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il punto

Intelligenza artificiale in Sanità: la via per un’applicazione concreta

L’AI in sanità rappresenta una realtà capace di apportare benefici tangibili sia al paziente sia alla struttura clinica che l’adotta e la domanda di servizi è in continua crescita. Restano tuttavia delle questioni aperte alle quali chi si occupa di management dovrà fornire valide risposte. Ecco quali sono

11 Set 2018

Francesco Schiavone

professore Associato in “Economia e Gestione delle Imprese” Università degli Studi di Napoli Parthenope


La Sanità è uno dei settori industriali in cui è più evidente l’impatto dell’intelligenza artificiale. Per esempio, è di poche settimane fa la notizia che gli ospedali di Londra utilizzeranno l’AI per supportare le decisioni dei professionisti medici.

L’apertura della capitale inglese verso queste nuove tecnologie non è, ovviamente, un episodio isolato. Anche in America, India ed Europa sono sempre di più i casi di integrazione dell’AI nei processi decisionali e clinici delle strutture sanitarie.

I servizi di AI in ambito sanitario

La domanda di servizi di AI è così in crescita che sono sempre più le imprese tecnologiche che fondano la propria offerta solo su queste tecnologie. Per esempio Pieces Tech, impresa high-tech di Dallas fondata dal dottor Ruben Amarasingham nel 2010, offre tramite le sue piattaforme una pluralità di servizi basati sulla AI per diversi stakeholder sanitari interessati ad ottimizzare il percorso terapeutico ed assistenziale del paziente. Questi servizi ricomprendono, tra gli altri, il monitoraggio, le analisi predittive, l’ottimizzazione dei flussi operativi, l’apprendimento organizzativo e lo sviluppo di software per ospedali, sistemi sanitari e comunità sanitarie.

Il valore aggiunto dell’AI in campo sanitario

Un elemento cardine dell’offerta dell’azienda texana è Pieces DS, il quale rappresenta un supporto tecnologico insostituibile per quanto concerne, ad esempio, le decisioni relative al tempo di degenza, ricoveri, rischi sanitari in una struttura sanitaria. Il monitoraggio del software dei dati degli utenti è continuo. I risultati e i suggerimenti offerti da Pieces rispecchiano sempre la situazione attuale, raggiungendo livelli di precisione e accuratezza elevatissimi. L’altro software chiave di Pieces è IRIS, il quale analizza le variabili di contesto di una determinata comunità locale (tra cui, per esempio, l’alimentazione, il livello di legalità, e le condizioni abitative) e fornisce importanti input alle strutture territoriali sullo stato di salute della popolazione. Queste evidenze e applicazioni sottolineano come il vero valore aggiunto dell’AI nel campo sanitario sia legato alla facilitazione del decision-making, sia esso clinico o di carattere manageriale/organizzativo.

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AI e personalizzazione del percorso di assistenza

I servizi basati sulla AI possono inoltre condurre, nel medio-lungo termine, anche ad un’efficace applicazione dei principi dell’health population management. Da ciò consegue che un’ulteriore frontiera totalmente da esplorare per chi si occupa di management in sanità sia poi data dall’impatto dell’AI sull’accesso al mercato e la valutazione delle tecnologie sanitarie. L’abbondanza e la varietà di dati acquisibili tramite tali tecnologie, infatti, consentono non soltanto il raggiungimento di un elevato livello di personalizzazione del percorso di assistenza offerta al paziente ma anche la possibilità di valutare oggettivamente quali siano le soluzioni più idonee per ciascun ammalato. Ciò conduce sia all’ottimizzazione delle risorse economiche e umane a disposizione del sistema sanitario sia all’ampliamento della platea di soggetti aventi accesso alle cure e ai servizi sanitari del medesimo sistema.

Questioni aperte sull’AI in sanità

L’AI rappresenta una realtà capace di apportare diversi benefici tangibili sia al paziente sia alla struttura clinica che l’adotta. La sua applicazione sempre più diffusa, tuttavia, apre il campo a una serie di domande ancora aperte alle quali chi si occupa di management dovrà fornire valide risposte:

  • Come il management delle organizzazioni sanitarie può mappare e gestire nel miglior modo possibile il patient journey tramite queste tecnologie alternative?
  • Quali sono le principali sfide che le singole organizzazioni che adottano queste tecnologie innovative devono fronteggiare al fine di creare (e non distruggere) valore?
  • Quali sono i processi e le criticità chiave per gestire e implementare la transizione tecnologia verso l’AI?

Le risposte a questi quesiti offrono soluzioni alle principali sfide odierne nel campo della medicina, utili non solo per chi si occupa di aspetti clinici ma anche per chi deve prendere decisioni manageriali, progettare modelli organizzativi e gestire processi di business.

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