Intelligenza artificiale, data driven, dematerializzazione, governance e interoperabilità dei dati, privacy e cyber security. Sono state le parole chiave del Summit Digital Innovation in Life-Science, che ha messo a confronto tutti gli stakeholder coinvolti: clinici, ricercatori, chief marketing officer, ingegneri clinici, informatici, progettisti, aziende per fare il punto della situazione.
I benefici che possono apportare la tecnologia, il digitale e l’IA, in sanità, sono già evidenti, con ricadute positive per operatori sanitari, pazienti, sostenibilità dell’intero sistema. E per il futuro? Stay tuned, affermano unanimi gli esperti perché le prospettive sono molte, interessanti e non così lontane da divenire realtà.
IA e possibili impieghi in sanità
È uno strumento potente che richiede una educazione al corretto utilizzo da parte di tutti i potenziali fruitori. Specie in ambiti che possono presentare più criticità, come quello sanitario, legato per esempio alle regole e direttive sulla privacy, o all’opposto ricavarne importanti benefici, per esempio nella early prediction disease, nella raccolta e valutazione delle immagini mediche e dunque in diagnostica, logistica, prioritizzazione in tempo reale, chirurgia robotica, farmaceutica, telemedicina e teleriabilitazione.
Alla base dell’IA ci sono i dati: il carburante per farla funzionare, e che stanno acquisendo nuove caratteristiche: una sempre maggiore interconnessione e una sempre maggiore multimodalità, ovvero dati che provengono da più fonti e di diversa natura, con esperienze di successo già rilevate sul campo.
Tra queste, per esempio tre casi d’uso sviluppati presso l’università di Pisa in cui l’IA è stata applicata a un progetto di teleriabilitazione a distanza, finanziato dalla Comunità Europea con una decina di partner sparsi in Europa tra cui quattro centri clinici, che ha riguardato bambini con paralisi cerebrale unilaterale, fornendo un importante supporto nella gestione della quotidianità delle malattia o dei controlli periodici, sgravando la famiglia dell’impegno di doverli eseguire per forza in ospedale, un progetto di telemonitoraggio, finanziato da Regione Toscana, rivolto a pazienti adulti sottoposti a interventi cardiaci per offrire assistenza nel post-operatorio al domicilio.
Il progetto ha permesso di mettere a punto un modello di analisi, poi testato con dati retrospettivi, basato su 18 variabili (principalmente parametri clinici) che hanno consentito di caratterizzare i pazienti con disturbi cardiovascolari e predirne la mortalità con una certa accuratezza.
Infine, un progetto sulla relazione fra IA generativa e allucinazione, il cui obiettivo era sviluppare un large language model (LLM) controllato da RAG (IA Retrieval-Augmentede Generation), quale garanzia di affidabilità del dato.
Tra le prossime sfide da affrontare, legate alla fiducia all’uso dell’IA, gli esperti identificano il tema c’è l’expalinability, spiegare e rendere chiara l’IA per favorire un impiego sicuro e diffuso, il ricorso al federated learning, una soluzione che permette di tenere separati i dati dai modelli, dove i dati restano alla clinica o a chi ne detiene il possesso e i modelli possono di contro essere resi disponibili a più utilizzatori, in ultimo, la co-creazione cioè il coinvolgimento degli utenti finali nelle fasi di progettazione dei sistemi così da favorirne la conoscenza, e quindi aumentare la fiducia verso lo strumento.
Occorre fare cultura e colmare il divario fra l’IA e la consapevolezza delle opportunità che essa può offrire. È uno strumento, come detto: non sostituirà i medici, ma i medici utilizzatori di IA sostituiranno coloro che non ricorrono al suo impiego.
Nella pratica quotidiana
In ambito di ricerca clinica piò essere un valido supporto per chiarire ancora zone d’ombra, ad esempio la motivazione per cui una parte di pazienti (45%) con tumore al polmone non a piccole cellule che esprimono la proteina PDL1, che comanda il sistema immunitario, rispondono a uno specifico farmaco in grado di inibire quella proteina, permettendo al sistema immunitario di attacca e distruggere il tumore e il restante 55% a parità di malattia è non responder.
