«L’intelligenza artificiale, se non correttamente guidata, rischia di essere uno specchio deformante che rinforza gli stereotipi invece di abbatterli. In un’epoca in cui la tecnologia promette di sanare le ineguaglianze, il pericolo è che finisca paradossalmente per codificare vecchi pregiudizi all’interno di algoritmi moderni». È questo il monito lanciato da Concetta Laurentaci, presidente dell’Associazione italiana donne medico (Aidm), pensando all’uso di MIA (Medicina Intelligenza Artificiale), la nuova piattaforma di Agenas nata nell’ambito del Piano nazionale di ripresa e resilienza per promuovere una sanità territoriale integrata e digitale.

Non si tratta solo di un salto tecnologico, ma di una sfida, anche etica, per garantire che il futuro della medicina sia realmente equo e su misura per ogni cittadino e cittadina. Il Servizio sanitario nazionale (Ssn) si trova infatti di fronte a un divario sempre più evidente tra i crescenti bisogni di salute della popolazione e le risorse limitate a disposizione. E «per garantire la sostenibilità e la qualità dell’assistenza, è necessario un cambio di paradigma radicale che superi i vecchi schemi di lavoro a favore di un modello capace di aumentare il rendimento delle risorse» puntualizza Mattia Altini, direttore generale dell’Usl di Modena. «La trasformazione dei modelli organizzativi del Ssn non è più eludibile» aggiunge, sottolineando come l’attuale sistema richieda un’innovazione profonda per rendere i servizi realmente esigibili.

MIA: l’assistente digitale

MIA è la piattaforma di intelligenza artificiale sviluppata per affiancare il personale medico. Con l’obiettivo dichiarato di contribuire a ridurre le disuguaglianze territoriali e sociali nell’accesso alle cure.

Non è stata pensata per sostituire il personale sanitario, ma per agire come un assistente digitale che aiuta a prendere decisioni migliori e più veloci: uno strumento di supporto, per semplificare i processi decisionali e migliorare la qualità dell’intervento clinico. In tre aree in particolare: diagnosi (suggerisce quali esami fare e aiuta a individuare le malattie), malattie croniche (offre strumenti per seguire nel tempo i pazienti che hanno bisogno di cure costanti) e prevenzione (segnala chi deve fare vaccini, visite di controllo e di screening, e ricorda le campagne di salute pubblica attive e fornisce suggerimenti personalizzati in base ai fattori di rischio individuali).

Come si legge sul sito dell’Agenzia, il medico può fare domande alla piattaforma attraverso un’interfaccia semplice, ricevendo risposte fondate su evidenze scientifiche e accompagnate da fonti verificabili.

L’auspicio è che possa contribuire a far risparmiare tempo per l’attività diagnostica di routine, migliorare l’appropriatezza prescrittiva, evitano ricoveri in ospedale che potrebbero essere prevenuti, aumentare l’adesione ai programmi di screening e anche ottimizzare le risorse per la prevenzione.

Per garantire che questa tecnologia sia usata nel modo migliore, Agenas ha lanciato anche MIA Lab, un programma di formazione che offre video tutorial, guide e materiale informativo per apprenderne l’utilizzo e il funzionamento.

L’appropriatezza prescrittiva, uno snodo centrale

«L’IA e in particolare una piattaforma come MIA – osserva Altini – si inserisce come strumento di digital health capace di lavorare su grandi quantità di dati clinici e diagnostici, contribuendo a migliorare l’accuratezza delle decisioni».

L’appropriatezza prescrittiva è, secondo Altini, uno snodo centrale del cambiamento necessario. «Una prescrizione non solidamente giustificata si traduce in un’attività a basso valore, compromettendo sia l’efficienza del sistema che la qualità delle cure. In questo scenario, la tecnologia emerge come un alleato indispensabile per gestire la complessità clinica».

E il valore aggiunto di MIA risiede nella sua capacità di intervenire in tempo reale, proprio in ambulatorio, aiutando il medico a formulare quesiti diagnostici più consapevoli e a valutare meglio la condizione del paziente.

