Il sistema sanitario in Italia presenta delle forti criticità che creano frequentemente sfiducia e rammarico nei cittadini. Cosa si può fare per colmare queste lacune?
Secondo gli esperti, la fiducia è da riporre nel progresso tecnologico e nelle innovazioni che da esso scaturiscono, che sarebbero in grado di promuovere un rinnovamento sostenibile del settore e di migliorare la salute pubblica a lungo termine. In particolare, sembra che l’intelligenza artificiale possa giocare un ruolo chiave nella medicina del futuro.
Il Servizio Sanitario Nazionale (SSN)
Le origini del Servizio Sanitario Nazionale nella nostra Repubblica risalgono al 1948, quando la Costituzione ha riconosciuto il diritto alla salute.
La Legge 883 del 23 dicembre 1978 ha istituito il Servizio Sanitario Nazionale (SSN) che identifica il complesso delle funzioni, attività e servizi assistenziali gestiti ed erogati dallo Stato e si basa su tre principi cardine: l’universalità, l’uguaglianza e l’equità.
Esso infatti ha come missione fornire assistenza sanitaria completa all’intera comunità, senza distinzioni di genere, residenza, età, reddito o lavoro. Garantisce dunque parità di accesso ai percorsi assistenziali ad ogni persona bisognosa di cure.
Nonostante gli ottimi fondamenti, in Italia risulta sempre più impellente la necessità di modernizzare il settore sanitario, il che ormai risulta probabilmente l’ultima speranza per renderlo davvero efficace ed accessibile in termini di costi e tempi d’attesa.
Infatti, secondo un’indagine svolta dalla società di ricerche di mercato Norstat e MuP, nel 2022 14 milioni di italiani hanno rinunciato a curarsi: il 64% a causa dei tempi di attesa e il 60% a causa dei costi troppo elevati. Il 15% ha chiesto aiuto ai familiari, mentre il 5% ha acceso un prestito bancario per pagarsi le cure.
Quali strategie per il rinnovamento del sistema sanitario?
Le principali linee di innovazione conducono verso l’utilizzo dell’IA, ossia dell’Intelligenza Artificiale.
Negli ultimi anni, infatti, l’integrazione dell’IA con altre tecnologie emergenti, come l’Internet of Things (IoT) e il cloud computing, ha:
– potenziato le capacità di raccolta, gestione e analisi dei dati sanitari
– accelerato lo sviluppo di nuovi farmaci e trattamenti rivoluzionando di fatto la ricerca medica. L’AI, infatti, è in grado di analizzare enormi dataset clinici e genomici, identificando nuovi bersagli terapeutici e ottimizzando il processo di sviluppo dei farmaci. Questo accelera la ricerca clinica e l’innovazione, portando a nuove terapie e miglioramenti nelle cure.
– reso più rapide le diagnosi, anche mediante l’analisi di immagini diagnostiche. Alcune tecniche di deep learning, infatti, utilizzano algoritmi in grado di riconoscere anomalie in radiografie, risonanze magnetiche, tomografie computerizzate e immagini ecografiche. Ciò ha decisamente velocizzato la diagnostica delle malattie oftamologiche, dermatologiche, cardiache e genetiche.
L’insieme di queste innovazioni prometterebbero di migliorare la qualità della vita dei pazienti e di rendere la sanità più efficiente e focalizzata anche sulle esigenze del singolo paziente. Resta tuttavia fondamentale lavorare contemporaneamente sullo sviluppo delle competenze digitali, attraverso una specifica formazione del personale sanitario all’utilizzo delle nuove tecnologie.
Senza una grande attenzione a quest’ultimo aspetto, ogni altro intervento si rivelerà inutile, vanificando i vantaggi di tecnologie avanzate, in assenza di personale in grado di utilizzarle al meglio.
Aspetti critici
Rimangono comunque dei punti critici nell’utilizzo di queste nuove tecnologie in ambito sanitario: garantire la privacy e sicurezza dei dati sanitari sensibili, riconoscere e gestire le responsabilità decisionali in capo all’IA e, soprattutto, la reale sostenibilità del suo impiego.+
Determinare le responsabilità decisionali significa anche porre dei limiti all’utilizzo dell’IA, poiché i macchinario sono creati e calibrati per elaborare correttamente dei dati, ma non sono esenti da bug o anomalie di sistema; di conseguenza, non si possono escludere le casistiche in cui un dispositivo, esaminando dei dati, diagnostichi una patologia errata. Per questo motivo è indubbiamente necessaria e fondamentale la presenza di un esperto che provveda ad un riesame delle informazioni e alla loro validazione o rettifica.
Inoltre, se l’IA è fondamentale per lo sviluppo di soluzioni tecnologicamente avanzate in vari settori critici per la società attuale, dovrebbero essere altrettanto fondamentale promuovere dei processi di creazione e utilizzo di modelli di IA che richiedano meno energia e che, dunque, riducano le significative emissioni di CO2. Si tratta, indubbiamente, di un aspetto da non sottovalutare – in termini sia di costi che di sostenibilità ambientale. Sembra chiaro che l’interesse comune sta nello sviluppare tecnologie sempre più efficienti e raffinate in grado di trasformarsi in un investimento a lungo termine, non dei semplici brevetti atti ad avvantaggiare la florida economia dell’AI.
Ciò che resta certo è che nei prossimi anni, con il continuo sviluppo delle tecnologie IA, potremo aspettarci ulteriori progressi in questo campo. Auspicabilmente, questi renderanno l’intelligenza artificiale sempre più sicura e utile ad un rinnovamento del sistema sanitario.
