Come l’intelligenza artificiale e le tecnologie digitali trasformano la sanità moderna, con un impatto che va ben oltre la semplice idea di “efficienza” dei dispositivi medici è tra i temi centrali per l’evoluzione della nostra sanità digitale. Attraverso l’automazione e la valorizzazione dei big data, l’AI permette oggi una personalizzazione senza precedenti dei percorsi di cura, migliorando al contempo la qualità e sicurezza delle diagnosi. Tuttavia, l’adozione su larga scala di queste innovazioni richiede un ecosistema sanitario rinnovato, in cui trasparenza e flessibilità siano prioritari e dove le competenze del personale evolvano in linea con le nuove tecnologie. Gestione responsabile dei dati e sostenibilità ambientale richiedono quindi soluzioni per ottimizzare le risorse in modo intelligente, ma anche di potenziare la qualità dei dataset. Ne parliamo con Deborah Patitucci, Marketing Manager di GE HealthCare per Italia, Malta, Israele (IMI).
In Italia la spesa sanitaria pubblica pesa solo il 6,2% sul Pil del Paese. All’interno di questo mondo complesso, la sanità digitale – che quest’anno ha generato un mercato da 4,6 miliardi di euro – si sta ritagliando un ruolo sempre più cruciale per innovare il settore. Dal vostro osservatorio, quali investimenti sono necessari per dare impulso all’innovazione in sanità?
Sanità digitale, intelligenza artificiale, ecosistema digitale, sono termini ormai entrati prepotentemente nel nostro vocabolario a seguito dell’implentazione di algoritmi di intelligenza artificiale che stanno trasformando profondamente il settore. L’AI ha migliorato non solo le performance del singolo dispositivo – ad esempio con una qualità delle immagini diagnostiche più elevata e una riduzione delle radiazioni – ma anche l’intero flusso di lavoro, grazie all’automazione di compiti specifici o di processi clinici più complessi. Inoltre, la capacità di modellizzare e integrare i dati clinici sta permettendo di offrire cure sempre più personalizzate, trasformando radicalmente il paradigma della medicina moderna.
Tuttavia, per far in modo che l’innovazione tecnologica possa essere applicata e diventare routine, è necessario ripensare l’intero ecosistema sanitario. L’innovazione non può rimanere confinata alla tecnologia ma deve evolvere a 360 gradi. Sul fronte del procurement, ad esempio, è essenziale garantire trasparenza e flessibilità, adottando modelli di partnership pubblico-privato che favoriscano investimenti sostenibili, permettendo accesso equo alle innovazioni e un utilizzo ottimale delle risorse. Inoltre, la gestione dei percorsi di cura, soprattutto per patologie complesse, deve evolvere verso modelli multimodali e multidisciplinari, facilitando una connessione continua tra specialisti. Parallelamente, è indispensabile considerare il corretto dimensionamento delle risorse umane e investire nella formazione continua del personale sanitario. Tecnologie avanzate come l’AI e la gestione dei big data richiedono competenze nuove, e un sistema sanitario che non preveda un costante aggiornamento del proprio personale rischia di non poter sfruttare appieno le opportunità dell’innovazione. Un altro aspetto fondamentale è l’ammodernamento delle infrastrutture sanitarie. Le nuove tecnologie non possono essere adottate efficacemente in strutture che non sono in grado di supportare requisiti tecnici avanzati, come la connettività, la sicurezza dei dati e l’interoperabilità tra sistemi. È quindi necessario investire anche in infrastrutture tecnologiche moderne che facilitino il processo di cura digitale.
Accanto a questi aspetti non va dimenticata l’importanza della ricerca clinica che è cruciale per sostenere l’innovazione e supportare con evidenze l’impatto su larga scala. La raccolta di evidenze scientifiche concrete sull’impatto clinico e operativo delle nuove tecnologie è ciò che permetterà di convincere non solo gli operatori sanitari, ma anche i decisori pubblici e privati, della necessità di adottare queste soluzioni in modo sistematico.
L’Intelligenza artificiale abilita nuovi modelli di gestione, di cura e di benessere. Quali i benefici concreti e quali i rischi legati a normativa, etica e privacy (gestione dato) dal vostro punto di vista?
Un ospedale di dimensioni medie genera annualmente circa 50 petabytes (PB) di dati, ma solo il 3% di queste informazioni viene effettivamente utilizzato a causa della difficoltà legate alla gestione di un volume così elevato. Oggi, grazie ai progressi nell’intelligenza artificiale, nel machine learning e nell’analisi dei big data, è finalmente possibile valorizzare questo patrimonio di dati, offrendo una visione complessiva della salute dei pazienti e sviluppando piani di cura sempre più personalizzati. In questo contesto, GE HealthCare ha intrapreso diverse iniziative per sfruttare l’AI in modo innovativo e responsabile. Tra queste spiccano lo sviluppo di modelli fondamentali di intelligenza artificiale che possono essere utilizzati nella ricerca e adattati a nuove funzioni senza necessitare di un riaddestramento. Inoltre, ha creato applicazioni come CareIntellect che permette di aggregare e sintetizzare i dati clinici da fonti multiple, offrendo report riassuntivi attraverso l’uso di AI generativa, supportando così i professionisti sanitari nelle decisioni cliniche.
