L’artificial intelligence nella sanità: quali scenari futuri - Benessere mag

L’artificial intelligence nella sanità: quali scenari futuri

L’artificial intelligence nella sanità: quali scenari futuri
Come sarà la sanità del futuro? Ad indagarlo Deloitte con una recente indagine che ha coinvolto aziende, società scientifiche, strutture sanitarie e istituzioni con l’obiettivo di tracciare l’evoluzione tecnologica in ambito sanitario, settore fra i maggiormente impattati in futuro dall’intelligenza artificiale.
Si stima infatti (fonte: Deloitte 2019 Global Healthcare Outlook) che a livello mondiale il giro d’affari relativo all’insieme delle tecnologie applicate alla sanità potrebbe aumentare e raggiungere i 280,25 miliardi di dollari entro il 2021, con un tasso di crescita del 15,9%.
Tre gli ambiti di analisi del sondaggio: consapevolezza del potenziale da cogliere; azioni ritenute prioritarie per sviluppare modelli di adozione sostenibili; barriere da superare per applicazioni su larga scala.
L’AI è il motore per trasformare l’assistenza sanitaria in diversi modi:
  • Automatizzando alcune attività cliniche e amministrative attualmente svolte da medici e operatori.
  • Creando nuove esperienze di fruizione dei servizi per i pazienti.
  • Intervenendo sulla qualità delle cure grazie alla medicina personalizzata, alla possibilità di migliorare la diagnosi e la prognosi rispetto a determinate condizioni cliniche e possibili opzioni terapeutiche di intervento.
  • Supportando le decisioni del personale clinico e liberando tempo prezioso per le attività cliniche a maggior valore aggiunto e il trattamento dei casi più complessi.
  • Sviluppando nuovi modelli di ricerca e favorendo il progresso medico e scientifico.

Dalla survey emerge che la personalizzazione dei trattamenti è la principale potenzialità che gli stakeholder si aspettano dall’intelligenza artificiale: per gli healthcare provider e le aziende life science si tratta di un elemento molto importante, avendo registrato un punteggio medio di 4,7 (su una scala da 1 a 5). Un ulteriore tema, prioritario per gli intervistati, è relativo all’automatizzazione di alcuni compiti, sia in termini di supporto ai medici nello svolgimento delle attività cliniche e nel processo decisionale (ritenuta importante per gli healthcare provider e le società scientifiche), sia nei processi di back office sanitario e amministrativo (ritenuta importante soprattutto per centrali d’acquisto e aziende life science). Infine, per gli attori della supply chain l’AI può avere un ruolo importante per l’incremento delle indagini di real world evidence e per il miglioramento della qualità della ricerca clinica

L’analisi delle risposte degli intervistati individua due aree di intervento: quella di dotarsi delle capacità finanziarie necessarie ad affrontare investimenti nel settore dell’intelligenza artificiale; l’altra è legata all’assenza di competenze adeguate allo sviluppo e/o all’acquisizione delle capacità professionali, propedeutiche alla realizzazione di un progetto di AI e al successivo utilizzo di quanto prodotto.
Ma quali sono i principali ostacoli che impediscono una naturale applicazione di tecnologie AI nel mondo della sanità? 
Due le aree: una collegata all’assenza o alla bassa qualità dei dati clinici oggi esistenti (data awareness) legata al ritardo della digitalizzazione del settore, basti pensare alla scarsa diffusione e adozione della cartella clinica elettronica (Cce).
La seconda è rappresentata dalla possibile resistenza al cambiamento, dovuta alla percezione non positiva degli impatti dell’AI sui processi e sulle modalità organizzative da parte della forza lavoro.

In futuro ci si aspetta che l’AI usata e combinata con altre tecnologie potrà addirittura contribuire a cambiare profondamente la struttura e le dinamiche competitive di un settore caratterizzato da forti barriere all’ingresso per l’estrema specializzazione e per la localizzazione e regolazione di livello nazionale.

A tal proposito la survey ipotizza quattro possibili scenari futuri. Il primo è quello dell’illusione: è caratterizzato da una bassa consapevolezza del dato e bassa accettabilità dei sistemi che sfruttano l’AI da parte della workforce clinica. Il secondo riguarda la selezione: è caratterizzato da bassa consapevolezza dell’importanza della qualità del dato e alta credibilità dei sistemi. Nel terzo scenario prevale la competizione, in cui la consapevolezza legata alla qualità del dato è alta, ma bassa al contrario è la accettabilità dei sistemi da parte del mondo clinico. Infine, la quarta ipotesi è quella dell’alleanza, in cui è elevata sia l’importanza della qualità del dato sia l’accettabilità dei sistemi da parte della forza lavoro clinica.

 

“Orientare l’ecosistema della salute verso l’innovazione significa gettare le basi per una trasformazione efficace dell’intero settore, dove il valore è generato dal coinvolgimento di tutti gli stakeholder con i loro punti di vista, prospettive e ruoli” commenta Davide Lipodio, innovation Lshc director, Deloitte.

Fonte: Mariella Belloni
Vicecaporedattore – Marketing Journal

Mirko Toller

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