Come dovrebbe essere la sanità di domani per adeguare l’assistenza ai cambiamenti della società.

 

 

La Sanità 4.0 è alle porte, ma in Italia ha due ostacoli principali: la mancanza di dati clinici (di qualità) a causa di ritardi cronici, anche culturali, e la resistenza al cambiamento e alla logica della condivisione che è base del lavoro di équipe (anche extramoenia) ma per il quale vi è un’italica allergia.

Quindi, come sarà la sanità italiana del futuro? Se lo è chiesto Deloitte è ha cercato risposte con una 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’intelligenza artificiale (AI) è il motore per trasformare l’assistenza sanitaria in diversi modi:

 

  1. Automatizzando alcune attività cliniche e amministrative attualmente svolte da medici e operatori.
  2. Creando nuove esperienze di fruizione dei servizi per i pazienti.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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’AI: 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, 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 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, come già anticipato: 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 struttura e dinamiche competitive di un settore caratterizzato da forti barriere all’ingresso per l’estrema specializzazione e per la localizzazione e regolazione di livello nazionale.

Scenari futuri. Se si superano ostacoli e resistenze o se non vengono superate affatto, scenari diversi disegnati dalla survey Deloitte. In sintesi quattro possibili scenari. 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.

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Foto crediti: Envato Elelents (ove non diversamente specificato)

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