Paziente, medico e algoritmo: il triangolo della Sanità del futuro

Uno dei settori in cui le soluzioni di intelligenza artificiale, nelle sue specializzazioni di machine learning e deep learning, stanno trovando largo spazio applicativo è senza dubbio l’ambito sanitario: si registrano in tutto il mondo, infatti, innumerevoli progetti ad alto profilo tecnologico, con focalizzazioni diverse sul tipo di supporto fornito, dalle diverse piattaforme di apprendimento automatico ai diversi attori in ogni contesto medico e sanitario in genere.

Osservando i risultati che si stanno ottenendo, viene spontaneo immaginare che il futuro della sanità si prospetti sempre più intrecciato con la tecnologia, in particolare con l’IA. L’introduzione di algoritmi di machine learning in campo medico promette di rivoluzionare i percorsi sanitari, dalla diagnosi, alla terapia e fino alla gestione delle malattie.

Il ruolo degli algoritmi nel contesto sanitario

Questi algoritmi, addestrati sull’enorme quantità di dati disponibili nel contesto sanitario (pensiamo alle immagini della radiodiagnostica piuttosto che agli innumerevoli database contenenti preziosi dati ed informazioni sulla salute dei pazienti), sono in grado di fornire interessanti funzionalità, come ad esempio:

• Analizzare immagini diagnostiche con una precisione spesso superiore a quella umana, aiutando ad individuare precocemente patologie e consentendo così di ricorrere prontamente a terapie spesso già suggerite e analizzate dalla stessa piattaforma di ausilio e supporto.
• Previsione dell’evoluzione di una specifica patologia e personalizzazione dei trattamenti in base alle caratteristiche individuali (anche tramite analisi genomica) del paziente.
• Ottimizzare l’organizzazione dei servizi sanitari e ridurre così, ad esempio, i tempi di attesa.
• Monitorare costantemente da remoto, grazie a dispositivi wearable e applicazioni mobili tutti supportati da particolari piattaforme di IA, i parametri vitali dei pazienti fornendo anche forme di supporto automatico in caso di necessità (richieste e/o quesiti dei pazienti), riuscendo anche ad inviare avvisi in caso di anomalie così da consentire un pronto intervento solo in caso di effettiva necessità.

Il medico: un ruolo in evoluzione

Il professionista sanitario rimane una figura fondamentale, centrale nel sistema, anche se rispetto alla figura classica del recente passato è necessario che evolva, in quanto deve:

• Interpretare i risultati forniti dai vari sistemi di IA a supporto delle attività, tenendo conto del quadro clinico e di tutte le caratterizzazioni a disposizione sul paziente.
• Cercare di Stabilire la diagnosi definitiva che consenta l’individuazione, in un tempo piuttosto limitato, di un efficace ed ottimizzato piano terapeutico.
• Stabilire un rapporto o contatto con il paziente, avvalendosi di sistemi di monitoraggio e di supporto automatico (anche con chatbot gestite da IA) garantendo comunque quella presenza, quel canale di comunicazione tale da garantire quel supporto emotivo spesso utili ed a volte necessari al paziente per affrontare la malattia.

Il medico, quindi, viene inquadrato come un esperto che lavorerà in sinergia con l’algoritmo, cercando di sfruttarne tutte le potenzialità per migliorare la qualità dell’assistenza sanitaria. Per fa ciò appare evidente che occorrerà stabilire dei percorsi formativi multidisciplinari che consentano ai vari attori, parte operativa del sistema, non solo di avere a disposizione l’ampio set di servizi tecnologici offerti dalle piattaforme, ma anche di farne un uso consapevole: oggi, molti risultati ottenuti in fase sperimentale nell’analisi dei dati sanitari forniti all’elaborazione per l’apprendimento automatico, sono spesso tenuti in scarsa considerazione dal personale in quanto quest’ultimo ancora non conosce appieno le metodologie che hanno consentito di ottenere i risultati di qualcosa che appare ancora come una sorta di “black box”.

