a Tomografia Assiale Computerizzata (TAC), una tecnica di imaging medico ampiamente utilizzata per diagnosticare numerose patologie, sta subendo una trasformazione significativa grazie all’introduzione di tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale (AI). Queste innovazioni stanno ridefinendo il panorama della diagnostica per immagini, migliorando la qualità delle scansioni, riducendo i tempi di acquisizione e, soprattutto, aumentando l’accuratezza nella diagnosi. Prima di esplorare il ruolo dell’AI nella TAC, è utile capire brevemente il contesto storico di questa tecnologia. Indice degli argomenti -Tac, genesi, evoluzione e impatto dell’IA -Tac con l’IA: i vantaggi -Ridurre la dose di radiazioni -Aiutare i radiologi nell’interpretazione delle scansioni -La velocità di elaborazione -Riduzione dei rischi per i pazienti -Riduzione del rischio di errore umano -Tac con IA, le sfide da affrontare -Accesso a dati di qualità per il training -La resistenza culturale -Prospettive future dell’integrazione AI e imaging medico Tac, genesi, evoluzione e impatto dell’IA La TAC è stata sviluppata negli anni ’70 da Sir Godfrey Hounsfield, che ha combinato la tecnologia dei raggi X con algoritmi informatici per creare immagini tridimensionali delle strutture interne del corpo umano. Da allora, la TAC si è evoluta significativamente, con miglioramenti nella risoluzione delle immagini e nella velocità di scansione. Tuttavia, con l’avvento dell’AI, stiamo entrando in una nuova era di diagnostica per immagini. L’Intelligenza Artificiale, e in particolare l’apprendimento profondo (deep learning), sta avendo un impatto rivoluzionario nel campo della radiologia, incluso nella TAC. L’AI può migliorare vari aspetti del processo, dalla riduzione del rumore nelle immagini all’identificazione automatica di anomalie. Tac con l’IA: i vantaggi Esaminiamo alcuni dei modi principali in cui l’AI sta trasformando la TAC. Una delle principali applicazioni dell’AI nella TAC è il miglioramento della qualità dell’immagine. Le tecniche di riduzione del rumore basate sull’AI permettono di ottenere immagini più nitide anche utilizzando dosi ridotte di radiazioni. Questo è cruciale, poiché uno dei principali limiti della TAC è la quantità di radiazioni a cui i pazienti sono esposti durante l’esame. L’AI può utilizzare algoritmi di apprendimento profondo per analizzare le immagini rumorose e ricostruire immagini ad alta risoluzione, minimizzando il degrado della qualità visiva. Una tecnica particolarmente promettente è la cosiddetta “super-risoluzione”. Ridurre la dose di radiazioni Grazie a reti neurali profonde, l’AI può prendere immagini a bassa risoluzione e “prevedere” dettagli mancanti, migliorando la nitidezza e la definizione. Questi approcci, già in fase di sperimentazione clinica, permettono ai radiologi di vedere strutture più fini e identificare patologie che altrimenti potrebbero essere difficili da rilevare. Come accennato, uno dei principali vantaggi dell’utilizzo dell’AI nella TAC è la possibilità di ridurre la dose di radiazioni. Tradizionalmente, ridurre la dose di radiazioni in una TAC comporta una perdita di qualità dell’immagine. Tuttavia, grazie agli algoritmi di deep learning, è possibile ottenere immagini ad alta qualità anche con dosi molto basse. Questi algoritmi analizzano le immagini “rumorose” (quelle ottenute con dosi ridotte di radiazioni) e le elaborano per migliorare la qualità, restituendo immagini nitide e diagnostiche. Un esempio notevole è l’algoritmo di “dose ridotta” sviluppato da Google Health in collaborazione con alcune università, che utilizza reti neurali per migliorare la qualità delle immagini TAC a basso dosaggio. Questa tecnologia è già stata testata con successo in ambienti clinici e ha il potenziale di ridurre l’esposizione alle radiazioni per milioni di pazienti all’anno. Aiutare i radiologi nell’interpretazione delle scansioni Oltre al miglioramento della qualità delle immagini, l’AI ha dimostrato una straordinaria capacità di aiutare i radiologi nell’interpretazione delle scansioni. Sistemi di intelligenza artificiale possono essere addestrati per rilevare automaticamente varie condizioni, come tumori, emorragie cerebrali, aneurismi e fratture. Questi sistemi analizzano milioni di immagini precedentemente etichettate per “apprendere” i modelli associati a determinate patologie, e una volta addestrati, possono fornire suggerimenti diagnostici quasi in tempo reale. In particolare, le reti neurali convoluzionali (CNN), un tipo di AI specializzato nell’elaborazione delle immagini, hanno mostrato risultati eccellenti nell’identificazione di patologie come il cancro ai polmoni e le malattie cardiovascolari. Secondo uno studio pubblicato su Nature Medicine, un sistema di AI sviluppato da Google ha raggiunto una precisione diagnostica pari, se non superiore, a quella dei radiologi umani nell’identificazione di noduli polmonari maligni da scansioni TAC. La velocità di elaborazione Un altro vantaggio dell’introduzione dell’AI nella TAC è la velocità di elaborazione. L’AI può automatizzare molti aspetti del flusso di lavoro di una scansione TAC, come la segmentazione delle immagini (il processo di isolare determinate aree di interesse, come un tumore o un organo) e l’elaborazione dei dati. Ciò riduce il carico di lavoro dei radiologi e velocizza i tempi di risposta per i pazienti. In situazioni di emergenza, come nel caso di ictus o traumi, la velocità è fondamentale. L’AI può aiutare a identificare immediatamente lesioni cerebrali o sanguinamenti interni e segnalare queste anomalie ai medici prima che abbiano il tempo di esaminare manualmente le immagini, migliorando così i tempi di intervento e, in molti casi, salvando vite. In Italia vi sono già diversi casi di eccellenza nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale (IA) applicata alla diagnostica medica, in particolare alle tomografie computerizzate (TAC). Riduzione dei rischi per i pazienti Queste tecnologie innovative stanno trasformando il settore sanitario, migliorando la precisione diagnostica e riducendo i rischi per i pazienti. Il primo esempio di avanguardia è stato realizzato nel 2020 al Policlinico Gemelli di Roma dove è stata installata una TAC dotata di IA che consente una drastica riduzione della dose di radiazioni erogate ai pazienti, fino all’82% in meno rispetto ai metodi convenzionali. La TAC utilizza algoritmi avanzati per ottimizzare il posizionamento del paziente, riducendo i tempi di esame e migliorando la qualità delle immagini, con vantaggi sia per il personale medico che per i pazienti. Questo sistema consente anche di eseguire esami complessi, come quelli cardiologici, in modo più veloce e con maggiore precisione. Riduzione