Il Covid-19 ha messo i sistemi sanitari europei di fronte a un’unica una certezza: è necessaria un’impellente rivoluzione tecnologica in ambito healthcare per evitare di trovarsi in difficoltà nel prossimo decennio, soprattutto alla luce dello scenario post- pandemia. In questo senso, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale potrebbe risolvere il problema, assicurando un futuro al sistema sanitario, mitigando la carenza di personale, accelerando la ricerca e lo sviluppo di trattamenti salvavita, e aiutando a ridurre di circa il 70%[1] il tempo dedicato alle questioni amministrative che, secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, possono occupare tra il 20 e l’80%[2] del tempo di un professionista sanitario.
Intelligenza artificiale e sanità
Si tratta senza alcun dubbio di un processo complesso che, a livello europeo, richiede innanzitutto una maggiore collaborazione e scambio di best practice tra Paesi, con l’utilizzo dei network e delle infrastrutture esistenti per supportare l’integrazione dell’AI, oltre allo sviluppo di modelli finanziari basati sul valore che incorporino l’AI e riconoscano la riduzione dei costi a lungo termine. Inoltre, sono necessari investimenti per garantire una più solida infrastruttura di dati a livello europeo, per assicurare che gli Stati membri e i servizi sanitari possano condividere i dati, permettendo agli esperti di tracciare le malattie, di diagnosticarle più velocemente e di sviluppare delle soluzioni nuove e più avanzate basate sull’AI.
Ma non solo. Questa trasformazione non può verificarsi realmente senza adeguati cambiamenti interni a ciascun Paese, con investimenti che permettano il miglioramento delle competenze stesse dei professionisti, che avranno sempre più bisogno di nuove skills per sostenere l’adozione e la diffusione dell’AI.
Formare operatori sanitari esperti in tecnologie
C’è un estremo bisogno di attrarre, formare e trattenere più operatori sanitari. Attualmente, infatti esistono pochissimi percorsi accademici in ambito medico dedicati alle tecnologie rivoluzionarie anche se sarebbero certamente molto apprezzati dai giovani professionisti per accrescere le loro competenze in questo campo. Le competenze digitali di base, la scienza biomedica e dei dati, l’analisi dei dati e i fondamenti della genomica saranno fondamentali, se l’AI e l’apprendimento automatico devono penetrare nei servizi sanitari. Queste materie sono raramente insegnate accanto alle scienze cliniche tradizionali in modo sistematico e dunque il personale sanitario di oggi semplicemente non è ancora attrezzato per l’adozione dell’AI.
Una delle più grandi sfide per i Paesi europei sarà quindi creare una forza lavoro che abbia le competenze necessarie per interagire con la tecnologia e per utilizzare le soluzioni di AI: l’intersezione tra medicina e data science creerà nuove posizioni lavorative e ci sarà bisogno di designer specializzati nelle interazioni uomo-macchina per il processo decisionale clinico, fattore che aiuterà i flussi di lavoro che integrano l’intelligenza artificiale. Tra l’altro, gli operatori sanitari dedicheranno più tempo alle macchine, dal momento che dovranno insegnare agli algoritmi a essere più precisi. Questa necessità è particolarmente sentita nei paesi emergenti, che presentano un moderato ritmo di introduzione dell’innovazione. Ecco perché vogliamo colmare questo divario di competenze. Oltre all’aggiornamento delle competenze, la necessità chiave è anche quella di un maggiore coinvolgimento degli operatori sanitari nelle prime fasi di sviluppo dell’AI: il 44%[3] degli operatori sanitari, infatti, non è mai stato coinvolto nello sviluppo o nell’implementazione di una soluzione AI nella sanità.
La strategia nazionale italiana dell’AI
Oltre alla formazione degli operatori sanitari, è necessario dotare anche gli innovatori, le PMI e le organizzazioni locali di know how, competenze e conoscenze relative alle tecnologie digitali, così come le competenze di business che possono trasformare le idee in prodotti o servizi commerciabili.
Per quanto riguarda il sistema Italiano, il nostro paese ha già sviluppato una strategia nazionale dedicata all’AI[4], promossa dal Ministero dello Sviluppo Economico (MiSE) e allineata con il Piano Coordinato della Commissione Europea. Considerato che l’utilizzo dell’AI a scopi produttivi è ancora molto limitato (solo il 20%[5] delle aziende italiane possiede un applicazione di AI in produzione), è di fondamentale importanza lavorare per migliorare lo scenario nazionale. Tramite programmi di collaborazione tra università, istituzioni e hub dedicati, l’Italia sarà pronta ad adottare nuove soluzioni di AI sul territorio e migliorare il ritmo di sviluppo e di adozione di progetti innovativi che permettano di colmare il divario.
