In quest’ottica, lo sviluppo dei modelli di AI può nascere solo dalla collaborazione tra la controparte tecnica (data scientist, informatici, etc.) e chi quella realtà clinica la conosce e la vive quotidianamente (i medici e gli altri professionisti sanitari).
APPLICATION IN CLINICAL DOMAINS
L’AI ha il potenziale per rivoluzionare la pratica clinica in vari ambiti della Medicina. Le applicazioni principali sono quelle in ambito radiologico, circa il 75% degli oltre 521 algoritmi di AI approvati dalla FDA (l’ente regolatorio americano). Oltre alla diagnostica per immagini, è stato dato ampio spazio alle applicazioni di AI in cardiologia, terapia intensiva, pediatria, oncologia e dermatologia.
ETHICS & REGULATION
L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale in Medicina solleva importanti considerazioni etiche e di regolamentazione. Le questioni etiche includono garantire la privacy del paziente, il consenso e la trasparenza degli algoritmi di AI. Devono essere stabiliti quadri regolamentari per garantire la sicurezza, l’efficacia e l’affidabilità delle tecnologie di AI nella sanità. È essenziale prendere in considerazione i bias presenti nei dati, per evitare che gli algoritmi di AI possano accrescere le disparità nell’accesso alle cure.
FROM DATA TO DELIVERY
L’intero ciclo di vita dei dati, dalla raccolta all’analisi, assume una sempre maggior rilevanza per permettere lo sviluppo dell’AI. Le informazioni generate dai modelli di AI devono essere comunicate in modo efficace agli operatori sanitari e integrate nei flussi di lavoro clinici per un impatto concreto nella realtà clinica.
POPULATION HEALTH & EQUITY
L’AI ha il potenziale per migliorare gli esiti di salute della popolazione e promuovere l’equità in Sanità. Può aiutare a identificare e affrontare le disparità di salute analizzando dati di popolazione su larga scala e identificando gruppi maggiormente vulnerabili. Gli algoritmi di AI, in un quadro di Global Health, possono assistere nella sorveglianza delle malattie, nella identificazione precoce di epidemie e nella previsione dell’andamento epidemiologico delle malattie, consentendo interventi proattivi e allocazione delle risorse alle popolazioni che ne hanno maggiore necessità.
STRATEGIES FOR HEALTHCARE LEADERS
Per un’implementazione efficace dell’Intelligenza Artificiale in Medicina è importante avere dei leader che possano guidare questo processo. I leader in questione dovrebbero sviluppare strategie per integrare le tecnologie di AI nei sistemi sanitari, considerando fattori come l’infrastruttura, la formazione del personale e il coinvolgimento degli stakeholder. Il concetto di Clinical Champion è quello di un professionista sanitario che, grazie alle sue doti di leadership, si fa promotore dell’integrazione dell’Intelligenza Artificiale nella pratica clinica.