La storia ha dimostrato che le tecnologie di uso generale spesso non riescono a fornire i benefici promessi per molti anni: è il cosiddetto “paradosso della produttività dell’Information Technology”. L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) ha proprietà uniche che potrebbero ridurre il normale ritardo tra l’implementazione e i guadagni di produttività e/o qualità nell’healthcare e, negli ultimi anni, l’ecosistema sanitario si è evoluto per “accogliere” al meglio GenAI. Per questo motivo, molte organizzazioni del settore sono pronte a implementare le innovazioni complementari nella cultura, nella leadership, nella forza lavoro e nel flusso di lavoro, spesso necessarie affinché le innovazioni digitali possano prosperare. In un settore in cui molte decine di migliaia di persone muoiono ogni anno a causa di errori evitabili e in cui l’accesso ai servizi l’assistenza sanitaria è frammentata e le disuguaglianze sono all’ordine del giorno, è naturale che il fenomeno genAI entusiasmi molti, facendo sperare una qualità, efficienza, equità ed esperienza migliore per il paziente. Il tema è stato affrontato nell’articolo “Will Generative Artificial Intelligence Deliver on Its Promise in HealthCare?” scritto da Robert Wachter ed Erik Brynjolfsson e pubblicato sulla rivista scientifica JAMA Network.
GenAI: le sfide del futuro
L’implementazione di tecnologie come le cartelle cliniche elettroniche (CCE) e l’intelligenza artificiale (AI) nell’assistenza sanitaria presenta diverse sfide. Sei gli ostacoli principali. Il primo è la regolamentazione e privacy. L’assistenza sanitaria è fortemente regolamentata, con normative sulla privacy che limitano la condivisione dei dati, rendendo difficile l’adozione di soluzioni AI che richiedono accesso a informazioni sensibili. Non bisogna tralasciare la concentrazione del mercato CCE: un numero limitato di aziende detiene la maggior parte del mercato delle cartelle cliniche elettroniche, creando barriere all’ingresso per strumenti basati su AI sviluppati da terze parti. Il terzo ostacolo è la complessità degli attori: nel settore sanitario, ci sono molteplici attori come medici, ospedali, piani sanitari, aziende farmaceutiche e governo. Il dato sanitario disordinato è un’altra sfida da affrontare: coordinare l’implementazione di soluzioni AI in questo contesto complesso è sfidante; i dati sanitari sono spesso disordinati e variano in base al loro scopo, questa eterogeneità rende difficile utilizzare un set di dati come fonte affidabile per algoritmi di intelligenza artificiale). Il settore healthcare è molto dinamico: la natura in continua evoluzione dell’assistenza sanitaria, con nuove ricerche e pratiche emergenti, rende difficile per gli algoritmi rimanere aggiornati e adattarsi rapidamente alle nuove informazioni. Infine, in questo scenario le poste in gioco sono molto alte: a differenza delle app rivolte ai consumatori, errori nei sistemi IT sanitari potrebbero avere conseguenze gravi sulla vita dei pazienti, richiedendo un approccio più cauto alla sperimentazione e all’implementazione di nuove tecnologie. Affrontare queste sfide richiede una pianificazione strategica e una collaborazione tra le parti interessate per garantire una transizione efficace verso soluzioni digitali avanzate.
I punti di forza
Il fenomeno GenAI può esplodere facilmente considerando che l’intelligenza artificiale generativa è molto facile da usare (gli strumenti legati a GenAI sono notevolmente accessibili e richiedono poca esperienza da parte degli utenti, facilitando l’adozione), può essere distribuita tramite software (la possibilità di fornire GenAI tramite software sui computer degli utenti accelera il processo di adozione), interfacce API e plug-in (avanzamenti nelle interfacce di programmazione delle applicazioni e nelle tecnologie plug-in semplificano l’integrazione di GenAI con le cartelle cliniche elettroniche e altre applicazioni sanitarie) e ha una maggiore velocità di iterazione (la capacità di sottoporre GenAI a cicli iterativi di miglioramento velocizza l’evoluzione della tecnologia, contribuendo a superare sfide e adottare progressi in modo tempestivo).
Reinventare il lavoro
L’introduzione di GenAI può portare a rapidi benefici. Tuttavia, il pieno potenziale si realizza quando l’implementazione è accompagnata da significative modifiche nella progettazione del lavoro. Analisi recenti indicano che l’adozione di moderni sistemi di intelligenza artificiale potrebbe generare risparmi importanti, che potrebbero aumentare ulteriormente se GenAI facilita cure di alto valore attraverso il supporto efficace alle decisioni cliniche. Secondo una recente analisi degli economisti di Harvard e della società di consulenza McKinsey, l’implementazione di moderni sistemi di intelligenza artificiale potrebbe portare a risparmi dal 5% al 10% della spesa nell’assistenza sanitaria (circa 200-360 miliardi di dollari all’anno nel 2019).
La capacità della GenAI di migliorare rapidamente e la capacità delle organizzazioni di implementare innovazioni complementari che consentano agli strumenti IT di raggiungere il loro potenziale sono più avanzate rispetto al passato; pertanto, GenAI è in grado di fornire miglioramenti significativi nell’assistenza sanitaria più rapidamente rispetto alle tecnologie precedenti.