Open question cui potrà aiutare a rispondere l’IA tramite la “caratterizzazione” del paziente; processo che richiede la disponibilità di una mole importante di dati, molti dei quali forniti dalle tecnologie che devono successivamente essere analizzati da strumenti di IA.
Con questo obiettivo, presso l’IRCCS San Raffaele di Milano è stata sviluppata una piattaforma in grado di strutturare modelli di IA predittiva, in termini di diagnosi e terapia, tali da rispondere a dei clinical need specifici facendo leva sui dati disponibili in ospedale catturati dati da diverse sorgenti, anche testuali, elaborando poi protocolli, creando gruppi di ricerca, definendo coorti, esplorando dati, facendo data analysis, e altro ancora mantenendo traccia di ogni attività/processo operato.
L’IA, inoltre, trova utile impiego anche nel disbrigo di pratiche amministrative e burocratiche che sottraggono tempo-paziente al clinico, come dimostra l’HIMSS (Healthcare Information and Management System Society) Ecosystem, pratiche spesso sono svolte in orario extra lavorativo, favorendo l’aumento delle probabilità fra gli operatori sanitari di andare in burnout.
Non ultimo l’IA potrebbe aiutare a ridefinire il ruolo, lo scope of practice in sanità, ovvero i contorni perimetrali, le mansioni e i ruoli che un professionista sanitario è autorizzato a intraprendere in conformità con i termini della propria licenza professionale, con opportunità dunque di dare maggiore valore al medico e restituire tempo-paziente, come auspicato
Governo del dato e cyber security
Ente supremo per il governo del dato è Agenzia Nazionale per i Servizi Sanitari Regionali Sanità Digital cui spetta il compito di verifica dell’interoperabilità e gestione e del controllo qualità dei dati acquisiti dalle piattaforme nazionali.
Per esempio, in ambito di telemedicina, sia delle infrastrutture regionali di telemedicina (IRT), che offrono servizi e microservizi per lo sviluppo dei sistemi regionali dedicati all’erogazione di prestazioni di quest’ambito e l’infrastruttura nazionale di telemedicina (INT) che ha, invece, una funzione di indirizzo, governo ed evoluzione di questi sistemi sul territorio nazionale. Indirizzo che riguarda l’erogazione dei modelli di PDTA con possibilità di consultare, integrare, aggiornare, produrre (cataloghi relativi alla telemedicina) e la raccolta dei dati per il monitoraggio e la diffusione dei sistemi di telemedicina sul territorio nazionale. dati che poi vanno a confluire nel fascicolo sanitario: due fattori – le piattaforme di telemedicina e il FSE – strettamente interconnessi.
Dati che indipendentemente dal campo cui riferiscono, vanno protetti, sa possibili attacchi cyber. In sensibile crescita secondo il rapporto Clusit, che offre una panoramica degli incidenti di sicurezza più significativi a livello globale, Italia compresa: si attesta, infatti, nel 2023, un livello globale di crescita YoY (anno su anno) del 12%, 65% in Italia. Attacchi da cui non è esente il dato sanitario: sempre nel 2023 si è registrato a livello globale un raddoppio degli attacchi, pari a 105%: è necessario preoccuparsi. Il fenomeno dei cyber attacchi in sanità in Italia cresce.
Pertanto, è necessario prendere delle misure di sicurezza per ridurre il rischio, innanzitutto provvedendo a un’attenta analisi del rischio in relazione anche a norme precise quali la ISO/IEC 27001, 27002 e 27005, identificare l’ambito cui applicare l’analisi del rischio, fare una valutazione dell’assessment del rischio cioè identificare il rischio, analizzare i rischi e valutare i rischi rispetto ai livelli di accettabilità, e infine trattare il rischio, dine ultimo dell’analisi del rischio. Lavoro, quest’ultimo, lungo e complesso che richiede un Committment aziendale che monitori costantemente il problema.
Per tutelare quanto più possibile i rischi sono tre le raccomandazioni: fare squadra, coinvolgendo più figure professionali (management, IT e Ingegneria Clinica e fornitori, le autorità che possono dare supporto in temine di investimenti con. i fondi del PNRR o con interventi mirati, conoscere le motivazioni e i percorsi degli attaccanti, avviare adeguate misure cautelative in termini di politiche, procedura e tecnologie.