del rischio di errore umano Un altro vantaggio dell’IA applicata alle TAC è la riduzione del rischio di errore umano, grazie a un innovativo sistema di auto-posizionamento che permette al tomografo di adattarsi automaticamente alla struttura corporea del paziente. Ciò si traduce in un miglioramento del flusso di lavoro, permettendo ai tecnici di concentrarsi su altre attività cruciali per la cura del paziente. Successivamente queste tecnologie si sono abbastanza diffuse in tutta Italia. Un altro esempio di eccellenza si trova all’Ospedale Cervello di Palermo, dove una TAC dotata di IA viene utilizzata per migliorare la qualità diagnostica e ridurre i tempi di scansione. Anche qui, l’IA contribuisce a ottimizzare la dose di radiazioni e a garantire una maggiore accuratezza nella rilevazione di patologie, soprattutto per pazienti pediatrici o con condizioni critiche. Al Policlinico di Taranto, la TAC dotata di IA consente diagnosi più rapide e precise, specialmente nelle scansioni cerebrali e cardiache, riducendo il margine di errore e abbattendo la dose di radiazioni erogate. La Fondazione IRCCS San Gerardo dei Tintori di Monza ha introdotto una TAC intelligente che, grazie all’IA, migliora la qualità delle immagini diagnostiche, riduce il tempo degli esami e diminuisce le radiazioni necessarie, offrendo un’esperienza più sicura per i pazienti. Al San Raffaele di Milano, la tecnologia IA è utilizzata per migliorare il flusso di lavoro e aumentare l’accuratezza diagnostica. Il sistema di posizionamento automatico e la gestione efficiente delle immagini permettono di eseguire esami più rapidi, riducendo i tempi di attesa e migliorando la qualità complessiva delle diagnosi. Anche l’Ospedale San Salvatore di Pesaro ha adottato una TAC basata su IA, che consente di ridurre significativamente il tempo degli esami e la dose di radiazioni per i pazienti, rendendo l’intero processo diagnostico più sicuro ed efficiente. Tac con IA, le sfide da affrontare Nonostante i promettenti progressi, ci sono ancora diverse sfide da affrontare prima che l’AI diventi una parte integrante di tutte le applicazioni TAC. Accesso a dati di qualità per il training Una delle principali difficoltà è l’accesso ai dati di alta qualità necessari per addestrare gli algoritmi di apprendimento profondo. Per addestrare un modello di AI in modo efficace, sono necessari milioni di immagini mediche etichettate con precisione, cosa che non è sempre facilmente disponibile a causa delle restrizioni sulla privacy e delle regolamentazioni sui dati sanitari. Inoltre, l’affidabilità dei sistemi di AI deve essere garantita attraverso studi clinici rigorosi. Sebbene molti modelli di AI abbiano mostrato prestazioni eccezionali in ambienti controllati, è essenziale verificare che questi sistemi siano altrettanto efficaci e affidabili quando utilizzati in ospedali e cliniche reali. Il rischio di falsi positivi o falsi negativi, ad esempio, potrebbe avere gravi conseguenze se l’AI non fosse accuratamente convalidata. La resistenza culturale Infine, c’è anche una resistenza culturale all’interno della comunità medica riguardo all’adozione dell’AI. Molti radiologi vedono queste tecnologie come una potenziale minaccia al loro ruolo, temendo che l’AI possa sostituire i professionisti umani. Tuttavia, la maggior parte degli esperti ritiene che l’AI sarà uno strumento complementare piuttosto che sostitutivo, poiché il giudizio clinico umano rimarrà fondamentale per la valutazione complessiva del paziente. Nonostante queste sfide, le potenzialità future dell’AI nella TAC sono immense. Prospettive future dell’integrazione AI e imaging medico Si prevede che l’integrazione di AI e imaging medico continuerà a espandersi, con lo sviluppo di tecnologie ancora più avanzate. Ad esempio, la combinazione di AI e realtà aumentata potrebbe consentire ai medici di visualizzare immagini TAC in tempo reale durante gli interventi chirurgici, migliorando la precisione e riducendo i rischi operativi. Un’altra area di interesse è l’uso dell’AI per monitorare le condizioni dei pazienti nel tempo. L’AI potrebbe analizzare le scansioni TAC ripetute per rilevare cambiamenti sottili nelle condizioni del paziente che potrebbero sfuggire all’occhio umano. Ciò potrebbe portare a diagnosi più precoci e trattamenti più tempestivi, migliorando significativamente gli esiti clinici. Inoltre, l’AI potrebbe giocare un ruolo chiave nell’ottimizzazione delle risorse sanitarie. Con l’aiuto di algoritmi di intelligenza artificiale, gli ospedali potrebbero gestire in modo più efficiente il flusso di pazienti e l’assegnazione delle risorse, riducendo i tempi di attesa e migliorando l’accesso alle cure. Anche se rimangono alcune sfide da affrontare, tra cui la disponibilità di dati di alta qualità, l’affidabilità dei sistemi di AI e l’accettazione da parte della comunità medica. Nonostante ciò, le prospettive future sono molto promettenti, e l’AI ha il potenziale per trasformare radicalmente il panorama della diagnostica per immagini nei prossimi anni. Testo a cura di: Domenico Marino Università Degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria

Il primo agosto 2024 è entrata in vigore la legge europea sull’intelligenza artificiale, l’AI Act. Si tratta del primo regolamento globale sull’intelligenza artificiale (IA) al mondo, che mira a promuovere lo sviluppo e la diffusione responsabili dell’IA nell’UE. Applicato a svariati settori, inclusa la sanità, l’AI Act ha compiuto i primi passi nel 2021 con la proposta da parte della Commissione europea ed è stabilito che la maggior parte delle sue norme troveranno applicazione a partire dall’agosto 2026. Si tratta dunque di un percorso articolato, in cui diversi attori hanno contribuito, e potranno ancora farlo, alla definizione ed effettiva implementazione di questa norma rivoluzionaria. Indice degli argomenti -L’applicazione dell’IA al settore sanitario -Motivi di entusiasmo per l’applicazione dell’IA nel settore sanitario -Le priorità dell’opinione pubblica in materia di politica sanitaria -Motivi di preoccupazione per l’applicazione dell’IA nel settore sanitario -Rischi di pregiudizi -Mancanza di diversità -Decisioni distorte basate sull’IA -Protezione della privacy e della riservatezza -Protezione della proprietà intellettuale e dei segreti commerciali -Migliorare la fiducia dei pazienti -Le sfide per l’Ue e i Paesi membri -Come si inserirà il nuovo regolamento all’interno della legislazione in essere -Obiettivi inconciliabili? -Come conciliare un processo legislativo lungo su tematiche caratterizzate da rapidi cambiamenti -Il necessario sostegno alle Autorità L’applicazione dell’IA al settore sanitario Assieme a diversi stakeholder, abbiamo approfondito quali