Nella gestione dei servizi sanitari, la sanità territoriale si trova oggi ad affrontare sfide sempre più complesse, in un contesto di risorse limitate. L’invecchiamento della popolazione, l’aumento delle patologie croniche e la crescente importanza della prevenzione richiedono un ripensamento dei modelli assistenziali e una maggiore integrazione tra i diversi livelli di cura. La necessità di garantire servizi efficaci ed efficienti, soprattutto per anziani e pazienti cronici, si scontra con la scarsità di personale, la difficoltà di accesso alle cure e la frammentazione dei percorsi assistenziali. Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale possono rappresentare un valido aiuto nel risolvere, o almeno alleviare, queste difficili problematiche.
L’AI può fornire risposte innovative anche in un tema delicato come quello dell’appropriatezza prescrittiva, ovvero la capacità di erogare le prestazioni sanitarie più adeguate al bisogno del paziente, evitando gli sprechi e riducendo i rischi di eventi avversi.
In sintesi, la gestione dei servizi sanitari tramite l’AI permette l’ottimizzazione nell’impiego delle risorse, attraverso una migliore programmazione, una maggiore efficienza dei processi e una valorizzazione del personale, fattori essenziali per ridurre le liste d’attesa e garantire un accesso equo e tempestivo alle cure. Perché ciò sia attuabile, però, prima di tutto la sanità deve conformarsi all’approccio data-driven.
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Il valore dell’AI applicata alla diagnostica per immagini
La sfida per il sistema sanitario, infatti, è la valorizzazione degli immensi volumi di dati, spesso destrutturati e raramente organizzati in modo immediatamente fruibile, che derivano dalla pratica clinica: referti, prescrizioni, messaggi, dati di imaging, anamnesi e note varie di medici e personale sanitario, che costituiscono l’enorme patrimonio informativo delle strutture sanitarie.
In questo contesto, Exprivia è impegnata a portare innovazione e tecnologia avanzata, specialmente nel campo dell’intelligenza artificiale applicata alla diagnostica per immagini. “Questo settore ha già intrapreso un processo di digitalizzazione avanzato, grazie a standard consolidati nel tempo”, afferma Arturo Possidente, direttore commerciale della divisione Sanità di Exprivia, “Collaboriamo con produttori di algoritmi specializzati in vari ambiti, come mammella, cranio e polmoni, integrandoli nelle nostre piattaforme di analisi delle immagini. Queste soluzioni devono necessariamente essere certificate secondo le normative previste nel Regolamento UE n. 2017/745 sui dispositivi medici (MDR), un aspetto cruciale nel settore sanitario”.
Nel mondo clinico-diagnostico, in particolare nella diagnostica per immagini, l’AI migliora l’efficienza operativa e la gestione dei processi. Un’applicazione significativa è la prioritizzazione della refertazione: gli algoritmi di AI aiutano i radiologi a identificare rapidamente gli esami più urgenti, superando l’ordine cronologico e permettendo interventi tempestivi.
Questo approccio consente di individuare rapidamente problemi critici, migliorando la tempestività delle cure. “L’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale richiede grandi quantità di dati, rendendo complesso per una singola azienda procedere in autonomia. Pertanto, collaboriamo con partner specializzati, integrando le loro soluzioni nelle nostre piattaforme. Inoltre, per specifiche esigenze, i clienti possono scegliere piattaforme di algoritmi specializzati, che noi integriamo nei nostri sistemi”, aggiunge.
L’intelligenza artificiale nei sistemi di supporto alle decisioni cliniche
Nella gestione dei servizi sanitari, l’intelligenza artificiale sta facendo il suo ingresso anche nei sistemi di supporto alle decisioni cliniche (CDSS). “Abbiamo sviluppato e continuiamo ad evolvere un sistema di supporto decisionale clinico chiamato Sibylla, progettato per analizzare i dati archiviati nelle cartelle cliniche aziendali o regionali”, spiega Possidente. “Sibylla identifica pattern patologici e fornisce suggerimenti ai medici, facilitando anche la visualizzazione dei dati in modo più accessibile. Il nostro obiettivo è integrare sempre più l’AI all’interno delle soluzioni, rendendola parte integrante del processo decisionale, alla stregua di come le app di messaggistica suggeriscono correzioni grammaticali o come gli strumenti basati su AI ci supportano nel trovare le informazioni più utili nel contesto in cui stiamo lavorando”.
