Sanità data driven: le possibilità offerte dall’AI.
Editoriale
Il periodo pandemico probabilmente passerà alla storia oltreché per l’impatto sanitario, sociale ed economico sull’intera popolazione del pianeta per almeno un aspetto, altrettanto importante in prospettiva, quello di aver reso possibile la campagna di raccolta dati sanitari più imponente mai realizzata: l’accelerazione sul fronte del Digital Health, il tracciamento dei contagi – per quelle Nazioni in cui è stato possibile, l’analisi dei dati epidemiologici, la ricerca per lo sviluppo del vaccino.
In particolare, l’urgenza insita alla pandemia è diventata un fattore abilitante ed ha consentito l’accumulo di enormi quantità di dati relativi alla salute delle persone, le condizioni e gli stili di vita dei cittadini. Questa per noi potrebbe essere una buona notizia, ma lo è solo a metà.
Perché lo diventi per intero è cruciale essere in grado di utilizzare al meglio questi Big Data, essere in grado di trasformare i dati sanitari immagazzinati nelle più disparate repository in informazioni.
Un passaggio non banale, che modifica l’orizzonte: non solo analisi retrospettive (possibili grazie ai dati) ma soprattutto pianificazione (informazioni e supporto alle decisioni), con lo scopo di prefigurare attività di prevenzione e predizione sempre più accurate, una cura più efficace, una filiera più efficiente, in una parola una sanità che metta davvero al centro la gestione complessiva della salute del cittadino.
Un aiuto importante all’analisi e l’utilizzo dei dati sarà offerto dall’intelligenza artificiale (AI). Il machine learning ha già svolto un ruolo chiave durante il primo anno di Pandemia, fornendo anche ai ricercatori impegnati nello sviluppo dei vaccini modelli di analisi data driven che hanno contribuito ad accorciarne i tempi di sviluppo in modo significativo. Continuerà a farlo ora che la sfida si sposta sulla campagna vaccinale – supportando soluzioni efficienti per gestire la logistica, il sistema di prenotazione, i richiami. Emblematico è il caso della Valle d’Aosta che grazie all’AI è riuscita a stratificare la popolazione per classi di vaccinazione prioritarie in base alle variabili d’età, comorbilità, prestazioni specialistiche, farmaci, ricoveri, accessi ospedalieri. Altre saranno sviluppate anche queste in tempi record con il progredire della campagna. Negli anni a venire l’Intelligenza Artificiale rappresenterà un driver critico a supporto dei processi di digitalizzazione e virtualizzazione della sanità. Del presente e del futuro dell’AI si occupa il nuovo numero di ReadHIT, fornendo alla riflessione collettiva contributi e approfondimenti dei media, siano essi generalisti che espressione delle professioni mediche e IT.
Soluzioni basate su algoritmi e sul machine learning hanno mostrato la loro indispensabilità in diversi ambiti sanitari, dalla gestione delle terapie intensive all’enterprise imaging, di cui in questa sede diamo conto attraverso studi e casi in tutto il mondo.
Nel nostro Paese, nonostante la consapevolezza della rilevanza delle soluzioni basate sull’AI (registrata da ultimo da uno Studio dell’Osservatorio Innovazione Digitale in Sanità del Politecnico di Milano) solo una percentuale relativa di Strutture e, conseguentemente, di clinici, ne fa abitualmente uso.
È da qui che bisogna ripartire proprio ora che la pandemia offre un’occasione irripetibile per concretizzare quella volontà – condivisa dai più – di un ridisegno organico e coerente della sanità. E di una piccola grande rivoluzione culturale.
Molto cammino è stato fatto ma molto è ancora da fare.
Buona lettura
Alberto Ronchi, Presidente AISIS