sono le implicazioni dell’AI Act nello specifico per il settore della sanità. Lo abbiamo fatto da una prospettiva che considera non solo il contesto specifico in cui la legge nasce ed è destinata ad una applicazione diretta, ossia l’UE e i suoi paesi membri, ma anche i potenziali risvolti su scala globale. Partiamo da una considerazione: l’applicazione dell’IA nel settore sanitario non è equivalente a quella in altri settori. Il punto di partenza può essere medesimo: l’IA è portatrice di una serie di benefici rivoluzionari insieme ad alcuni importanti rischi; ma la posta in gioco è decisamente più alta. Ha infatti a che fare con i nostri dati personali più sensibili. E le sue conseguenze impattano direttamente la nostra vita. Come l’UE, anche il resto del mondo si sta occupando di regolamentare l’intelligenza artificiale con la differenza che l’UE, con l’AI Act, ha dato alla luce quello che può essere considerata la prima (e al momento unica) legislazione più completa e influente in materia. Quando l’UE ha approvato il suo regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) nel 2016, ha stabilito un nuovo standard molto elevato per la privacy online. Molte imprese hanno scelto di seguire le leggi del l’UE anche quando operano al di fuori del l’Europa; aderire a un unico standard a livello mondiale era preferibile rispetto a seguire un mosaico di standard in diverse giurisdizioni. Dunque, anche con l’intelligenza artificiale, l’Europa potrebbe ancora una volta stabilire le regole del gioco globale. Motivi di entusiasmo per l’applicazione dell’IA nel settore sanitario Nell’annunciare l’AI Act, il Parlamento europeo ha elencato i “molti vantaggi dell’IA.” Il primo in quella lista, davanti a energia sostenibile, produzione più efficiente e trasporto più pulito, era proprio quello di “una migliore assistenza sanitaria.” Il New England Journal of Medicine ha scritto che l’IA “offre enormi promesse per migliorare quasi tutti gli aspetti di come forniamo e riceviamo cure.” Gli strumenti basati sull’IA potrebbero consentire ai pazienti di autodiagnosticarsi, e anche di risparmiare tempo agli operatori sanitari riducendo la documentazione. Gli algoritmi basati sull’IA potrebbero trasformare il modo in cui ricerchiamo e trattiamo le malattie rare, identificando modelli che sarebbero difficili o impossibili da rilevare per gli analisti umani, mentre la modellazione predittiva potrebbe prevedere come queste malattie rare progrediscono, consentendo un trattamento più mirato. E la lista continua. L’IA potrebbe contribuire a creare sperimentazioni virtuali che integrino le prove cliniche, il che significa che medicinali, vaccini, dispositivi e procedure potrebbero raggiungere la popolazione più rapidamente e con costi di sviluppo inferiori. I modelli di “Digital twins” potrebbero aiutare a prevedere come un paziente può rispondere ad una procedura o farmaco. “Can AI help heal the world?” si domandava The Economist nel 2022; una domanda che già allora appariva del tutto retorica. Le priorità dell’opinione pubblica in materia di politica sanitaria A fronte di queste prospettive di applicazione l’entusiasmo della popolazione è molto alto. Brunswick ha recentemente condotto un sondaggio tra la popolazione maggiorenne di Italia, Germania, Francia e Spagna per comprendere le priorità dell’opinione pubblica in materia di politica sanitaria. I 2.000 intervistati (500 per Paese) sono stati interpellati su numerosi aspetti, tra cui l’uso dell’IA nel settore sanitario. Ne emerge un quando interessante, dove la maggioranza della popolazione mostra entusiasmo all’idea di utilizzare l’IA artificiale in ambito sanitario (italiani e spagnoli in particolare), specie tra coloro che sono giovani, con una buona condizione finanziaria e in salute. In particolare, è interessante osservare come la maggior parte dei rispondenti identifica proprio nelle applicazioni dell’IA la soluzione più efficace per rispondere a quelli che ad oggi risultano le maggiori criticità strutturali del sistema sanitario: i tempi di attesa per accesso a trattamenti e cure e la carenza di professionisti. Motivi di preoccupazione per l’applicazione dell’IA nel settore sanitario I principali rischi dell’IA nell’assistenza sanitaria, secondo un report datato 2022 del Parlamento europeo, sono: “potenziali errori e danni al paziente; rischio di pregiudizi e maggiori disuguaglianze sanitarie; mancanza di trasparenza e fiducia; e vulnerabilità agli attacchi informatici e alle violazioni della privacy.” Sebbene alcuni di questi rischi non siano specifici dell’assistenza sanitaria, le loro conseguenze lo sono. Rischi di pregiudizi Pensiamo al rischio di pregiudizio, per esempio. L’intelligenza artificiale si basa su grandi quantità di dati. In ambito sanitario, questo significa dati personali relativi alla salute. Tali dati potrebbero riflettere e perpetuare diversi tipi di pregiudizi, che possono essere particolarmente concentrati su gruppi e minoranze più vulnerabili. Mancanza di diversità Il nostro collega Ben Hirschler ha evidenziato la mancanza di diversità nelle sperimentazioni cliniche: “Le sperimentazioni cliniche sono insufficienti perché non riflettono in modo accurato la diversità dei diversi gruppi di pazienti”, ha scritto. “Questo significa che i dati che generano non riescono a cogliere l’intero quadro dei benefici (e talvolta degli effetti negativi) che la medicina moderna può apportare.” L’IA potrebbe ulteriormente aumentare la diffusione e l’applicazione errata di tali dati distorti. C’è una vicenda, che è emblematica di questo rischio, su una chatbot di IA a cui è stato chiesto: “Il medico e l’infermier* si sono sposati e uno/a è rimasta incinta. Chi è rimasto incinta?” La risposta della chatbot è stata: l’infermiera. Informato che si trattava di un infermiere uomo, la chatbot non ha capito la domanda in quanto non poteva cogliere che il medico era una donna e l’infermiere un uomo. Tali pregiudizi e dati non rappresentativi comportano rischi per i pazienti. “Ciò può portare a decisioni distorte basate sull’IA, che possono ulteriormente accentuare le disparità sanitarie, la discriminazione, il trattamento ineguale e l’accesso ineguale all’assistenza sanitaria”, ha sottolineato Milana Trucl, responsabile delle politiche per il Forum europeo dei pazienti, un’organizzazione senza scopo di lucro i cui membri rappresentano collettivamente più di 150 milioni di pazienti in tutta Europa. Decisioni distorte basate sull’IA Tali pregiudizi e dati non rappresentativi comportano rischi per i pazienti. “Ciò può portare a decisioni distorte basate sull’IA, che possono ulteriormente accentuare le disparità sanitarie, la discriminazione, il trattamento ineguale e l’accesso ineguale