MIA deve valorizzare la medicina genere-specifica

Laurentaci avverte che l’efficacia di questi sistemi dipende interamente dalla qualità dei dati. «Paradossalmente, algoritmi nati per rendere la medicina equa possono tradire stereotipi di genere se non c’è un filtro a monte». Il riferimento è a studi internazionali che hanno dimostrato come l’IA possa arrivare a discriminare donne e minoranze se i dati di partenza sono viziati. Secondo la presidente di Aidm, il valore aggiunto di piattaforme come MIA deve risiedere nella valorizzazione della medicina genere-specifica, un approccio che non si limita alle differenze biologiche, ma considera i determinanti di salute legati al sesso e alle variazioni nelle diverse età della vita. «L’infarto del miocardio, per esempio, ha sintomi e risposte alle terapie profondamente differenti tra i due sessi» spiega, sottolineando come l’intelligenza artificiale possa aiutare a gestire l’enorme mole di dati necessaria per queste distinzioni.

Ma non solo. MIA è stata progettata per supportare (anche) l’identificazione di pazienti idonei a programmi di screening e vaccinazione, come quella per l’Hpv, il virus del papilloma umano. E su questo fronte, osserva Laurentaci, mentre oggi ci si basa spesso solo su sesso ed età, gli algoritmi permetterebbero di individuare popolazioni più fragili, come pazienti con malattie autoimmuni o familiarità oncologica. «In campagne che coinvolgono centinaia di migliaia di persone, l’intelligenza artificiale può aiutarci a settare meglio l’intervento». L’esperienza del covid19, sottolinea, ha mostrato queste divergenze: mentre la mortalità è stata più alta tra gli uomini con comorbilità come diabete e obesità, le donne hanno manifestato con più frequenza quadri di Long Covid, con persistenti problemi cognitivi. «Medicina di genere e IA, se combinate e messe a regime insieme, possono migliorare sensibilmente l’appropriatezza diagnostica» osserva.

Un supporto gestionale. Non un’imposizione

«L’integrazione di questi strumenti non deve però essere vissuta come un’imposizione, ma come un supporto gestionale volto a rafforzare la prevenzione e ridurre le ospedalizzazioni evitabili» aggiunge Altini. E questo richiede un atteggiamento proattivo del personale sanitario. In particolare, «la leadership medica è chiamata a guidare questo processo, promuovendo il confronto sulle scelte e utilizzando i dati non come strumento di controllo, ma come leva di miglioramento per superare l’isolamento decisionale dei professionisti».

La formazione come pilastro del cambiamento

In altre parole, l’effettiva integrazione di queste innovazioni tecnologiche e metodologiche nella pratica quotidiana richiede un profondo cambiamento culturale che può essere innescato solo attraverso un percorso mirato per il personale sanitario. Per raggiungere questi obiettivi, la formazione rimane il pilastro fondamentale. «Bisogna convincere i professionisti a guardare a un futuro ancora non evidente, perché le pratiche quotidiane sono spesso guidate da consuetudini», dice Altini, il quale ritiene che rimettere in discussione l’appropriatezza della domanda richieda la stessa delicatezza di un cambiamento tecnologico, supportata da “agenti di cambiamento” capaci di mostrare scenari innovativi ai colleghi.

Coinvolgimento umano e professionale: sono questi gli ingredienti per il successo di piattaforme come MIA. «In sanità si convince, non si comanda», conclude l’esperto, ribadendo che «ogni innovazione, dalla diagnostica all’intelligenza artificiale, deve essere costruita insieme ai professionisti partendo da una lettura attenta dei dati e dalla spiegazione dei nuovi fenomeni emergenti».

Parola chiave, dunque, formazione. E se Agenas ha lanciato il MIA Lab con pillole formative e aule virtuali, l’Aidm sta procedendo in parallelo. «Abbiamo già creato pillole informative smart per i professionisti e la popolazione, perché molti medici sono ancora a digiuno di medicina di genere», sottolinea la presidente Aidm, auspicando una diffusione capillare di queste competenze per una sanità davvero moderna ed equa.