L’IA nella Sanità: vantaggi e ostacoli per una rivoluzione digitale

L’intelligenza artificiale nella Sanità: vantaggi e ostacoli per una rivoluzione digitale

L'intelligenza artificiale (IA) ha una lunga storia nella medicina con lo sviluppo di Dendral e MYCIN, i primi sistemi esperti per l'analisi dei composti chimici, già agli inizi degli anni ‘60. Soluzioni capaci di aiutare nelle diagnosi e nei trattamenti delle infezioni batteriche. Nonostante il potenziale di MYCIN e di altri sistemi come INTERNIST-1 e CASNET, la loro adozione tra i medici è stata limitata. Negli anni '80 e '90, l'emergere dei microcomputer e una maggiore connettività hanno spinto la ricerca verso un'IA più flessibile, in grado di gestire le complessità della pratica medica e di supportare l'esperienza clinica dei medici.

Lo scenario attuale e gli obiettivi futuri

L’intelligenza artificiale ha fatto significativi progressi negli ultimi anni, trovando applicazione nel settore sanitario, dove può migliorare l’efficienza e la qualità delle cure. Utilizzata in vari ambiti, come la diagnosi precoce delle malattie, l’analisi dei dati medici e la gestione delle risorse ospedaliere, l’IA utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare grandi volumi di dati clinici, identificando pattern che potrebbero sfuggire agli operatori umani. 

La pandemia di COVID-19 ha ulteriormente accelerato l’adozione dell’IA nel settore sanitario, rendendo evidente come strumenti progettati su algoritmi possano essere di supporto in situazioni di emergenza. 

Tuttavia, l'integrazione dell’IA nella sanità è ancora disomogenea, influenzata da risorse e infrastrutture variabili. Tra le sfide principali ci sono la disponibilità dei dati, spesso non elettronici e le preoccupazioni riguardo la privacy. Inoltre, l’interoperabilità dei sistemi è un problema, poiché molti ospedali utilizzano software incompatibili.

I vantaggi dell’intelligenza artificiale nella Sanità

L’implementazione dell’IA nel settore healthcare porta con sé numerosi vantaggi, sia per i pazienti sia per i professionisti sanitari. Uno dei principali è la capacità di elaborare grandi volumi di dati in modo rapido e accurato, permettendo ai medici di prendere decisioni informate in tempi ridotti. Questo si può tradurre in una diagnosi più tempestiva e in un miglioramento delle prognosi, specialmente per le patologie complesse o rare. L’IA consente anche di personalizzare i trattamenti, adattandoli alle caratteristiche uniche di ciascun paziente, migliorando così l’efficacia della terapia e riducendo gli effetti collaterali. Inoltre, l’IA ha il potenziale di ridurre i costi sanitari: l’automazione dei processi amministrativi e il miglioramento dell’efficienza dei sistemi ospedalieri possono diminuire gli sprechi e ottimizzare l’allocazione delle risorse.

Fermo restando che questa tecnologia non sostituisce l’operato umano, per il personale sanitario, l’IA rappresenta un valido supporto nel processo decisionale. Ad esempio, i medici potrebbero usufruire di strumenti di supporto clinico come ausilio nell’elaborazione della diagnosi o dei trattamenti basati su casi simili, aiutandoli a considerare ipotesi diagnostiche che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Anche le attività di routine, come la gestione degli appuntamenti e l’aggiornamento delle cartelle cliniche, possono essere automatizzate, liberando tempo per i professionisti, che possono dedicarsi maggiormente all’assistenza diretta ai pazienti. Inoltre, l’IA può migliorare la medicina preventiva, aiutando il medico ad intercettare per esempio l’insorgenza di alcune malattie in base ai dati storici del paziente e intervenendo con misure preventive.

Gli svantaggi dell’intelligenza artificiale nella Sanità

Nonostante i benefici, l'uso dell'IA nel settore sanitario presenta svantaggi significativi che richiedono particolare attenzione da parte della comunità scientifica. Un problema principale è la dipendenza che i sistemi di IA potrebbero generare con il rischio di innescare una riduzione della capacità del personale sanitario di prendere decisioni autonomamente. Se gli algoritmi commettono errori, il personale potrebbe non essere in grado di individuarli o correggerli.

Inoltre, l'implementazione di sistemi IA può comportare costi iniziali elevati, limitando l'adozione in strutture con budget ristretti. La formazione del personale e l'aggiornamento delle infrastrutture richiedono tempo e risorse. Un'altra criticità è il "proxy bias", una misura dell’algoritmo che viene usata sostitutivamente per rappresentare un obiettivo che è difficile da quantificare direttamente, portando a pregiudizi all'interno di determinati gruppi demografici. Ad esempio, un algoritmo per la gestione dei costi ha penalizzato involontariamente pazienti di una specifica etnia, utilizzando i costi come indicatore delle necessità di cura. 

Fonti:

IBM, Namiral, Il Sole 24 Ore, Agenda Digitale