all’assistenza sanitaria”, ha sottolineato Milana Trucl, responsabile delle politiche per il Forum europeo dei pazienti, un’organizzazione senza scopo di lucro i cui membri rappresentano collettivamente più di 150 milioni di pazienti in tutta Europa. Protezione della privacy e della riservatezza Un’altra preoccupazione è la protezione della privacy e della riservatezza sia per i pazienti che per le aziende. I pazienti ovviamente non vogliono che i loro dati siano usati o accessibili senza il loro consenso, o per scopi per cui non sono d’accordo. “Anche il limitato coinvolgimento dei pazienti durante lo sviluppo dell’IA comporta un rischio, in quanto può portare a soluzioni che non soddisfano adeguatamente le esigenze specifiche del paziente”, afferma Trucl. “Tra i principali rischi individuati vi sono anche la mancanza di regole chiare in materia di responsabilità, supervisione umana e trasparenza, nonché la fuga, la divulgazione non autorizzata o l’uso involontario dei dati sanitari. Tale trattamento e uso improprio di dati sensibili potrebbe avere conseguenze di vasta portata.” Protezione della proprietà intellettuale e dei segreti commerciali Per le aziende, la protezione della proprietà intellettuale e dei segreti commerciali è di primaria importanza. L’IA generativa in particolare può porre sfide a entrambi: “il sistema di IA non è progettato per distinguere tra informazioni riservate e non riservate,” Reuters ha riferito nel dicembre 2023. “L’input non sarà considerato segreto commerciale e l’output non sarà considerato segreto commerciale…” Man mano che l’IA si integra in più aspetti dell’assistenza c’è anche il timore che l’IA possa sostituire piuttosto che aiutare i fornitori di assistenza sanitaria. Mentre la tecnologia rende le cure più efficienti, si teme infatti che potrebbe anche ridurre l’empatia rendendo il processo guidato dai dati piuttosto che dai medici. Sara Roda, consulente politica del CPME [Comitato Permanente dei Medici Europei], afferma che l’organizzazione preferisce il termine “intelligenza aumentata”: “l’IA dovrebbe essere utilizzata per migliorare le competenze dei medici e le capacità specifiche”, dice Roda. Avere medici che co-progettano l’IA in sanità aiuterà a garantire quel rapporto complementare. Migliorare la fiducia dei pazienti Una sfida finale, che è forse la più importante è quella della fiducia. Che potrebbe migliorare il modo in cui pazienti, professionisti della sanità e politici diventano “AI literate“, ossia consapevoli di ciò che significa per loro, il loro lavoro, i loro dati, le loro vite. Dimostrare che le soluzioni e gli strumenti basati sull’IA sono affidabili sarà dunque fondamentale per garantire questo processo. Molte delle considerazioni avanzate sui rischi dell’IA in sanità trovano anche conferma dai risultati del già menzionato sondaggio a cura di Brunswick. È infatti fondamentale ricordare che esiste una significativa minoranza di cittadini ancora poco propensa all’utilizzo dell’IA in sanità. In particolare, sono molto preoccupati dai potenziali errori e dal rischio di creare danni ai pazienti, così come dalla paura di generare perdita di posti di lavoro. In aggiunta a queste preoccupazioni, gli italiani in particolare si aspettano che ci sia una forte regolamentazione degli aspetti legati alla trasparenza dei processi governati dall’IA. Di queste sfide e rischi dovrà sicuramente tenerne conto la comunità di stakeholder dell’UE chiamata a portare a compimento nei prossimi anni il processo di implementazione del AI Act, così come il resto del mondo. Le sfide per l’Ue e i Paesi membri Guardando invece specificamente all’UE e i suoi paesi membri, abbiamo individuato tre sfide “esclusive”. Come si inserirà il nuovo regolamento all’interno della legislazione in essere Come la legislazione specifica per l’IA si inserirà nella legislazione già esistente del settore sanitario, in particolare il regolamento sui dispositivi medici (MDR) e il regolamento sui dispositivi medico-diagnostici in vitro (IVDR). Lo stesso vale per il modo in cui si inserirà nella legislazione futura, come quella che istituirà lo spazio europeo dei dati sanitari. “L’AI Act rappresenta un significativo passo avanti nella regolamentazione della protezione dei dati sanitari,” dice Patrick Boisseau, direttore generale di MedTech Europe, l’associazione professionale leader per l’industria delle tecnologie mediche. “È imperativo rafforzare le misure esistenti e allinearsi alle norme settoriali come MDR/IVDR, ma anche alla legislazione orizzontale come il GDPR, i diritti di proprietà intellettuale e la direttiva sui diritti di segreto commerciale.” Sofia Palmieri, ricercatrice presso l’Università di Gent che si è concentrata sulle sfide giuridiche ed etiche del l’IA nel settore sanitario, teme che “nonostante il MDR sia un regolamento piuttosto recente, potrebbe non essere in grado di riassumere le caratteristiche specifiche che giustificavano una regolamentazione speciale per l’IA”. In tal senso è “particolarmente preoccupata per la convalida clinica dei sistemi di IA che continuano a imparare dai nuovi dati ricevuti. Occorre esaminare attentamente l’attuale normativa sui dispositivi medici per valutare se possa garantire la sicurezza clinica e l’efficacia di questo tipo di sistema di IA nel tempo.” Come sia Boisseau che Palmieri alludono, il panorama legislativo è dunque complicato e lo diventerà ancora di più. Obiettivi inconciliabili? Due degli obiettivi dichiarati dell’UE sono di “promuovere … il benessere dei suoi cittadini” e “il progresso scientifico e tecnologico.” Pertanto, da un lato, l’applicazione dell’IA è considerato un acceleratore in questo senso, dato il suo potenziale nel favorire il progresso nella maggior parte dei settori, incluso quello sanitario. Dall’altro, tuttavia due dei valori fondatori dell’UE sono “libertà” e “diritti umani”, e l’Europa ha la reputazione di adottare leggi severe come la GDPR per proteggere i diritti individuali e la privacy. La natura dell’intelligenza artificiale crea inevitabilmente nuove e profonde sfide per molti diritti e libertà. Il modo di equilibrare questi obiettivi concorrenti non è necessariamente unico per l’Europa, ma sicuramente la scelta in questo ambito sarà molto critica. Come conciliare un processo legislativo lungo su tematiche caratterizzate da rapidi cambiamenti Effy Vayena, professore fondatore del laboratorio di etica e politica sanitaria presso l’ETH di Zurigo, e Andrew Morris, direttore di Health Data Research UK, hanno scritto che la legislazione in materia di IA “dovrà tenere il passo con gli sviluppi tecnologici in corso, cosa che non avviene attualmente. Dovrà anche tener conto della natura dinamica degli algoritmi, che apprendono e