Ritorno al futuro: l’AI in medicina tra sfide e opportunità

La sanità è tra i settori in cui l’AI avrà maggior impatto: dal miglioramento delle diagnosi alle cure personalizzate.

Molteplici fonti e osservatori segnalano come la sanità sia tra i settori in cui l’intelligenza artificiale (AI) avrà maggiore impatto. Secondo il Global Health Care Sector Outlook 2024 di Deloitte, l’AI potrebbe generare risparmi annuali fino a 360 miliardi di dollari per il sistema sanitario statunitense nei prossimi cinque anni.

Le sue potenzialità sono vaste: miglioramento della diagnosi, cure più personalizzate, maggiore attenzione nella fase riabilitativa, accelerazione nella ricerca e sviluppo di farmaci. Ma quali sono le sfide che clinici, manager e decisori devono affrontare per realizzare questo potenziale?

Su questa domanda si è concentrata una ricerca avviata presso il Dipartimento di Business e Management della Luiss. Obiettivo: esplorare come l’AI venga oggi adottata da clinici e ricercatori in un grande ospedale di ricerca italiano. La ricerca è ancora in corso; tuttavia, sembra possibile individuare alcune importanti caratteristiche che riguardano l’uso dell’AI in questo settore.

Variabilità dell’uso dell’AI

Le prime evidenze dimostrano un utilizzo dell’AI piuttosto eterogeneo tra le diverse specialità e branche della medicina.

In alcuni ambiti l’AI viene utilizzata in un modo che potremmo definire quasi routinario in specifiche attività, come, ad esempio, la contornazione automatica nell’ambito della diagnostica per immagini.

In altri casi, al contrario, l’utilizzo delle nuove tecnologie è in fase piuttosto embrionale e avviene in modo esplorativo.

In questi casi, l’uso dell’AI è inserito principalmente in clinical trial volti a dimostrare l’effettivo valore clinico ed economico dell’utilizzo dell’AI nei processi di diagnosi e cura (ad esempio, nel caso delle cure delle malattie neurodegenerative).

Le modalità di utilizzo e gestione degli strumenti di AI nelle aziende sanitarie appaiono dunque molto diversi, così come differenti sono i modelli organizzativi e gestionali che ne sostengono l’impiego.

Esperienza e AI nella pratica clinica

La nostra ricerca ci suggerisce anche che know-how clinico e AI si influenzano reciprocamente. L’utilizzo di AI abilita (se si verificano certe condizioni) processi di apprendimento virtuosi a livello individuale e collettivo, ad esempio evitando errori clinici e migliorando la capacità di predire e curare patologie complesse.

Dall’altro, tuttavia, l’efficace impiego dell’AI nella pratica clinica dipende dal tipo e dai livelli di esperienza accumulata attraverso esperienze dirette o processi di apprendimento “vicario” che avvengono attraverso il consulto tra colleghi.

Formazione e training sono dunque necessari, così come un know how in grado di guidare verso un uso consapevole dell’AI.

Utilizzo individuale e di gruppo dell’AI

La qualità delle cure è garantita da competenze sia cliniche che organizzative. Il coordinamento tra molteplici professionisti (medici, infermieri, riabilitatori, ingegneri etc.) è fondamentale per favorire una risposta multidisciplinare e integrata ai problemi di salute.

Un esempio è dato oggi dai tumor board, ovvero team multidisciplinari formati, tra gli altri, da chirurghi, oncologi e radioterapisti, i quali discutono periodicamente casi complessi integrando conoscenze ed esperienze.

L’uso dell’AI a supporto di processi di gruppo appare promettente ma in fase embrionale. L’AI è in grado di supportare la decisione di gruppo, così come le fasi preparatorie e di follow up di meeting e la presa delle decisioni che ne scaturiscono. Inoltre, i clinici utilizzano l’AI a supporto di attività sia individuali che collettive in modo molto diverso.

Nuovi modelli organizzativi per l’AI

I modelli organizzativi giocano un ruolo cruciale per un impiego efficace dell’AI in sanità.

Per brevità accenniamo a due traiettorie di cambiamento organizzativo che si possono prevedere alla luce di quanto discusso sopra.

La prima riguarda la trasformazione dei modelli di integrazione di competenze cliniche con quelle legate all’AI. Le aziende già utilizzano diffusamente servizi di IT che supportano attività in reparti e dipartimenti ospedalieri, così come unità di valutazione di nuove tecnologie che monitorano la costo-efficacia delle nuove tecnologie.

Queste attività sono spesso svolte da unità centralizzate a livello aziendale. Man mano che l’uso dell’intelligenza artificiale diventerà più pervasivo, appare necessario un cambiamento di questo assetto prevedendo il progressivo reskilling di competenze, così come la (almeno parziale) decentralizzazione di questi servizi che dovranno diventare più prossimi a dove l’AI viene utilizzata per curare i pazienti.

Il secondo cambiamento riguarda la necessità di considerare l’AI una risorsa strategica. Per farlo, è importante inserirsi in reti o ecosistemi in grado di generare apprendimento condiviso.

In conclusione, l’impatto dell’AI sulla sanità dipenderà dalla capacità di evolvere anche sul piano organizzativo. Are we ready to be back to the future?

L’articolo originale è stato pubblicato sul numero di Fortune Italia del maggio 2025 (numero 4, anno 8)