Sanità, KPMG: Intelligenza artificiale sempre più una realtà

L’adozione dell’IA nel settore sanitario sta compiendo passi concreti, ma la strada verso una vera trasformazione su larga scala è ancora lunga. Sebbene molte organizzazioni abbiano lanciato progetti pilota e proof of concept, solo una parte è riuscita a scalarli in modo sistemico. Le sfide principali? Silos informativi, infrastrutture obsolete, difficoltà nella giustificazione del ritorno sugli investimenti e una diffusa resistenza culturale, in particolare tra il personale clinico.

Tuttavia, nei casi in cui l’IA è stata integrata con successo, ciò è avvenuto grazie a strategie mirate, in cui le soluzioni sono state pensate per risolvere problemi concreti legati a flussi di lavoro, diagnosi e gestione dei pazienti.

Una visione a tre fasi per l’adozione dell’IA

KPMG propone un modello in tre fasi per accompagnare le organizzazioni sanitarie nel percorso verso l’intelligenza operativa:

• Enable: sviluppo delle fondamenta tecnologiche e culturali per accogliere l’IA, inclusa la formazione del personale e la creazione di strategie e governance etiche.
• Embed: integrazione dell’IA nei flussi di lavoro clinici e amministrativi, utilizzando agenti intelligenti, automazione e analisi predittive.
• Evolve: trasformazione dei modelli operativi e creazione di ecosistemi sanitari connessi, basati su dati in tempo reale e cooperazione tra pubblico, privato e comunità.

L’IA come alleato dei professionisti sanitari

Lungi dall’essere una minaccia, l’IA sta emergendo come un supporto essenziale per medici, infermieri e operatori sanitari. Sistemi di documentazione automatica, supporti alla diagnosi, assistenti virtuali e strumenti predittivi stanno riducendo il carico amministrativo, migliorando l’accuratezza clinica e ottimizzando l’utilizzo delle risorse.

Ad esempio, l’adozione di strumenti basati su NLP (natural language processing) permette di generare automaticamente le note cliniche durante una visita, mentre le soluzioni di triage predittivo aiutano a gestire le emergenze con maggiore tempestività ed efficienza.

Un’esperienza paziente più personalizzata e proattiva

Grazie all’IA, l’esperienza del paziente diventa più centrata, predittiva e continua. Dall’analisi genetica alle app di monitoraggio remoto, passando per i chatbot per la gestione delle terapie, l’assistenza si sposta sempre più verso il “predict and prevent”, anticipando le esigenze sanitarie prima che diventino emergenze.

Strumenti di intelligenza artificiale sono anche in grado di prevedere i picchi di occupazione ospedaliera, facilitare le dimissioni sicure e garantire continuità assistenziale a casa, grazie al coordinamento intelligente tra ospedali e servizi territoriali.

Le barriere da superare

Nonostante i successi, restano ostacoli significativi:

• Regolamentazione: il 42% delle organizzazioni sanitarie fatica a rispettare i requisiti normativi in tema di privacy e sicurezza.
• Interoperabilità: l’integrazione tra sistemi legacy e soluzioni IA è ancora complessa.
• Qualità dei dati: il 62% indica la frammentazione dei dati come un limite critico.
• Cultura organizzativa: resistenza del personale e carenza di competenze digitali sono barriere diffuse.

Dai progetti pilota all’impatto su scala

Solo adottando un approccio end-to-end, l’IA può trasformarsi da tecnologia sperimentale a forza abilitante. I casi studio illustrati nel report – come quello dell’ospedale Zuyderland nei Paesi Bassi – dimostrano come un coinvolgimento attivo del personale e una governance chiara possano portare all’adozione diffusa di soluzioni IA, migliorando non solo l’efficienza ma anche la qualità dell’assistenza.

L’evoluzione verso ecosistemi intelligenti

La terza fase del modello KPMG prevede la creazione di veri e propri ecosistemi sanitari intelligenti, in cui IA, realtà aumentata, dati ambientali e sociali collaborano per migliorare il benessere collettivo. Ciò significa integrare salute, alimentazione, istruzione, housing e prevenzione in un’unica rete collaborativa, abilitata dalla tecnologia.

AI può, per esempio, facilitare studi clinici personalizzati, cure domiciliari intelligenti, modelli di rimborso basati sugli outcome e programmi di medicina predittiva in grado di intercettare le patologie prima che si manifestino.

Le quattro azioni strategiche per il successo

Secondo KPMG, le organizzazioni che ottengono più valore dagli investimenti in IA si concentrano su:

1. Approccio olistico: passare da use case isolati a una trasformazione dell’intero flusso operativo.
2. Governance etica: creare comitati trasversali per l’etica, la sicurezza e l’efficacia dell’IA.
3. Scalabilità e interoperabilità: progettare soluzioni aperte e integrate con i sistemi esistenti.
4. Metriche di valore: misurare l’impatto dell’IA anche in termini di burnout, soddisfazione del personale e outcome clinici.