Intelligenza artificiale sempre più centrale nelle cure, ma resta il nodo formazione
In oncologia con l'apporto dell'IA la riduzione del carico di lavoro dei radiologi è pari all'80%. Tuttavia i percorsi Ecm rischiano di restare indietro rispetto agli algoritmi
Le nuove tecnologie, soprattutto l’intelligenza artificiale, sempre più alleate dei professionisti sanitari. Algoritmi efficienti sono oggi in grado di rilevare segni precoci di malattia prima ancora che insorgano i sintomi, prevedendo con anni di anticipo, ad esempio, Alzheimer, Bpco e malattie renali, attivando strategie di prevenzione che scongiurano danni e eventi acuti. Lo stesso approccio predittivo applicato su scala globale apre scenari inediti nel monitoraggio e nella prevenzione di epidemie e pandemie.
DALL'INCTUS AI TUMORI, L'APPORTO DELL'IA
I software che analizzano le scansioni cerebrali nei pazienti colpiti da ictus raggiungono una precisione doppia rispetto alla media clinica, identificando anche il momento esatto dell'evento - informazione cruciale per scegliere il trattamento nelle finestre temporali critiche. In oncologia, i modelli IA riducono falsi positivi e negativi nella diagnosi del carcinoma mammario, abbattendo il carico di lavoro dei radiologi fino all'80%. Se ne è parlato al recente evento “Dove sta andando la formazione Ecm nell’era dell’IA?”, organizzato da Meduspace nell’ambito dell’IA healthcare summit all’IA week di Milano, finalizzato a delineare una roadmap strategica per implementare l’innovazione tecnologica, tenendo conto della sostenibilità economica del Ssn e dell’urgenza di aggiornare i modelli formativi dei professionisti sanitari.
L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE ANCHE PER COLMARE IL GAP SUI SERVIZI SANITARI ESSENZIALI
Ben 4,5 miliardi di persone nel mondo non hanno accesso a servizi sanitari essenziali. L'IA può colmare almeno in parte questo gap, portando capacità diagnostica avanzata anche dove non arriva lo specialista. Nel triage, i sistemi IA possono ridurre il tasso di riammissioni del 30%, alleggerendo la pressione su strutture e professionisti.
IL NODO DI UNA FORMAZIONE NON AL PASSO CON L'ALGORITMO
Fin qui l’apporto dell’Intelligenza artificiale alla medidicina. Rimane il nodo della formazione in ambito clinico. In Italia operano centinaia di migliaia di professionisti sanitari soggetti all’obbligo Ecm. Un sistema formativo di questa scala possiede inevitabilmente tempi di adattamento lunghi: ogni evoluzione dei contenuti richiede mesi, spesso anni, per diffondersi in modo capillare nella pratica clinica. Nel frattempo, i modelli di intelligenza artificiale applicati alla medicina evolvono con cicli di aggiornamento mediamente compresi tra 6 e 12 mesi. Un percorso Ecm tradizionale, tra progettazione, accreditamento ed erogazione, può richiedere 12-18 mesi. Questo significa che il sistema rischia di formare i professionisti su tecnologie, strumenti e paradigmi che, nel momento stesso in cui vengono trasferiti su larga scala, stanno già evolvendo verso una nuova configurazione operativa.
“La formazione Ecm è ancora troppo spesso un adempimento: un corso, un credito, una casella spuntata. Non è così che si costruisce la capacità organizzativa di stare dentro una trasformazione di questa portata. Servono percorsi esperienziali, contaminazione con contesti reali, confronto diretto con chi l’AI la usa già – ogni giorno, in clinica, in azienda”, ha evidenziato Sebastiano Di Guardo, Ceo di Meduspace.
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