Il CDSS si integra con le cartelle cliniche nel supportare anche il triage nei Pronto Soccorso. “La nostra soluzione sfrutta algoritmi avanzati per analizzare dati provenienti da diagnostica per immagini, come TAC, risonanze magnetiche e radiografie. L’intelligenza artificiale, grazie al training ricevuto, può individuare lesioni che potrebbero sfuggire all’occhio umano, offrendo un supporto prezioso nella diagnosi”, prosegue.
L’AI, infatti, analizza un gran numero di immagini, come quelle di TAC total body, per identificare dettagli che potrebbero sfuggire al medico. Tuttavia, fa notare Possidente, “sebbene l’AI sia altamente performante, la qualità dei dati di addestramento, spesso provenienti da fuori Europa, potrebbe influenzare i risultati. Le soluzioni certificate MDR in Europa, comunque, dimostrano un’elevata efficacia.”
Un pacchetto di prodotti per la gestione dei servizi sanitari per snellire le liste di attesa
Un contesto molto critico nella gestione dei sistemi sanitari è quello dei CUP (Centro Unico di Prenotazione). “Stiamo lavorando per migliorare la pianificazione delle agende, affrontando uno dei temi più cruciali: le liste d’attesa”, afferma Possidente. “In questo ambito, le soluzioni di machine learning e intelligenza artificiale possono offrire un aiuto significativo. Exprivia propone un pacchetto denominato e4cure. Ad esempio, l’assegnazione degli slot secondo le priorità è fondamentale. Quando un paziente riceve una prescrizione medica, essa è accompagnata da una priorità che determina i tempi entro cui l’appuntamento deve essere fissato: urgente, pianificabile o differibile, con scadenze di 72 ore, 3 giorni, 30 giorni o 60 giorni.
Attualmente, la gestione delle agende da parte del personale è spesso basata su intuizioni personali. L’addetto alla pianificazione cerca di riservare un certo numero di slot per le urgenze, basandosi sulla propria sensibilità e sull’esperienza. Abbiamo sviluppato un modello che, testato con dati sintetici, dimostra di poter distribuire gli slot in modo più efficiente. Questo modello tiene conto della storia delle prenotazioni e delle reali necessità del territorio, migliorando l’allocazione degli appuntamenti in base alla priorità. Con la sperimentazione su uno dei nostri clienti, puntiamo a dimostrare che tale approccio può ottimizzare notevolmente la gestione delle agende, riducendo i tempi di attesa e migliorando il servizio per i pazienti”, aggiunge.
Telemedicina: teleconsulto e assistenza domiciliare le applicazioni più diffuse
La telemedicina è un argomento di grande interesse in questo periodo. Durante la pandemia di COVID-19, quando gli spostamenti erano limitati, queste tecnologie hanno trovato un’applicazione significativa. “Un aspetto su cui ci siamo concentrati è il teleconsulto tra medici”, spiega Possidente. “Disponiamo di una piattaforma, eLifeCare, utilizzata per teleconsulti nelle Regioni delle Marche e del Veneto, particolarmente nel campo della diagnostica per immagini. Il teleconsulto consente la condivisione e discussione di immagini mediche tra specialisti, migliorando la qualità delle diagnosi”.
La telemedicina sta guadagnando sempre più attenzione e si prevede che diventerà uno strumento fondamentale nel futuro della sanità. Fino ad oggi, nonostante numerosi tentativi, gli utilizzi su larga scala sono stati limitati. Tuttavia, con l’evoluzione delle tecnologie, l’adozione di queste soluzioni è destinata a crescere. A tutto questo si aggiunga che il 2025 sarà l’anno della tanto attesa partenza delle piattaforme regionali di telemedicina e del popolamento di dati della Piattaforma Nazionale.
“Un’altra applicazione della nostra soluzione è nell’assistenza domiciliare. Il sistema supporta la pianificazione delle attività e la gestione delle cartelle cliniche direttamente a casa del paziente, facilitando l’interazione tra operatori sanitari e pazienti. Questo approccio migliora l’efficienza e la qualità dell’assistenza, rendendo la telemedicina un alleato prezioso nella cura a distanza”, conclude Possidente.
Contributo editoriale realizzato in collaborazione con Exprivia