cambiano nel tempo.” Questa sfida è amplificata dal processo legislativo europeo. Prendiamo l’EU AI Act: la Commissione europea lo ha proposto nel 2021; il Consiglio dell’UE ha adottato l’approccio generale nel 2022 e a metà del 2023 il Parlamento europeo ha espresso la propria posizione. La nuova legge è entrata in vigore ad agosto 2024 e, come scrivevamo, avrà una piena applicazione nell’arco di due anni. La GDPR addirittura ha radici normative che risalgono a più di due decenni. I proponenti affermano che un approccio così misurato produce una legislazione efficace e ponderata. Gli autori, d’altro canto, temono che un simile approccio sia troppo rigido per la tecnologia che sta cercando di regolare. È stato soprannominato “il problema della Regina Rossa“, riferendosi al consiglio della Regina Rossa ad Alice in “Attraverso lo Specchio”: “Ora qui, vedi, ci vuole tutta la corsa che puoi fare, per rimanere nello stesso posto. Se vuoi andare da qualche altra parte, devi correre due volte più veloce!” Il necessario sostegno alle Autorità Alcuni mesi fa l’OMS ha pubblicato un elenco di considerazioni per la regolamentazione dell’IA nel settore sanitario. Il passo finale di tale elenco è stato: “Promuovere la collaborazione tra organismi di regolamentazione, pazienti, professionisti del settore sanitario, rappresentanti del l’industria e partner governativi.” Tale collaborazione, secondo Patrick Boisseau di MedTech Europe, è parte integrante del l’UE nel raggiungimento di un delicato equilibrio: proteggere i dati sanitari personali, dare la priorità all’innovazione e migliorare gli outcome sanitari. Per le imprese dunque sarà importante, tenendo conti dei rischi discussi e delle aspettative dei vari stakeholder, accompagnare l’implementazione di questa nuova legislazione comunicando la propria visione di valore dell’IA nella sanità sia ai politici che al pubblico in generale, mentre si cerca di trovare un equilibrio tra gli obiettivi a volte contrastanti della politica pubblica. Comunicare questo valore richiederà una volontà di adattarsi al cambiamento dello scenario e la capacità di articolare un messaggio credibile, chiaro e pertinente. Per tutto il dibattito su come l’Europa dovrebbe regolare l’IA, c’è in ogni caso un aspetto che non viene messo in discussione: ossia che rimane ancora in corso. Si tratta di una discussione a cui le organizzazioni sanitarie e le aziende hanno l’opportunità di partecipare e possibilmente di contribuire a definirne la forma. Testo a cura di: Francesca Scassellati Sforzolini Partner, Healthcare and Lifesciences Global Lead di Brunswick Cesare Calabrese Associate di Brunswick

Alcuni dati allarmanti, presentati nell’ultimo rapporto Gimbe delineano, ancora una volta, una situazione critica per la sanità italiana: nonostante una spesa per l’SSN prevista in aumento del 5,8% rispetto all’anno precedente, l’Italia spende, per la spesa sanitaria pubblica, circa 889 euro in meno per persona rispetto alla media dei paesi OCSE membri dell’Unione Europea. Il gap complessivo sfiora i 52,4 miliardi di euro. Italia, sotto media anche in termini % sul PIL: 6,2% rispetto alla media di 6,9%. Un divario che si traduce spesso in un aumento della spesa sanitaria privata, a carico delle famiglie (+10,3%), forti discrepanze territoriali, una minore disponibilità di risorse per i servizi essenziali, per l’innovazione di processi e tecnologie e per un adeguato riconoscimento economico al personale sanitario. Pressioni sul sistema che si trasformano in forti disagi nel quotidiano primo tra tutti il problema delle liste di attesa. Indice degli argomenti -Decreto sulle liste d’attesa: interventi e novità Trasparenza e completezza delle informazioni sui tempi di attesa -La spinta del digitale Il giudizio dei CIO Le valutazioni dei Direttori Generali -Le priorità per il futuro digitale delle liste d’attesa -L’assessment HIMSS EMRAM (Electronic Medical Record Adoption Model) -Il valore e le prospettive del mercato della sanità digitale in Italia Decreto sulle liste d’attesa: interventi e novità Il Decreto sulle liste d’attesa (DL73/2024), entrato ufficialmente in vigore dal 1 Agosto 2024, rappresenta una prima risposta per rispondere alla situazione critica dei disagi che gravano sul Sistema salute italiano. I 7 articoli e le nuove linee guida, univoche per tutto il territorio nazionale, definiscono regole e responsabilità. Tra le novità più rilevanti, l’istituzione della Piattaforma nazionale delle liste di attesa presso Agenas e la nascita dell’Organismo di verifica e controllo sull’assistenza sanitaria per garantire qualità e trasparenza. Un altro intervento è rappresentato dal Centro unico di prenotazione (CUP) a livello regionale per coordinare le prenotazioni delle prestazioni sanitarie erogate sia dal settore pubblico sia da quello privato accreditato. Il decreto prevede inoltre il potenziamento dell’offerta assistenziale nei fine settimana e l’estensione delle fasce orarie per visite diagnostiche e specialistiche; l’eliminazione del limite di spesa per l’assunzione di personale nel Servizio sanitario nazionale e la riduzione al 15% dell’imposta sulle prestazioni straordinarie del personale per le attività legate alla riduzione delle liste di attesa. Previsti anche: adeguamenti infrastrutturali; investimenti in attrezzature tecnologiche e formazione del personale; iniziative per potenziare la diagnosi precoce e migliorare l’accesso agli interventi tempestivi, specialmente per le popolazioni vulnerabili. Trasparenza e completezza delle informazioni sui tempi di attesa Gli ultimi dati Gimbe, sulla trasparenza e completezza delle informazioni sui tempi di attesa per le prestazioni sanitarie ambulatoriali regionali non sono particolarmente positivi e illustrano un quadro estremamente eterogeneo. Solo 6 regioni sono state promosse; 7 sono prive di un portale unico delle liste di attesa con dati aggiornati; quasi tutte riportano il numero di prestazioni monitorate, ma alcune non indicano il tempo di attesa medio. Importanti differenze emergono anche nelle modalità di accesso ai portali di prenotazione delle prestazioni: ci sono regioni che permettono di consultare le liste d’attesa senza necessità di autenticazione, altre che richiedono Spid, carta d’identità elettronica, tessera sanitaria o codice fiscale. Graduatorie e numeri che ben sottolineano le difficoltà e l’urgenza di generare un cambiamento. La spinta del digitale In questo, la leva del digitale può sicuramente dare una spinta propulsiva, come si evince dall’indagine di NetConsulting cube, condotta nel primo semestre del 2024, su un campione di circa 260 tra CIO, Direttori Generali di aziende sanitarie e ospedaliere pubbliche e private; ingegneri clinici e C-level