L'intelligenza artificiale cresce, ma i benefici restano limitati
L'intelligenza artificiale sta entrando nei sistemi sanitari, dalla diagnostica alla gestione dei percorsi assistenziali, fino alla documentazione clinica.
Secondo i dati richiamati dall'OCSE, circa 230 milioni di persone utilizzano settimanalmente strumenti di intelligenza artificiale per domande relative alla salute, mentre il 35% della popolazione, secondo una delle indagini citate, dichiara di ricorrervi prima di consultare un professionista sanitario.
Le applicazioni spaziano dall'analisi delle immagini diagnostiche alla previsione dei bisogni assistenziali, dalla gestione dei posti letto alla compilazione automatizzata della documentazione clinica.
Tuttavia, il rapporto evidenzia una distanza tra diffusione delle tecnologie e risultati concreti. Oltre il 90% dei dirigenti considerati nelle evidenze richiamate non segnala miglioramenti misurabili della produttività.
L'OCSE stima che l'intelligenza artificiale potrebbe contribuire a un aumento della produttività sanitaria del 6% nell'arco di dieci anni. Si tratta però di una proiezione, non di un beneficio già realizzato.
Uno degli aspetti più rilevanti riguarda il coinvolgimento degli operatori nella progettazione e nell'introduzione degli strumenti digitali.
Secondo un'indagine citata nel rapporto, il 70% dei professionisti sanitari non teme che l'intelligenza artificiale sostituisca il proprio lavoro, mentre il 72% esprime preoccupazione per un'implementazione realizzata senza il loro coinvolgimento.
Per gli infermieri, il tema interessa direttamente l'organizzazione dell'assistenza. Sistemi di supporto alle decisioni, strumenti predittivi e applicazioni per la documentazione possono contribuire a ridurre alcune attività ripetitive e a migliorare la disponibilità delle informazioni cliniche.
La loro utilità dipende però dalla qualità dei dati, dall'integrazione nei processi di lavoro e dalla capacità dei professionisti di interpretare criticamente i risultati.
L'intelligenza artificiale deve quindi essere considerata uno strumento di supporto, non un sostituto della valutazione clinico-assistenziale e della responsabilità professionale.
Il piano di Madrid: dieci azioni per la sanità
Per affrontare queste criticità, gli esperti hanno elaborato l'Expert-Led Madrid Action Plan (EL-MAP), un programma articolato in dieci azioni prioritarie, organizzate attorno a tre obiettivi.
Il primo riguarda la costruzione della fiducia, attraverso il coinvolgimento di pazienti e professionisti, lo sviluppo delle competenze e la collaborazione tra istituzioni, aziende e organizzazioni sanitarie.
Il secondo punta a rafforzare le condizioni necessarie all'adozione delle tecnologie: governance, regole condivise, supervisione durante l'intero ciclo di vita dei sistemi, infrastrutture digitali sicure e capacità di adattamento all'evoluzione tecnologica.
Il terzo riguarda la sostenibilità economica, con modelli per valutare i benefici effettivi degli investimenti e programmare le risorse necessarie.
Il piano prevede inoltre un'attività trasversale di misurazione della preparazione dei sistemi sanitari, dell'utilizzo degli strumenti e dei risultati ottenuti. L'obiettivo è distinguere le applicazioni realmente utili dalle soluzioni che non producono benefici dimostrabili.
Sicurezza dei pazienti e qualità dei dati al centro
Il rapporto richiama anche alcuni ostacoli strutturali. Secondo le stime riportate, fino al 97% dei dati sanitari rimane inutilizzabile per il supporto alle decisioni cliniche, mentre meno di un terzo dei Paesi OCSE ha adottato iniziative per rafforzare le competenze umane o le condizioni necessarie all'impiego dell'intelligenza artificiale in sanità.
La disponibilità di grandi quantità di informazioni non garantisce quindi, automaticamente, sistemi affidabili.
Per evitare errori e conseguenze indesiderate occorrono dati di qualità, verifiche nei contesti assistenziali reali, tutela della riservatezza e monitoraggio delle prestazioni nel tempo.
Particolare attenzione deve essere riservata alle applicazioni che influenzano le decisioni cliniche, nelle quali eventuali risultati inaccurati possono avere conseguenze sulla sicurezza delle persone assistite.