L’intelligenza artificiale (IA) sta entrando con forza nei reparti ospedalieri e nei pronto soccorso, trasformando il modo in cui si diagnosticano le malattie, si gestiscono gli esami e si organizzano i servizi sanitari. Dagli algoritmi predittivi per ridurre le liste d’attesa fino ai sistemi avanzati capaci di superare i medici umani nella diagnosi di casi clinici complessi, la sanità digitale non è più una visione futuristica ma una realtà in rapida espansione.
Microsoft, per esempio, ha annunciato lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale avanzato capace di raggiungere – e in alcuni casi superare – la competenza diagnostica di medici esperti. Ma parallelamente, anche il sistema sanitario italiano sperimenta soluzioni concrete, come assistenti virtuali nei pronto soccorso, lettori automatici di radiografie e algoritmi che filtrano le richieste inappropriate di Tac e risonanze.
LA SUPERINTELLIGENZA MEDICA DI MICROSOFT
Il progetto presentato da Microsoft, guidato da Mustafa Suleyman (cofondatore di DeepMind e oggi Ceo di Microsoft AI), punta dichiaratamente alla creazione di una “superintelligenza medica”. Abbinato al potente modello o3 di OpenAI, il sistema ha affrontato oltre 300 casi clinici complessi tratti dal New England Journal of Medicine, risolvendone correttamente più dell’80%, contro appena il 20% dei medici coinvolti, privi di strumenti di supporto.
La differenza principale? L’IA, spiegano da Redmond, non si limita a “dare risposte”, ma simula un medico reale: formula ipotesi, richiede test diagnostici, valuta i risultati e infine propone una diagnosi. Una vera e propria rivoluzione nel metodo, che secondo Microsoft può anche ridurre i costi sanitari, ottimizzando la richiesta di esami ed evitando prescrizioni inutili. “È evidente che in 5-10 anni questi sistemi saranno quasi privi di errori. Sarà un sollievo enorme per i sistemi sanitari globali”, ha dichiarato Suleyman al Guardian.
L’azienda ha comunque precisato che il suo strumento non è ancora pronto per l’uso clinico quotidiano e che l’obiettivo non è sostituire il medico umano, bensì supportarlo, ampliandone le capacità decisionali: “La relazione medico-paziente richiede empatia e fiducia, elementi che una macchina non può replicare”, si legge nel blog che accompagna la ricerca.
L’IA NELLA DIAGNOSI PRECOCE DELLA DEMENZA
Sempre dagli Stati Uniti arriva uno strumento di IA, chiamato StateViewer, capace di identificare con elevata precisione i segnali cerebrali associati a nove forme di demenza, incluso l’Alzheimer, a partire da una singola e comune scansione cerebrale.
Secondo lo studio pubblicato su Neurology, l’IA ha riconosciuto correttamente il tipo di demenza nell’88% dei casi, dimezzando i tempi di lettura delle immagini e triplicando l’accuratezza rispetto ai metodi tradizionali. Addestrato su oltre 3.600 scansioni, il sistema offre un supporto diagnostico prezioso anche in contesti clinici privi di specialisti neurologi, contribuendo a individuare la malattia in fase precoce, quando i trattamenti hanno maggiore efficacia.
L’IA NEI PRONTO SOCCORSO ITALIANI
Nel frattempo, in Italia, le prime esperienze raccolte dall’Osservatorio sull’Intelligenza Artificiale in Sanità – presentato a Siracusa durante il Forum Logos & Téchne di Fiaso – hanno mostrato come l’IA stia già migliorando concretamente l’efficienza nei pronto soccorso.
All’ASL 2 Savonese, per esempio, riporta Il Sole 24 Ore, un sistema di IA è operativo dal 2021 nella radiologia d’urgenza, dove aiuta i medici a individuare fratture nelle radiografie, con un ruolo di “seconda lettura” sempre più apprezzato. Esperienze simili si registrano anche all’ASL 4 Chiavarese, dove è stato testato il sistema “Boneview”, e all’ASST Santi Paolo e Carlo di Milano.
Nel pronto soccorso dell’Azienda Ospedaliera Universitaria di Perugia è invece in uso un assistente virtuale che, analizzando voce, volto e parametri biometrici, consente il riconoscimento precoce dell’ictus. Secondo i medici, la tecnologia ha migliorato significativamente i tempi di diagnosi e intervento.
STRUMENTO CONTRO LE LISTE D’ATTESA
Ma l’IA può essere utile anche lontano dalle emergenze, contribuendo a risolvere un problema cronico del sistema sanitario: le liste d’attesa. In Puglia, per esempio, l’AReSS ha sviluppato un progetto che utilizza il modello IA generativa di Meta LLaMA 3.1 per valutare l’appropriatezza delle prescrizioni diagnostiche. Analizzando oltre 17.000 richieste di TAC e risonanze, l’algoritmo ha rivelato che solo il 39% era pienamente giustificato, mentre il 43% risultava inappropriato. Uno spreco evidente di risorse che, se evitato, libererebbe spazio per i pazienti che realmente necessitano di quei servizi.
All’ASL Napoli 3, invece, il sistema “Robo-Cup” ha dimezzato i cosiddetti “no-show” – pazienti che non si presentano agli appuntamenti – passando dal 40% al 20%. Il software invia SMS di promemoria, consente la disdetta o conferma della visita, e riassegna automaticamente i posti lasciati liberi. Anche qui, l’intelligenza artificiale agisce come strumento di efficienza organizzativa, riducendo tempi morti e ottimizzando l’uso delle risorse.
“I cittadini sono pronti, hanno capito il potenziale dell’intelligenza artificiale – ha detto Giovanni Migliore, presidente di Fiaso -. Ora spetta al sistema sanitario pubblico rispondere con visione e competenza”.