di Regioni, In-House ed enti della Pubblica Amministrazione centrale italiana. Il giudizio dei CIO Invitati ad esprimere un giudizio sulla qualità dell’esperienza del paziente presso le proprie strutture i CIO ritengono i tempi di attesa per le prenotazioni il principale punto critico da affrontare (punteggio di 5,6 su scala 1/10 assegnato alle liste di attesa). La mancata sufficienza nei tempi adeguati (5,8) suggerisce che, anche quando si riesce ad accedere ai servizi, i tempi di erogazione non sono in linea con le aspettative o con le necessità mediche. Con l’avanzare della digitalizzazione, inoltre, è rilevante l’insufficienza attribuita alla multicanalità nei processi di prenotazione (punteggio di 5,9): una occasione mancata per snellire le procedure e migliorare l’esperienza del paziente. Di poco sufficienti gli altri indicatori e quindi capacità di engagement; presa in carico, equità di accesso alle cure e trasparenza. La trasparenza, un aspetto cruciale per mantenere un rapporto di fiducia tra istituzioni sanitarie e pazienti, si attesta come l’indicatore più positivamente valutato (6,7) senza, tuttavia raggiungere ancora livelli ottimali. Le valutazioni dei Direttori Generali I Direttori Generali sono generalmente più ottimisti, ma esprimono valutazioni che seguono lo stesso andamento di quelle dei CIO. È evidente a CIO e DG che per rispondere efficacemente all’esigenza di migliorare le liste di attesa sia fondamentale adottare una visione sinergica e integrata delle azioni da compiere per elevare l’esperienza del paziente: lavoro su infrastrutture, tecnologie, processi di governance, personale sanitario e non. Le priorità per il futuro digitale delle liste d’attesa Tuttavia, analizzando più nel dettaglio, emerge una chiara priorità tra le azioni attualmente in corso e quelle pianificate per il futuro. Ad oggi, infatti, i progetti già avviati si concentrano sui sistemi di prenotazione online (58%), sulla presa in carico dei pazienti (56%), sulla gestione integrata dei dati sanitari (54%) e sul monitoraggio in tempo reale e intuitivo delle liste di attesa (50%). Guardando al prossimo biennio, la telemedicina e l’analisi dei dati/l’intelligenza artificiale giocheranno un ruolo centrale, consentendo di identificare schemi che permetteranno interventi proattivi nella pianificazione delle risorse e delle strategie per ridurre le liste di attesa. L’assessment HIMSS EMRAM (Electronic Medical Record Adoption Model) L’indagine condotta da NetConsulting cube ha analizzato inoltre il comportamento e le strategie adottate dalle aziende ospedaliere mettendo a confronto le strutture sanitarie che hanno completato l’assessment HIMSS EMRAM (Electronic Medical Record Adoption Model) con quelle che non lo hanno ancora terminato. Lo studio ha fornito spunti interessanti e una conclusione significativa: le aziende sanitarie certificate HIMSS EMRAM si distinguono per una maggiore consapevolezza e proattività nell’implementazione dei progetti e nell’avvio di iniziative future riguardanti la governance dei processi, lo sviluppo tecnologico ma anche la messa a fuoco di indicatori di monitoraggio e controllo con cui identificare gap e aree da colmare. Il 72% di queste aziende ha già avviato nel 2023 progetti di presa in carico del paziente; il 63,6% ha attivato la prenotazione online; il 57,1%, il monitoraggio in tempo reale. I progetti più tecnologici (es. telemedicina, integrazione dati sanitari) sono stati posticipati nel biennio in corso. Al contrario, le aziende NON certificate EMRAM hanno attivato progetti tecnologici (es. integrazione dei dati sanitari) e hanno pianificato nel futuro i progetti riguardanti la cura del paziente. Preoccupante è la loro elevata percentuale di progetti non pianificati. I dati raccontano l’importanza di attivare investimenti in tecnologie sanitarie: l’adozione di sistemi informatizzati per la gestione dei dati dei pazienti, la condivisione di informazioni tra strutture sanitarie e il miglioramento delle diagnosi grazie alla tecnologia è il motore per migliorare l’efficienza e l’accessibilità dei servizi sanitari. Il valore e le prospettive del mercato della sanità digitale in Italia L’indagine 2024 effettuata da NetConsulting cube ha stimato il valore del mercato della sanità digitale in Italia (mercato digitale, costituito da tre ambiti principali: Information e Communication Technology, BPO e l’ambito dispositivi medici connessi, dotati di componenti hardware, software): quasi 4,2 miliardi nel 2023. Dalle stime di NetConsulting cube, il 2023 cresce del 9,4% sul 2022, seppur con velocità differenti nelle varie componenti: 9,4% per l’ICT, i dispositivi medici che crescono dell’11%, un BPO che diminuisce dell’1,3% del 2023, ma per il quale vediamo un ulteriore incremento negli anni seguenti. Articolo a cura di: Benedetta Ruggeri CEO & Founder www.bbrand.biz

Apre oggi a Milano la Digital Health Conference 2024, un evento di tre giorni per comprendere a che punto è la sanità in Italia, analizzando sfide e proposte, con una attenzione particolare alla sanità digitale. Perché nei prossimi anni saranno prioritari temi quali l’interoperabilità delle informazioni, la telemedicina e l’intelligenza artificiale anche in sanità, argomenti che richiedono una attenta strategia sui dati. Un mercato che NetConsulting cube monitora e analizza da anni, soggetto a accelerazioni e rallentamenti, ma anche a differenti velocità tra enti, regioni, aziende. In particolare l’analisi considera tre ambiti distinti: il mercato dell’information e communication technology, il business process outsourcing (Bpo) e i dispositivi medici connessi, dotati di componenti hardware e software. La fotografia complessiva rappresenta un’importante base di partenza per il confronto in corso al Dhc 2024 dove gli stakeholder presenti all’evento – consapevoli delle direzioni già tracciate, delle urgenze e delle nuove sfide – porteranno il loro contributo contribuendo a delineare un quadro più consapevole per l’evoluzione della sanità digitale in Italia. Entriamo nei dettagli. La fotografia del mercato Sulla base delle ultime stime, il mercato della sanità digitale così inteso, nel 2023 vale quasi 4,2 miliardi in crescita sul 2022 del 9,4%, seppur con velocità differenti nelle varie componenti: incremento del 9,4% per l’Ict e i servizi di connettività; più marcata la crescita dei dispositivi medici (+11%) in leggera flessione il Bpo (-1,3%) per il quale, tuttavia si prospetta un ulteriore incremento negli anni seguenti. Positivo, in chiave previsionale, l’incremento della spesa nei prossimi anni: l’anno in corso dovrebbe chiudersi con una crescita in doppia cifra (+10,9%), analoga percentuale per il 2025 (+11,3%); di poco inferiore, invece, l’aumento