La sanità è uno degli ambiti in cui l’applicazione dell’intelligenza artificiale mostra un alto potenziale, per supportare da una parte diagnosi precoce e medicina personalizzata a beneficio dei pazienti, dall’altra processi ospedalieri e procedure a supporto di operatori e medici. Ma, ad oggi, il potenziale è ancora ben distante dalla realtà: seppure molte applicazioni esistano la difficoltà rimane quella di farle uscire l’AI dai laboratori, per trasformarla in strumenti utilizzati davvero nei sistemi sanitari.
Lo confermano i dati. Fino all’80% dei progetti di AI in ambito sanitario non supera la fase pilota, marcando un paradosso del settore: le tecnologie avanzano rapidamente ma i sistemi sanitari faticano a integrarle nei processi quotidiani. Un tema urgente in Europa, dove l’invecchiamento della popolazione e la carenza di personale sanitario stanno aumentando la pressione sugli ospedali e sui servizi territorial, impattando sui costi. Quali soluzioni innovative?
Un tema dibattuto a Genova dove si sono riuniti esponenti di istituzioni europee, università, centri di ricerca e aziende tecnologiche per discutere del futuro dell’intelligenza artificiale applicata alla salute. Un convegno AI for Healthcare – Longevity & Wellness promosso dai Fusion AI Labs (nati pochi mesi fa per promuovere la ricerca applicata e la sperimentazione industriale sull’intelligenza artificiale) nell’ambito delle strategie europee di promozione dell’AI per sanità e scienza (“Apply AI” e “AI in Science”).
Far uscire la ricerca dai Lab
Il tono della giornata ruota attorno a urgenza e responsabilità.
A partire dai dati che mostrano un settore sanitario sotto pressione strutturale: 64 infermieri ogni 10.000 abitanti in Italia contro una media europea di 80, la presenza di 1,5 infermieri per medico rispetto ai 2,2 del resto d’Europa, con un’età media dei medici europei in crescita (il 30% ha più di 55 anni). “Non è una crisi che si risolve solo assumendo più personale, ma una crisi che richiede un cambio di paradigma nel modo in cui organizziamo, supportiamo e potenziamo l’intero sistema – precisa Andrea Pescino, Ceo di Fusion AI Labs -. La ricerca applicata sull’intelligenza artificiale in ambito sanitario non può limitarsi alle applicazioni cliniche, per quanto straordinarie. Pensiamo a quanto vale accelerare i processi operativi, ottimizzare la gestione dei reparti, migliorare la qualità dell’interazione tra strutture e pazienti. Ogni ora risparmiata in un processo amministrativo è un’ora restituita alla cura. Ogni sistema che supporta meglio un infermiere o un medico nella gestione del carico quotidiano riduce il burnout e aumenta la qualità dell’assistenza. Un progetto che Fusion AI Labs ha sposato per contribuire a trasformare la ricerca in impatto reale, costruire ponti tra eccellenza scientifica, industria e sistemi sanitari, e dimostrare che fare ricerca applicata responsabile in questo settore non è solo possibile, è urgente per l’Italia e per l’Europa”. Una responsabilità.
Sistemi integrati e Embodied AI
In questa ottica va superata la visione dell’AI come automazione (di attività amministrative o supporto conversazionale). La prospettiva punta a sistemi capaci di integrarsi nei flussi clinici, supportare decisioni mediche, elaborare dati multimodali, costruire una medicina di precisione. Partendo da dati, da gestire con governance chiara e in modalità interoperabile tra strutture e sistemi.
Qualche esempio già reale. Aida, tra i progetti di ricerca finanziati dall’Europa attraverso il programma Horizon Europe, utilizza modelli di AI per prevenzione e diagnosi precoce (tumore gastrico in fase pre-sintomatica) applicando l’AI per analizzare quantità di dati clinici e biologici, identificando pattern invisibili all’analisi tradizionale.
Un approccio che stimola anche altri settori come lo studio della longevità e del benessere, per migliorare non solo la durata della vita ma la qualità dell’invecchiamento, valutando anche la robotica come un ulteriore step in grado di fare fisicamente interagire sistemi intelligenti con persone e ambienti.
