Che l’Intelligenza Artificiale sia destinata a giocare un ruolo assolutamente centrale in ambito sanitario è indubbio, e su questo è d’accordo l’intera comunità degli addetti ai lavori, compresi gli operatori sanitari. Quello che non è chiarissimo, almeno ad oggi, è come la domanda e l’offerta riusciranno a trovare un equilibrio stabile e – soprattutto – a costruire un mercato florido. Come, in altre parole, i produttori riusciranno a trovare un modello di business capace di soddisfare le aspettative dei potenziali utilizzatori e le loro capacità di spesa.
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Intelligenza Artificiale in Sanità: i due modelli di business
Oggi, l’offerta è orientata a proporre applicazioni riferibili a due modelli di business:
- embedded solutions: applicazioni “annegate” dentro una fornitura più articolata, come ad esempio la vendita di un’apparecchiatura diagnostica
- licensed solutions: applicazioni vendute mediante il trasferimento oneroso di una licenza d’uso commisurata al numero di utenti e alla durata del contratto, oppure in modalità SaaS (Software as a Service) dietro corresponsione di un canone legato alla consistenza dell’utenza.
Il modello embedded solutions , commercialmente “facile” da implementare in quanto l’applicazione viene di fatto incorporata nell’apparecchiatura acquistata, manifesta l’evidente limite dato dall’intrinseca limitazione all’utilizzo. Ad esempio, un radiologo potrà utilizzarla quando fa una risonanza con l’apparecchiatura “madre” ma non potrà farlo in altri contesti diagnostici.
Dal punto di vista del produttore dell’applicazione, il limite sta nel dover sperare che il produttore di quel determinato brand vinca più gare che può, e quindi generi una quantità significativa di utilizzatori reali.
Il modello licensed solutions sconta, per contro, tutta la sua vetustà, in un contesto generale che vede tramontare il paradigma “software comprato in licenza d’uso” per evolvere verso il “pay-per-use”.
Quanto più l’industria sviluppa e immette sul mercato soluzioni di Intelligenza Artificiale in Sanità fortemente verticalizzate, tanto più le cose si complicano. Un ospedale dovrebbe acquistare decine di licenze d’uso (o pagare decine di contratti Saas) per decine e decine di soluzioni differenti, impegnando una quantità di fondi realisticamente non allocabile e non potendo controllare ex ante l’effettivo utilizzo di quanto pagato.
Sarebbe molto meglio poter acquisire l’accesso a una pluralità di soluzioni pagando periodicamente un corrispettivo dimensionato sul reale “traffico” generato, un vero e proprio pay-per-use.
L’industria, però, fatica a adottare questo modello, non avendo sufficiente contezza del volume di ricavi che potrebbero sviluppare nel tempo: “avremo un numero sufficiente di utilizzatori, riusciremo a superare il break-even, quanti utili possiamo promettere ai nostri investitori”?
La soluzione potrebbe essere rappresentata dal “solution broker”, un operatore economico che raccoglie intorno a sé la maggiore quantità (e qualità!) possibile di applicazioni, dando vita a un marketplace dove un ospedale potrà cliccare per acquistare anche solo un singolo accesso, o una sorta di carnet di abbonamento.
I produttori di applicazioni saranno ben lieti di retrocedere al broker una fee per l’intermediazione, in cambio di una enorme semplificazione dei processi di go-to-market e di billing.
Intelligenza Artificiale in Sanità: i modelli di business per il mercato Consumer
Diverso il discorso per quanto riguarda le applicazioni di AI destinate al mercato Consumer: in questo caso, si applicano modelli di business decisamente più semplici:
- applicazione scaricabile a pagamento: gli utenti pagano una fee annuale per scaricarla e utilizzarla
- applicazione gratuita: ottiene ricavi attraverso sponsorizzazioni di aziende, oppure finanziamenti pubblici (ad esempio, una Regione che decide di offrire gratuitamente un symptom checker ai suoi assistiti)
- modello “Freemium”: l’applicazione è disponibile gratuitamente in una sua versione “base”, ma l’utente può decidere di passare a una versione con funzionalità ulteriori dietro pagamento di una fee annuale.
Alcuni tipi di applicazioni di AI in ambito sanitario, a partire dai symptom checker e da quelle che gestiscono l’aderenza alla terapia in casi di comorbilità “importante”, si prestano meglio di altre a ricevere finanziamenti pubblici da parte di Regioni (ma anche di una singola azienda sanitaria) per essere poi date gratuitamente in uso agli assistiti.
Il modello “Freemium” pare essere il più promettente per tutte quelle applicazioni che utilizzano l’Intelligenza Artificiale per “potenziare” funzionalità di patient engagement/management: un livello free con funzionalità basiche (memorandum/taccuino) con la possibilità di upgrade qualora si vogliano ulteriori funzionalità che possono risultare particolarmente interessanti per fasce di utenti disposte a pagare per ottenere una maggiore profondità di azione (ad esempio, l’accesso diretto a teleconsulti specialistici, oppure l’integrazione con i dispositivi indossabili di monitoraggio).
AI in Sanità: la scelta del modello di business in un mercato in crescita esponenziale
La scelta del business model è, quindi, il momento cruciale dove si prendono decisioni che possono decretare il successo o il fiasco di un’applicazione, e va quindi affrontata con la massima attenzione e capacità di analisi di mercato.
Le applicazioni che utilizzano l’Intelligenza Artificiale in ambito sanitario sono, senza ombra di dubbio, l’elemento che più di ogni altro riuscirà a rivoluzionare il modo in cui faremo prevenzione, diagnosi, terapia e cura.
Markets& Markets prevede che quello dell’Healthcare AI diventerà un mercato da oltre 102 miliardi di dollari, a livello globale, entro il 2028, e sono numeri impressionanti se pensiamo che attualmente siamo a non più di 15 miliardi di dollari.
Buona parte di questa crescita dipenderà dalla velocità con la quale si svilupperà un mercato di operatori economici capaci di attrarre la domanda di applicazioni da parte delle strutture sanitarie non disponibili a pagare licenze o canoni SaaS “a vuoto”. I solutions broker faranno la differenza.
Con ogni probabilità, soggetti come AWS, Microsoft, Google, Apple, e via di seguito, decideranno di giocare un ruolo significativo in questa partita, dando vita a veri e propri marketplace dell’Healthcare AI, favorendo in questo modo la distribuzione in “vero” pay-per-use.
Ed è probabilmente questo che gli operatori sanitari stanno aspettando: la possibilità di accedere a un catalogo ricchissimo di applicazioni verticali di AI pagando un corrispettivo per ogni suo effettivo utilizzo.
Difficilmente, perlomeno in Paesi caratterizzati dalla predominanza di sanità pubblica e dai conseguenti vincoli di natura amministrativa e finanziaria, questo mercato riuscirà a mantenere in altro modo le sue promesse.