stimato nel 2026 (9,3%) e nel 2027 (+8%) L’analisi del mercato della sanità digitale in base alla tipologia di clienti sottolinea , invece, il ruolo “core” agito dal comparto della sanità territoriale: la fetta più consistente del mercato complessivo è coperta proprio dalle aziende ospedaliere e sanitarie pubbliche che superano il 50% del mercato totale complessivo, con un valore di 2.203 mln di euro La sanità territoriale ha registrato una crescita significativa , oscillando tra il 10% e il 13% negli ultimi anni. Il trend positivo di incremento continuerà anche nei prossimi anni. Si continuerà a lavorare su più fronti nello sviluppo di un sistema sanitario nazionale, più efficiente e saranno proprio le aziende ospedaliere sul territorio a indirizzare la quota più consistente di spesa e progettualità. Anche il settore delle strutture private si conferma importante: il valore di mercato generato supera il miliardo. Sebbene le crescite siano leggermente inferiori rispetto a quelle del settore pubblico (oscillazioni tra il 9 e il 10%) è inevitabile affermare quanto i gruppi e le strutture private, oggi costituiscano una componente essenziale per il futuro della sanità. Un altro aspetto da considerare è la crescita delle componenti regionali che si occupano di sanità e welfare: le regioni rappresentano un motore strategico e gestionale di un grande numero di progetti che, nel 2023, registra un incremento significativo dell’8,5%, pari a un valore complessivo di 700mln di euro. La crescita nel 2022 era stata del 4,1%. Infine, sebbene attualmente rappresentino quote minori di mercato, i valori generati dal Ministero della Salute, dai consumatori, dai medici di medicina generale e dai pediatri di libera scelta sono indicatori da tenere sotto osservazione per il loro potenziale impatto futuro sul mercato. I dati di NetConsulting cube forniscono anche un quadro circa l’andamento del mercato dell’Information Technology suddiviso per ambito applicativo. I sistemi clinici ospedalieri si confermano di fondamentale importanza , rappresentando quasi il 38% del totale con un valore di 690 milioni nel 2023 e una crescita dell’11,7%. Significativa anche la rilevanza delle aree amministrativa e contabile , insieme alle risorse umane, che incidono per circa il 22%, con un valore di 393 milioni. Le soluzioni per l’accoglienza hanno chiuso il 2023 a circa 300 milioni di euro, registrando una crescita del 9,1%. Particolarmente interessanti sono i dati relativi al Fascicolo Sanitario Elettronico , sostenuto dai finanziamenti del PNRR, che hanno raggiunto 145 milioni nel 2023, con una crescita del 17% e prospettive di ulteriore aumento nei prossimi anni. Infine, la telemedicina emerge come il settore in più rapida espansione, con una crescita di quasi il 60% e un valore di mercato di circa 110 milioni nel 2023. Le proiezioni indicano che questo segmento potrebbe facilmente raggiungere i 300 milioni nei prossimi 2-3 anni, evidenziando un cambiamento significativo nelle modalità di erogazione dei servizi sanitari impattando sui temi caldi, che necessitano risoluzioni urgenti (es. riduzione liste di attesa, promozione della salute e gestione malattie croniche). Infine, alcuni dati sulla ripartizione della spesa per la sanità digitale pro capite nelle regioni italiane. Persistono, purtroppo, le disparità già evidenziate negli anni precedenti: a fronte di una spesa media totale per abitante pari a 76,4 euro, si passa dai 152 euro per abitante del Trentino Alto Adige ai soli 38 euro della Calabria. In linea generale più ricca la spesa al nord (100,3€ nel Nord-Ovest; 123,9 nel Nord-Est) e più povera quella al sud (44,1 euro nelle regioni del Sud, 45,8 euro nelle Isole). Tuttavia, quest’anno, molte regioni del Sud Italia registrano una crescita superiore alla media: un progresso, in alcuni casi “inaspettato” che suggerisce, nonostante risorse iniziali limitate, un impegno crescente verso l’innovazione e il miglioramento dei servizi sanitari (es. regione Calabria). Testo a cura di: Annamaria Di Ruscio e Marta Rho

n un contesto in cui tecnologia e umanità devono coesistere, i momenti di confronto diventano fondamentali per condividere esperienze e conoscenze. È essenziale che gli attori dei diversi settori – da quello scientifico accademico a quello del terzo settore, passando per quello istituzionale – si uniscano per garantire che le soluzioni tecnologiche siano non solo efficaci, ma anche accessibili e sicure per tutti. È esattamente ciò che è stato fatto all’interno di FORUM Sanità 2024, con lo svolgimento dei “Coffee Talk di HealthTech360” nel pomeriggio del 24 ottobre. Tre appuntamenti informali, nei quali Massimo Mattone, Direttore Responsabile di HealthTech360, ha moderato il confronto sullo stato dell’arte della sanità digitale in Italia e sulle iniziative europee per incrementarne l’adozione, garantendo al contempo un uso etico e rispettoso dei dati e della privacy dei pazienti. Scopriamo più in dettaglio temi e protagonisti dei Coffee Talk di HealthTech360 a FORUM Sanità 2024. Stato dell’arte e futuro della Sanità Digitale in Italia Il primo appuntamento ha avuto per protagoniste Laura Patrucco, presidente di ASSD (Associazione Scientifica Sanità Digitale), già nostra ospite lo scorso anno, e Fidelia Cascini, professoressa di Sanità Pubblica presso l’Università Cattolica Sacro Cuore. La discussione si è concentrata sulle sfide e le prospettive della sanità digitale in Italia, con un focus specifico orientato alla trasformazione digitale dei servizi sanitari e alle terapie digitali. In particolare, Laura Patrucco ha posto l’accento sull’importanza del people engagement, sulla necessità di coinvolgere tutte le parti interessate, dai pazienti ai professionisti sanitari, per garantire che le soluzioni digitali siano realmente efficaci e accessibili: “La vera innovazione è cambiare la prospettiva e pensare non solo allo strumento in quanto tale, ma a come questo sia declinato verso l’utilizzatore finale”. Fidelia Cascini, da parte sua, ha evidenziato i progressi compiuti dall’Italia nell’adozione della telemedicina e del Fascicolo Sanitario Elettronico. I dati parlano chiaro e sembrano essere più che incoraggianti: “L’Italia sta correndo verso una trasformazione digitale. Abbiamo registrato un incremento al di sopra della media europea nell’accesso ai servizi digitali, raggiungendo l’83%”. Tuttavia, è fondamentale non perdere di vista anche l’altro lato della medaglia: la necessità di un cambiamento culturale per fare in modo che i benefici della trasformazione digitale siano accessibili a tutti, nessuno escluso. Per Cascini, è indispensabile investire non solo in infrastrutture tecnologiche, ma anche nella formazione e nell’educazione digitale