“Si parla di Embodied AI, di intelligenza artificiale incarnata in dispositivi robotici che percepiscono, apprendono e agiscono nel mondo reale – spiega Fulvio Mastrogiovanni, professore associato dell’Università di Genova -. Quando parliamo di AI ci riferiamo in genere a metodi e algoritmi che operano su dati nativamente digitali, o comunque digitalizzati, all’interno di un ambiente informatico relativamente ben definito. Nel caso dell’ Embodied AI, invece, entra in gioco anche l’interazione con il mondo fisico, attraverso dispositivi come i robot. Questo comporta un aumento significativo della quantità, varietà e complessità delle informazioni da gestire, richiedendo quindi approcci progettuali differenti. Nel contesto dell’healthcare, tali aspetti diventano critici. Allo stesso tempo, già oggi esistono nicchie applicative in cui soluzioni di Embodied AI possono trovare impieghi innovativi e ad alto impatto”.
Aspetti tecnologici che possono esistere solo se la governance dei dati sanitari che allenano i modelli e i robot è ben definita. Un aspetto che l’European Health Data Space (Ehds), insieme all’AI Act europeo, cerca di governare per costruire un ecosistema regolamentato basato su interoperabilità, sicurezza e fiducia.
Ma restano aperte questioni complesse: anonimizzazione dei dati, standard comuni, frammentazione normativa tra stati membri. Un tema di responsabilità “ma la direzione europea è tracciata – conclude Pescino -: favorire l’adozione dell’AI senza rinunciare a trasparenza, tutela dei cittadini e controllo umano. Un approccio che punta a distinguere il modello europeo dalle spinte deregolatori presenti in altre aree del mondo”.
Il nodo cruciale delle competenze
La responsabilità implica anche nuove competenze per sapere gestire il progetti di AI e una predisposizione all’apprendimento continuo. Ci racconta Riccardo Ocleppo, founder e director di Open Institute of Technology (Opit), una realtà creata nel 2023: “Dal nostro osservatorio vediamo emergere una richiesta di profili capaci di integrare tecnologia, metodo e responsabilità. L’AI sta già entrando nei processi di studio e di lavoro, questo è palese. Il vero valore è comprendere i dati, leggere i contesti, formulare le domande giuste, valutare l’affidabilità degli output e trasformare l’automazione in decisioni migliori. Le competenze più richieste saranno quindi ibride. Da un lato servono basi solide in data science, cybersecurity, cloud, machine learning, AI governance, dall’altro diventano decisive capacità tipicamente umane, come pensiero critico, creatività, comunicazione, collaborazione interdisciplinare, sensibilità etica. L’AI può aumentare la produttività, ma solo se chi la utilizza sa governarla, riconoscerne limiti e bias, e inserirla in processi realmente utili per imprese e società. Per questo la sfida è preparare professionisti capaci di lavorare con l’AI. La competitività dipenderà dalla capacità di aggiornarsi rapidamente e di collegare conoscenze tecnologiche, visione strategica e responsabilità sociale”.
Cambieranno le modalità di “trasferimento” delle competenze? “Sì, cambieranno profondamente. L’idea che ci si formi una volta sola, in un ciclo lineare scuola-università-lavoro, non è più adeguata alla velocità con cui evolvono tecnologie e professioni. Le conoscenze diventano obsolete più rapidamente e le persone avranno bisogno di tornare più volte sui banchi per aggiornare e riconvertire le proprie competenze”. È un concetto a cui tiene molto anche il rettore di Opit, Francesco Profumo: passare da un modello di istruzione concentrato in una fase della vita a un modello di lifelong learning, continuo, modulare, flessibile e compatibile con il lavoro. “La formazione dovrà combinare rigore accademico e applicazione pratica, contenuti sincroni e asincroni, percorsi personalizzati, micro-competenze riconoscibili e strumenti digitali capaci di accompagnare lo studente nel tempo e nei luoghi, rendendosi accessibile ovunque, senza perdere le caratteristiche qualitative che ci distinguono nel mercato dell’education”.
L’insegnamento online rimane un’infrastruttura che rende l’apprendimento accessibile e internazionale. Tra i progetti sviluppati dagli studenti di Opit l’hackathon, che ha portato alla creazione di un assistente AI per supportare i caregiver di persone con Alzheimer in grado di offrire risposte affidabili ed empatiche per la vita quotidiana. “È un esempio di ciò che serve oggi: non tecnologia fine a sé stessa, ma competenze capaci di unire ricerca, impatto sociale e reali bisogni delle persone” conclude Ocleppo.
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