Il paziente: attore protagonista

In questo scenario di assistenza sanitaria dove stiamo pensando alla diffusione dell’ausilio di tecnologiche piattaforme di intelligenza artificiale, possiamo guardare alla “nuova” figura del paziente che, per i rinnovati servizi a disposizione, risulterà essere sempre più informato e consapevole potendo anche assumere, sotto determinate condizioni e in casi ben individuati, un ruolo decisamente più attivo nell’ambito del processo decisionale e del consenso informato.

Grazie alle tecnologie digitali, il paziente può accedere a informazioni sulla propria salute, monitorare i propri parametri vitali ricevendo, in real time, indicazioni e valutazioni sull’inquadramento specifico del proprio stato di salute e avendo forse anche la possibilità di partecipare attivamente alla scelta della terapia più apprezzata tra i vari percorsi terapeutici messi a disposizione e proposti dal personale medico.

Chi decide, allora?

Se da un punto di vista delle variabili decisionali sembra che il ventaglio delle soluzioni cresca notevolmente con l’introduzione delle applicazioni dell’IA nell’ambito sanitario, appare forse un po’ meno chiara la sinergia dei nuovi ruoli ridefiniti e che potrebbero andarsi a delineare in questi nuovi scenari: la considerazione che viene spontanea è quella che probabilmente ciò è dovuto al fatto che i modelli attuali di prestazione di cure sanitarie non risultano più totalmente confacenti alle dinamiche di gestione dei rapporti medico – paziente piuttosto che struttura sanitaria – paziente, che stiamo ipotizzando per sistemi di cura tecnologicamente integrati con l’IA. Altra possibile criticità, che emerge dall’analisi di un siffatto nuovo sistema di gestione sanitaria, è legata alla definizione delle responsabilità: se il personale sanitario ed il medico dovranno attenersi, ad esempio, a delle linee guida in cui si specifica in modo chiaro il riferimento al ruolo di “coprotagonista” per le tecnologie di intelligenza artificiale, a chi verranno imputate le responsabilità di eventuali risultati negativi o problematiche derivanti dalle scelte fatte e dai percorsi intrapresi? Medici o Algoritmi?

Si può affermare senza dubbio che risulta evidente la necessità di avere a disposizione delle regolamentazioni e delle procedure che tengano conto dell’applicazione delle nuove tecnologie così da definirne gli aspetti su cui attualmente, forse, il mondo sanitario non risulta totalmente “coperto”. Occorre aggiornare i riferimenti, le linee guida e probabilmente anche le applicazioni legali e medico legali al processo decisionale, effettuando eventuali ricontestualizzazioni secondo i nuovi scenari di una sanità che sta senza dubbio evolvendo.

Per quanto oggi a disposizione non sarà possibile (almeno per ora!), esulare da un contesto in cui la decisione finale spetta sempre al medico, che potrà avere a disposizione il valido supporto informativo delle piattaforme di IA, condividendo le scelte fatte con il paziente che risulterà più consapevole e più informato (consenso informato). L’algoritmo è uno strumento prezioso, ma non può sostituire il giudizio clinico e l’empatia del professionista sanitario.

Verso la sanità del futuro

Possiamo pensare al triangolo paziente-medico-algoritmo come ad un modello che descrive la Sanità del Futuro, un modello in cui:

• Il paziente è al centro del processo decisionale.
• Il medico è un esperto che utilizza gli strumenti tecnologici a disposizione per offrire un’assistenza personalizzata.
• L’algoritmo è uno strumento che supporta il medico nel prendere decisioni più accurate e tempestive.

Questa sanità del futuro sarà caratterizzata probabilmente da una sempre maggiore integrazione tra uomo e macchina. Il medico e l’algoritmo lavoreranno insieme per offrire ai pazienti un’assistenza sanitaria più efficace, personalizzata e centrata sul paziente. Questa sanità del futuro solleva importanti interrogativi etici e pratici a cui occorrerà dare risposte chiare e sistemiche.