Come si posiziona la sanità italiana in quanto ad innovazione tecnologica e Intelligenza Artificiale? Se ne parla molto, ma si investe pure? Quali le aree prioritarie di sviluppo ad oggi e in chiave prospettica? La sanità e le scienze della vita presentano un curioso paradosso: sebbene siano settori fonte di straordinari progressi – per certi versi, più di ogni altro – spesso manca una vera e propria cultura dell’innovazione, o al più è diffusa a “macchia di leopardo”. Infatti, se da un lato vi sono ambiti dove si assiste a rivoluzioni dirompenti (es. nella ricerca clinica), dall’altro si riscontrano pure ragguardevoli resistenze al cambiamento in tema a livello di innovazione organizzativa, evoluzione nei modelli di business / servizio, trasformazione digitale. Ciò impatta sulle direttrici di innovazione tecnologica, la quale genera valore solo quando inserita in un quadro più ampio di cambiamento strategico-organizzativo, di vision verso quale modello di sanità si immagina per il prossimo futuro. Diversamente, finisce con l’essere mero strumento di vanità.

Per questa ragione con il nostro “Institute for Transformative Innovation Research” (ITIR) dell’Università di Pavia – si è provato a fare il punto sugli investimenti in innovazione tecnologica da parte delle organizzazioni socio-sanitarie in Italia, con particolare attenzione alle iniziative in tema di Intelligenza Artificiale. I risultati si basano sulle risposte fornite da un campione bilanciato di 263 rispondenti, di cui 95 dirigenti al vertice (direttori generali, amministrativi, sanitari, socio-sanitari) e 168 clinici con ruoli apicali (es. direttori di strutture complesse).^[1]

In primo luogo, si è cercato di stimare l’ammontare di investimenti in innovazione tecnologica: i risultati di sintesi sono riportati nella tabella 1. Nel 2023, in Italia la spesa media in nuove tecnologie sanitarie (es. robotica, Intelligenza Artificiale, digitalizzazione, etc.) è stata pari a 7,3 milioni di euro, cifra che sale a 10,7 milioni di euro nel caso delle organizzazioni più grandi (oltre 1000 posti letto) e che si riduce a 6,4 milioni di euro nel caso delle realtà più piccole (meno di 1000 posti letto), sempre su base annuale.

A livello di trend di sviluppo nei prossimi 3 anni (2024-2026), si prevede che questi investimenti cresceranno ogni anno dell’8,0% (vedi tabella 2). Tuttavia, non si tratta di uno sviluppo omogeneo: nelle grandi strutture si attende un atteggiamento un po’ più prudente (+4,6% su base annuale), mentre i centri più piccoli intendono accelerare: +8,7%. In altre parole, l’impressione è l’investimento in tecnologie sanitarie emerga prevalentemente come una questione di visione strategica, più che meramente una questione di disponibilità economico-finanziaria.

Verso quali aree di sviluppo tecnologico si orienteranno gli investimenti sopra citati? La tabella 3 propone i risultati dello studio da questo punto di vista. Si tratta di evidenze interessanti, in quanto – sebbene le differenze fra le diverse priorità non siano particolarmente marcate – l’Intelligenza Artificiale, nel nostro Paese e in termini di concreti investimenti, occupa ancora un posto secondario nella sanità italiana. La priorità è quella di trovare soluzioni per riuscire ad utilizzare in modo integrato i numerosi dati che si generano ogni giorno negli ospedali italiani, una necessità avvertita in particolare nelle strutture più grandi. Sempre in tema di dati, è da notare come il top management in sanità desideri puntare sempre più sulla disponibilità di dati adeguati per la presa di decisioni. È possibile che sia proprio la percezione di carenze in termini di condizioni, competenze e strumenti nell’estrarre valore dai dati disponibili che frena a monte gli investimenti in Intelligenza Artificiale. Ciò delinea un virtuoso percorso di sviluppo della cultura digitale: infatti, si rileva una certa consapevolezza circa il fatto che interiorizzare un’adeguata maturità data-driven è una precondizione ineludibile da consolidare ancor prima di avviare la rivoluzione dell’intelligenza artificiale.

La tabella 4 entra nel merito della performance ottenuta grazie agli investimenti in innovazione tecnologica e Intelligenza Artificiale, distinguendo fra cinque possibili aree di impatto: Qualità delle cure, Soddisfazione dei pazienti, Capacità di contenere i costi, Reputazione della struttura sanitaria, Prevenzione. In particolare, abbiamo provato a comparare la performance in quattro differenti scenari:

1. strutture socio-sanitarie a medio-bassa intensità di investimenti in innovazione tecnologica;
2. strutture socio-sanitarie ad alta intensità di investimenti in innovazione tecnologica;
3. strutture socio-sanitarie che, ad oggi, assegnano all’intelligenza artificiale una priorità medio-bassa;
4. strutture socio-sanitarie che, ad oggi, assegnano all’intelligenza artificiale un’alta priorità.

Da questi dati emerge come gli investimenti in innovazione tecnologica ad oggi portano benefici rilevanti nella qualità delle cure, ma anche e soprattutto alimentano la reputazione della struttura, mentre inevitabilmente impattano negativamente sulle risorse economico-finanziarie a disposizione, riducendole. L’evidenza più interessante riguarda però la strategicità degli investimenti in Intelligenza Artificiale: quanto questa è elevata, i benefici sono rilevanti ad ogni livello e si riesce anche a coniugare – simultaneamente – cure migliori e ottimizzazione delle risorse.

Infine, la tabella 5 illustra i principali ostacoli percepiti dalle strutture socio-sanitarie italiane nell’attuazione di progetti di innovazione tecnologica; la stessa tabella propone altresì un approfondimento sulla centralità dell’Intelligenza Artificiale (nell’ultima colonna a destra). È interessante notare come – contrariamente a quanto spesso si crede – il problema non risiede tanto in un contesto istituzionale (normative, contratti, pressioni degli stakeholder) che frena i processi di innovazione. Il vero ostacolo – così come nel percepito dei rispondenti a questa indagine – in generale sembrerebbe la disponibilità di adeguate risorse economiche e necessità di sviluppare una cultura orientata all’innovazione. Tuttavia, è significativo osservare che invece le realtà più piccole e quelle che assegnano centralità strategica all’Intelligenza Artificiale la pensano diversamente: la priorità è sviluppare competenze ad hoc per guidare questa rivoluzione.

Per ulteriori informazioni: https://www.itir.io/;  itir@unipv.it

Prof. Stefano Denicolai

Direttore ITIR e coordinatore dello studio

^[1] Il team di ricerca che ha contribuito a questo studio è composto da: Stefano Denicolai (coordinatore), Pietro Previtali, Costanza Baldrighi, Francesca Dal Mas, Lorenzo Cobianchi.