha colto questa necessità attivando, in una prima fase, la sua Rete per la condivisione di informazioni. Il vantaggio di FIASO è infatti quello di avere a disposizione una Rete interattiva tra Direttori Generali delle ASL che facilità lo scambio e l’interoperativià. Il punto della situazione è stato tracciato a fine giugno in un importate convegno a Siracusa con la presentazione dell’Osservatorio, un’iniziativa concreta per promuovere un cambio di paradigma nella sanità pubblica, capace di sfruttare il potenziale trasformativo della Gen-AI verso un sistema più intelligente, equo e orientato al futuro».
Direttore Vercellino come valuta lo sviluppo dell’AI per la sanità ad oggi?
«Esistono innumerevoli applicazioni in campo AI sostanzialmente in due ambiti: il primo riguarda il supporto all’attività medica con strumenti che consentono risparmio di tempo e migliorano l’efficacia del lavoro. Due esempi per tutti: lo sviluppo di sistemi ormai molto avanzati per l’ascolto e la trascrizione delle conversazioni medico-paziente e che tengono conto anche di altra documentazione (visite precedenti, referti di analisi e interventi). La rapida elaborazione di queste informazioni grazie all’AI aiuta il professionista nella refertazione e trascrizione su cartella clinica, offrendo inoltre indicazioni per diagnosi e cura. Nella chirurgia poi una diagnostica che si avvale di sistemi di AI sempre più sofisticati sta apportando un contributo importantissimo per precisione e riduzione dei tempi nell’analisi delle immagini. Il secondo campo in cui l’AI sta generando benefici è quello dell’health care a supporto dei sistemi sanitari.
In questi due ambiti abbiamo indirizzato l’attività dell’ASL TO4, avviata grazie a un protocollo d’intesa con il Bioindustry Park e il coinvolgimento dell’ASL CN2, con cui ci proponiamo di migliorare l’appropriatezza delle prescrizioni mediche attraverso un sistema che consenta di rilevare, per tipologia di patologie, ciò che è stato prescritto sul territorio. L’obiettivo è quello di individuare gli eccessi o le carenze di prescrizioni per visite specialistiche ed esami, al fine di definire percorsi d’intervento più adeguati e facilitare la loro gestione con evidenti ricadute sulle liste d’attesa. L’ AI riesce infatti a leggere qualsiasi tipologia di dato e a processarlo in tempi straordinari migliorando il servizio in rapidità ed efficacia.
Con il protocollo d’intesa abbiamo iniziato ad operare anche nella cura delle malattie croniche che interessano oggi il 35% della popolazione. Guardando alla tipologia, le malattie croniche sono riconducibili a 4-5 ambiti, quindi la possibilità di standardizzare gli interventi è molto elevata e ci permette di individuare e pianificare percorsi di trattamento del paziente, con relative visite ed esami di controllo, migliorando, anche qui, prenotazioni e liste d’attesa».
Di fronte ai vantaggi dell’AI quali sono gli ostacoli che si dovranno affrontare per la sua concreta ed efficace applicazione in Sanità?
«Le difficoltà per il sistema sanitario ad oggi riguardano da un lato il fatto di essere continuamente assaliti da proponenti soluzioni, tutte apparentemente utili e performanti ma con il rischio, senza adeguate strategie di valutazione e interpretazione dei dati aziendali, che non siano soddisfacenti. La mancanza di know-how interno per lo sviluppo e valutazione dei sistemi AI based rallenta, inoltre, il processo di cambiamento. Il protocollo d’intesa con il Bioindustry Park, tradottosi nel progetto sperimentale 3IA in Sanità – Introdurre e integrare Intelligenza artificiale in Sanità si propone di sopperire a questa carenza supportandoci nelle strategie di valutazione delle soluzioni e nella ricerca e accesso a finanziamenti per il loro sviluppo, grazie alla messa a disposizione di un advisor esperto in materia, quale Pietro Presti, e con Finpiemonte partner strategico. Il progetto è stato presentato all’Assessore Regionale alla Sanità Federico Riboldi che ha saputo coglierne la portata innovativa, considerandolo un progetto pilota per la sanità piemontese.
In questa direzione si colloca a pieno titolo l’Ossevatorio Nazionale sull’Intelligenza Artificiale in Sanità FIASO che permetterà di raccogliere e mettere a sistema a livello nazionale iniziative proficue sviluppate in ambiti locali, volte a veicolare il know-how e le capacità di valutazione nel settore sanitario».
Per svolgere il ruolo guida di questo cambiamento insieme alle aziende sanitarie, ai professionisti e ai cittadini, FIASO ha attivato anche una piattaforma di open innovation, NextH.ai. un’infrastruttura operativa che mette in rete aziende sanitarie, startup, università, centri di ricerca e PMI per sviluppare, testare e implementare soluzioni basate sull’IA. Attraverso due strumenti – la Call for Ideas, rivolta alle aziende sanitarie pubbliche, e la Call for Acceleration, aperta a soluzioni già validate – Next Health guida ogni fase: dall’idea al prototipo, fino ai Demo Day. I partecipanti avranno accesso a mentoring, sperimentazione reale e visibilità nazionale con l’obiettivo concreto di migliorare la qualità dei servizi sanitari, ottimizzare i processi clinici e amministrativi e generare valore per i cittadini e i professionisti della salute. Per le due call la scadenza è entro il 13 ottobre, le proposte saranno valutate dal comitato scientifico dell’Osservatorio e premiate il prossimo gennaio 2026.