GE HealthCare pone grande attenzione all’uso responsabile dei dati: infatti, ha recentemente istituito un organo interno chiamato Data and AI Governance Council, che include anche un sottogruppo specifico per l’intelligenza artificiale, il Responsible AI Council. Questo consiglio riunisce esperti per gestire l’utilizzo dell’AI in modo sicuro, responsabile e trasparente. I principi stabiliti da questo organo riflettono l’impegno di GE HealthCare a guadagnare e mantenere la fiducia di professionisti sanitari e pazienti nei confronti delle tecnologie di AI che sta sviluppando.
Un argomento particolarmente rilevante è quello del dato sintetico, ossia dei dati generati artificialmente per replicare quelli reali dei pazienti. Questa pratica risolve molte problematiche come la scarsità di dataset derivati dalla pratica clinica e la protezione della privacy dei pazienti. Tuttavia, sorgono anche interrogativi legati all’attendibilità e alla qualità dei dati sintetici. Per affrontare queste sfide, GE HealthCare ha recentemente annunciato la sua partecipazione al consorzio Synthia, un progetto finalizzato a valutare e fornire metodi comprovati e standard per la creazione di strumenti affidabili per la generazione di dati sintetici, sia per lo sviluppo che per il training e la validazione di algoritmi di intelligenza artificiale. Il consorzio si avvale dell’expertise di strutture sanitarie, università e industrie per affrontare le problematiche legali, etiche e regolatorie legate allo sviluppo di dati sintetici, e per esplorare soluzioni che aumentino la disponibilità di dataset di alta qualità per l’addestramento degli algoritmi.
L’obiettivo è che i flussi di lavoro per la generazione di dati e i quadri di valutazione volti a misurare la privacy, la qualità e l’applicabilità dei database generati vengano messi a disposizione della comunità di ricerca tramite una piattaforma. Questa piattaforma ospiterà un archivio di set di dati sintetici di alta qualità, ognuno dei quali sarà etichettato in base alla sua idoneità per applicazioni specifiche.
Gli analisti sostengono che l’efficientamento dei processi sanitari, grazie alla digitalizzazione, avrà un impatto anche sulla sostenibilità del settore sanitario. Che strategie la vostra azienda propone per rendere più efficiente e sostenibile la sanità italiana?
Misure di sostenibilità concertate su larga scala sono indispensabili per prevenire l’esaurimento delle risorse naturali del nostro pianeta. Creare un ambiente più sostenibile e ridurre le emissioni di gas serra sono delle priorità a livello globale e anche le organizzazioni sanitarie sono chiamate a moltiplicare gli sforzi per ridurre il proprio impatto ambientale.
Con un approccio strategico alla sostenibilità, GE HealthCare integra iniziative sostenibili lungo l’intero ciclo di vita dei suoi prodotti. Grazie a soluzioni basate sull’intelligenza artificiale e all’innovazione tecnologica, consegue una maggiore efficienza energetica, riducendo al contempo l’impatto ambientale delle apparecchiature.
Ad esempio, nei sistemi di risonanza magnetica, è possibile aggiornare componenti elettronici e software senza dover sostituire il magnete – che in sei anni di utilizzo non ha ancora raggiunto un terzo della sua vita utile. Questo permette di ridurre non solo i rifiuti ma soprattutto il dispendio energetico legato alla sostituzione dell’intera macchina. Un altro esempio è l’utilizzo di tomografi ad alta efficienza energetica che, grazie alla funzione integrata di risparmio energetico, possono ridurre i consumi fino al 15% e le emissioni indirette di carbonio del 68% .
La sostenibilità in GE HealthCare non si ferma ai prodotti. Anche i servizi di assitenza tecnica stanno evolvendo grazie alla rivoluzione digitale: attraverso il continuo e costante monitoraggio da remoto dei componenti critici dell’apparecchiatura e l’utilizzo di avatar digital – i digital twin – è possibile intervenire tempestivamente riducendo i guasti e i fermi macchina imprevisti, con un aumento significativo di interventi risolutivi già da remoto. Questo non solo migliora l’efficienza operativa e la soddisfazione dei pazienti, ma riduce anche la necessità di interventi in loco, abbattendo le emissioni legate ai trasporti.
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