Per ciò che concerne l’area di specializzazione “Servizi, Sanità e Finanza”, una delle sei aree individuate dal documento strategico proposto dal MiSE, la strategia nazionale indica l’importanza di promuovere la creazione di nuove policy e infrastrutture per promuovere l’adozione dell’AI a favore del Servizio sanitario nazionale e del comparto industriale ad esso collegato. Inoltre, un ruolo chiave nel processo di accesso alle cure e servizi sanitari, è assegnato al cittadino che, in qualità di individuo, utente, consumatore e lavoratore dovrà essere educato, supportato e salvaguardato nell’utilizzo dei sistemi di AI.
I progetti dedicati all’AI nella sanità
Tanti sono i progetti sul territorio dedicati a questo scopo come lo SmartUp-LAb, programma educativo che permette di conoscere i principali processi di ideazione, pianificazione aziendale, imprenditorialità, creazione di valore, ricerca di mercato, finanziamento, presentazione del prodotto, prototipazione veloce e molte altre questioni legate alla creazione di un’impresa. Penso anche per esempio all’InnoStars Awards, un programma competitivo tra paesi europei che supporta le start up a nei progetti volti a portare innovazione in ambito sanitario, attrarre investitori e ridurre il tempo necessario per portare le innovazioni sul mercato. Oppure ancora l’HelloAIRis Online, un’attività dedicata agli studenti universitari e sostenuta dall’UE con l’obiettivo di preparare e coinvolgere i futuri talenti nel risolvere i problemi di applicazione dell’IA nella sanità e discutere le opportunità future.
Con l’obiettivo di rispondere alla domanda di figure professionali che coniughino un background umanistico con una profonda competenza nell’intelligenza artificiale, l’Università degli Studi di Napoli Federico II (partner EIT Health dal 2017) ha dato il via al primo Master nazionale di II livello in “Intelligenza artificiale per le scienze umane”, promosso dal Dipartimento di Studi Umanistici. L‘obiettivo del corso di laurea è di creare una figura professionale ibrida in grado, da un alto, di conoscere e utilizzare i principali sistemi di intelligenza artificiale come strumenti per lo sviluppo di tecnologie innovative e dall’altro di ideare, progettare e realizzare nuove tecnologie a supporto dei bisogni psicologici individuali e collettivi.
Degno di nota è anche il progetto finanziato dalla Regione Campania e promosso da BioCheckUp srl e SDN SpA, entrambi partner EIT Health, in collaborazione con il Campus BioMedico di Roma: Protocolli TC del torace a bassissima dose e tecniche di intelligenza artificiale per la diagnosi precoce e quantificazione della malattia da COVID-19. I risultati dello studio, che si è concluso a novembre 2020, verranno impiegato dalla Regione Campania per supportare, integrare e accelerare il processo di diagnosi della patologia da COVID-19.
Conclusioni
Tecnologia, digitalizzazione e formazione in tutti i Paesi sono quindi le principali priorità in ambito healthcare. Senza importanti cambiamenti strutturali e trasformativi, ma anche culturali, i sistemi sanitari diventeranno insostenibili e la promessa europea di un’assistenza sanitaria universale potrebbe non essere più mantenuta.
Note
- EIT Health, McKinsey & Co. on AI: invest in professionals: https://eithealth.eu/news-article/eit-health-and-mckinsey-co-ai-report-invest-in-professionals/ ↑
- Global Strategy on human resources for health: Workforce 2030, World Health Organization, 2016, ↑
- EIT Health, McKinsey & Co. on AI: invest in professionals: https://eithealth.eu/news-article/eit-health-and-mckinsey-co-ai-report-invest-in-professionals/ ↑
- Proposte per una Strategia italiana per l’intelligenza artificiale, Ministero dello Sviluppo Economico: https://www.mise.gov.it/index.php/it/198-notizie-stampa/2041246-intelligenza-artificiale-online-la-strategia ↑
- Il Digitale in Italia – previsioni 2020-2022 e policy, Confindustra Digitale e Anitec-Assinform ↑
