Sanità e Trasformazione Digitale: Health Technology

L’esperienza della pandemia ha accelerato la richiesta di strumenti digitali per la medicina: cartelle cliniche elettroniche, telemedicina e Intelligenza Artificiale in primo piano.

Nella sesta edizione di Future Health Index 2021 – l’indagine globale attraverso cui Philips analizza le priorità attuali e future dell’Health Technology e dei professionisti della sanità di tutto il mondo – particolare attenzione è stata riservata ai processi di digitalizzazione, specie per quanto riguarda l’acquisizione di tecnologie che consentano di rispondere alle esigenze urgenti emerse durante la pandemia da Covid-19. Cartelle cliniche elettroniche e telemedicina, rispettivamente con il 79% e il 73%, rappresentano le principali aree di investimento dichiarate dagli intervistati. In entrambi i casi si tratta di dati superiori di 9 punti percentuali rispetto alla media globale, e più alti anche della media europea (74% e 66% rispettivamente).

La sanità italiana avrà dunque un futuro all’insegna della trasformazione digitale. Lo conferma il dato sull’Intelligenza Artificiale: il 60% degli intervistati italiani ha affermato infatti che l’IA è una delle tecnologie digitali in cui investire ora, contro una media globale del 36% (38% media europea), una percentuale che sale al 63% parlando di tecnologie sanitarie predittive.

Quale ruolo per l’intelligenza artificiale (Ai) nella medicina di precisione? Quali i possibili ambiti di applicazione clinica in questo momento in cui anche la medicina è al centro di una ‘rivoluzione digitale’? Sono solo alcune delle domande a cui è stata data risposta nel corso di ConnAction, la serie di eventi virtuali dedicati ai medici su tematiche legate alla Digital Health, promossa da Pfizer Healthcare Hub. Specialisti e innovatori del mondo dell’Healthech si sono confrontati sulle tematiche che in questo momento di emergenza sanitaria hanno reso evidente il ruolo della digitalizzazione nella pratica medica e nella governance dalla diagnosi al trattamento come, ad esempio, nell’applicazione dell’Ai nella diagnostica per immagini (medical imaging), tematica centrale dell’incontro virtuale.

“Nella definizione di intelligenza artificiale in medicina, pensiamo all’insieme di applicazioni che si rifanno all’intelligenza umana applicate alle macchine per ridurre, ad esempio, il margine di errore umano”, ha spiegato Luca Maria Sconfienza IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi e Dipartimento di Scienze Biomediche per la Salute, Università degli Studi di Milano. “In radiologia, ad esempio, significa – ha aggiunto – migliore capacità di lettura delle immagini, ma anche contributi prognostici, o una stratificazione del rischio a partire dalle cartelle cliniche dei pazienti. E non dimentichiamoci anche del tema dell’uso dei big data e i ‘nodi’ della privacy”.  Negli ultimi anni – si legge in una nota – l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante, come dimostra l’approvazione da parte della Fda americana di una serie di algoritmi utili per la diagnosi in ambito medico. Ma l’obiettivo futuro è che l’Ai possa superare la performance umana, in maniera affidabile. “Un’opportunità fondamentale non solo in radiologia, ma per tutto l’ambito medico – ha detto Sconfienza – Immagino un futuro in cui l’Ai non sostituirà il radiologo o il medico, come pure è stato previsto da qualcuno, ma sarà una risorsa importante per i professionisti della salute che sapranno farne uso”.

“L’intelligenza artificiale è un ingrediente fondamentale per la trasformazione digitale, e uno strumento essenziale per la nuova medicina, che porterà la terapia ‘oltre la pillola’”, ha sottolineato Päivi Kerkola, Country Manager di Pfizer Italia. “Una rivoluzione che non può non partire dalle criticità, dai ‘punti dolenti’, del percorso dei pazienti con l’obiettivo di arrivare a offrire una terapia davvero personalizzata. L’intelligenza artificiale è quindi essenziale per la nuova medicina di precisione: pensiamo già al contributo degli algoritmi nel prevedere le reazioni del paziente alla terapia”. Promuovere l’alta formazione sull’intelligenza artificiale, costruire una comunità di giovani ricercatori distribuita su tutto il territorio nazionale che porti innovazione nel mondo della ricerca e in quello dell’industria italiane, creare una vera e propria rete italiana di centri di ricerca su un tema così strategico per il futuro del paese e dell’Europa, sono gli obiettivi del primo Dottorato nazionale in intelligenza artificiale.

Il progetto promosso dal MUR e coordinato dal CNR e dall’Università di Pisa, si basa su una rete formata da 5 atenei capofila, da Torino a Napoli passando per Roma e Pisa, che coinvolge 61 università e centri di ricerca sparsi per tutta Italia che ospiteranno la formazione dei dottorandi. Marco Conti, direttore dell’Istituto di Informatica e Telematica di Pisa, è il responsabile scientifico CNR per il progetto di dottorato nazionale. Sono 177 le borse di studio messe a disposizione per il primo ciclo di questa importantissima operazione formativa: una vasta rete di futuri ricercatori, innovatori e professionisti che al termine dei tre anni di percorso saranno specializzati sia nelle tematiche di punta della ricerca sull’AI che nei settori applicativi, allenati ad avere una visione integrata e articolata dell’ecosistema delle tecnologie e delle soluzioni AI e in grado di affrontare i problemi con un approccio sistemico e multi-disciplinare, sia nel mondo della ricerca che in quello dell’impresa.

Il modello organizzativo sfrutta una struttura coordinata orizzontale/verticale: tutti i dottorandi parteciperanno a esperienze e attività formative multidisciplinari comuni, per poi concentrarsi sull’area di specializzazione scelta. Le cinque aree sono state individuate nei settori strategici di sviluppo e applicazione dell’intelligenza artificiale:

– Salute e scienze della vita, con capofila l’Università Campus Bio-Medico di Roma: intelligenza artificiale, IoT e biorobotics per promuovere la medicina di precisione, una medicina sempre più predittiva, preventiva, personalizzata e partecipativa.

– Agricoltura (agrifood) e ambiente, capofila l’Università degli Studi di Napoli Federico II: l’intelligenza artificiale per fronteggiare le incertezze legate al cambiamento climatico e la variabilità dei fattori che determinano la produzione primaria.

– Sicurezza e cybersecurity, capofila la Sapienza Università di Roma: applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale per la sicurezza dei sistemi informatici e la sicurezza delle infrastrutture, la cyber intelligence, la protezione della privacy.

– Industria 4.0, capofila il Politecnico di Torino: robotica, manutenzione preventiva, automatizzazione dei processi, analisi dei dati per migliorare la produzione ed aumentare la competitività.

– Società, capofila l’Università di Pisa: l’intelligenza artificiale e la data science per lo studio della società e della complessità dei fenomeni sociali ed economici quali, ad esempio, la mobilità umana e la dinamica delle città, le migrazioni ed i loro determinanti economici, la formazione e la dinamica delle opinioni e delle conversazioni online, e l’impatto sociale dei sistemi AI.

Uno dei temi trasversali più importanti per l’intero dottorato è quello della Trustworthy AI, l’intelligenza artificiale “degna di fiducia”, l’elemento che caratterizza la strategia dell’Unione Europea per l’AI: i dottorandi seguiranno corsi dedicati a etica, equità, correttezza, sicurezza, giustizia, accettazione sociale dell’intelligenza artificiale, oltre a concentrarsi sullo sviluppo di una AI sostenibile e che possa aiutare la società europea a raggiungere i Sustainable Development Goals dell’Agenda 2030 dell’ONU.