per garantire un’adozione uniforme su tutto il territorio. Rivedi il “Coffee Talk di HealthTech360” di FORUM Sanità 2023, dedicato allo “Stato dell’arte e futuro della Sanità Digitale in Italia”. In un contesto in cui tecnologia e umanità devono coesistere, i momenti di confronto diventano fondamentali per condividere esperienze e conoscenze. È essenziale che gli attori dei diversi settori – da quello scientifico accademico a quello del terzo settore, passando per quello istituzionale – si uniscano per garantire che le soluzioni tecnologiche siano non solo efficaci, ma anche accessibili e sicure per tutti. È esattamente ciò che è stato fatto all’interno di FORUM Sanità 2024, con lo svolgimento dei “Coffee Talk di HealthTech360” nel pomeriggio del 24 ottobre. Tre appuntamenti informali, nei quali Massimo Mattone, Direttore Responsabile di HealthTech360, ha moderato il confronto sullo stato dell’arte della sanità digitale in Italia e sulle iniziative europee per incrementarne l’adozione, garantendo al contempo un uso etico e rispettoso dei dati e della privacy dei pazienti. Scopriamo più in dettaglio temi e protagonisti dei Coffee Talk di HealthTech360 a FORUM Sanità 2024. Stato dell’arte e futuro della Sanità Digitale in Italia Il primo appuntamento ha avuto per protagoniste Laura Patrucco, presidente di ASSD (Associazione Scientifica Sanità Digitale), già nostra ospite lo scorso anno, e Fidelia Cascini, professoressa di Sanità Pubblica presso l’Università Cattolica Sacro Cuore. La discussione si è concentrata sulle sfide e le prospettive della sanità digitale in Italia, con un focus specifico orientato alla trasformazione digitale dei servizi sanitari e alle terapie digitali. In particolare, Laura Patrucco ha posto l’accento sull’importanza del people engagement, sulla necessità di coinvolgere tutte le parti interessate, dai pazienti ai professionisti sanitari, per garantire che le soluzioni digitali siano realmente efficaci e accessibili: “La vera innovazione è cambiare la prospettiva e pensare non solo allo strumento in quanto tale, ma a come questo sia declinato verso l’utilizzatore finale”. Fidelia Cascini, da parte sua, ha evidenziato i progressi compiuti dall’Italia nell’adozione della telemedicina e del Fascicolo Sanitario Elettronico. I dati parlano chiaro e sembrano essere più che incoraggianti: “L’Italia sta correndo verso una trasformazione digitale. Abbiamo registrato un incremento al di sopra della media europea nell’accesso ai servizi digitali, raggiungendo l’83%”. Tuttavia, è fondamentale non perdere di vista anche l’altro lato della medaglia: la necessità di un cambiamento culturale per fare in modo che i benefici della trasformazione digitale siano accessibili a tutti, nessuno escluso. Per Cascini, è indispensabile investire non solo in infrastrutture tecnologiche, ma anche nella formazione e nell’educazione digitale per garantire un’adozione uniforme su tutto il territorio. Terapie Digitali: una grande opportunità per l’Italia Nel secondo Coffee Talk di questa edizione di FORUM Sanità, Massimo Mattone ha intervistato Giuseppe Recchia, Vice-Presidente Fondazione Tendenze Salute e Sanità – CEO e co-Founder daVi Digital Medicine, cofondatore di startup di terapie digitali e membro del Consiglio di Amministrazione della Fondazione Smith Kline. Il tema principale del confronto è stato il potenziale delle terapie digitali (DTx) come grande opportunità per l’Italia. Recchia ha chiarito cosa distingue le terapie digitali da altre tecnologie per la salute: “Una terapia digitale è un software per la salute disegnato per trattare una malattia, che eroga un intervento medico con un impatto positivo sulla salute del paziente, dimostrato tramite ricerca sperimentale”. Ha anche spiegato come l’Italia sia ancora in ritardo rispetto ad altri paesi nell’adozione di queste terapie, principalmente per mancanza di formazione e di un contesto culturale adeguato. Ha inoltre affrontato il tema della rimborsabilità delle terapie digitali, sostenendo che la principale barriera non è la mancanza di rimborsi, ma piuttosto la scarsa alfabetizzazione digitale tra medici e pazienti: “Il primo intervento che deve essere fatto non è il rimborso, ma una formazione e un’informazione allargata”. Per sviluppare e diffondere terapie digitali in Italia, il coinvolgimento di startup e la collaborazione con aziende farmaceutiche costituiscono sinergie altamente potenzianti. È necessario un cambiamento culturale che parta dai professionisti del settore sanitario, affinché possano trasferire fiducia e consapevolezza ai pazienti e favorire l’adozione significativa delle terapie digitali. Solo così queste terapie potranno esprimere tutto il loro potenziale e migliorare l’efficacia del sistema sanitario. Intelligenza Artificiale in Sanità tra rischi e opportunità Il terzo e ultimo Coffee Talk di HealthTech360 di FORUM Sanità 2024 ha visto Massimo Mattone conversare con un’ospite di eccezione: Guido Scorza, Componente del Collegio del Garante per la protezione dei dati personali. Il tema del confronto? L’importanza di trovare un equilibrio tra i benefici dell’innovazione e la necessità di proteggere i dati personali dei cittadini. Se da un lato non c’è dubbio che l’intelligenza artificiale stia trasformando profondamente il settore sanitario, offrendo nuove possibilità per la diagnosi, la terapia e la gestione delle malattie, è anche innegabile che l’implementazione di queste tecnologie ci pone quotidianamente davanti a sfide complesse, in particolare quando si tratta di garantire la tutela della privacy dei pazienti. “La regola aurea è che non esistono diritti assoluti”, afferma Scorza. Tra diritto alla salute e diritto alla privacy, è necessario trovare un punto di equilibrio che consenta di garantire entrambi. L’assenza di un approccio interdisciplinare è una delle ragioni principali che ostacolano il raggiungimento di tale bilanciamento. Scorza ha sottolineato la necessità di un approccio interdisciplinare nello sviluppo e nell’implementazione delle soluzioni basate sull’IA in ambito sanitario, considerandola una criticità prioritaria da risolvere. È necessaria anche una regolamentazione chiara e aggiornata per l’utilizzo dell’IA in questo settore. L’unica soluzione possibile è quella di continuare a lavorare per raggiungere e consolidare una normativa adeguata. “Dobbiamo garantire che l’IA sia uno strumento al servizio dell’uomo, non il contrario”. L’intelligenza artificiale offre un enorme potenziale per migliorare la qualità e l’efficienza del sistema sanitario, ma non si può prescindere dal fatto che lo sviluppo e l’utilizzo di queste tecnologie avvengano nel pieno rispetto dei diritti fondamentali dei cittadini. Testo a cura di: Redazione FPA