Governare l’intelligenza artificiale in sanità, senza subirla. È con questo obiettivo che in Umbria è nato il CRIAS, il Centro Regionale per l’Intelligenza Artificiale in Sanità, fortemente voluto dalla Direttrice Regionale Salute e Welfare della Regione Umbria, Daniela Donetti. Una delle prime esperienze italiane dedicate a regolamentare, monitorare e integrare l’AI nella pratica clinica. A guidarne il coordinamento è il neurologo e fisiatra Mauro Zampolini, Direttore del Dipartimento di Riabilitazione della Usl Umbria 2 e referente di un gruppo intersocietario sull’intelligenza artificiale applicata alla riabilitazione.
Secondo Zampolini, il tema centrale oggi non è soltanto tecnologico, ma culturale e organizzativo. «L’intelligenza artificiale può davvero cambiare il paradigma dei sistemi sanitari», spiega. «Può ridurre il carico amministrativo, migliorare l’appropriatezza delle cure e supportare le decisioni cliniche. Ma bisogna anche valutare i rischi».
Il CRIAS nasce proprio per affrontare questa sfida attraverso quattro direttrici principali: validazione clinica degli algoritmi, compliance normativa, monitoraggio dei progetti attivi e interoperabilità con fascicolo sanitario elettronico e piattaforme di telemedicina. L’obiettivo è quello di rendere fattibile l’implementazione dell’intelligenza artificiale in medicina. «Alla base di tutto c’è la validazione del software e degli algoritmi, soprattutto per i sistemi ad alto rischio, come previsto dall’AI Act», sottolinea Zampolini. Accanto alla valutazione tecnologica, resta cruciale il tema della protezione dei dati e del rispetto delle normative europee.
Le barriere all’adozione dell’intelligenza artificiale
A frenare oggi l’adozione dell’AI in sanità, osserva il coordinatore del CRIAS, è soprattutto l’incertezza regolatoria. «Le normative europee sono ancora poco definite e il rischio è che un eccesso di burocrazia renda le imprese tecnologiche meno competitive». Parallelamente, però, i modelli linguistici sono già disponibili e facilmente utilizzabili: «Il pericolo è che vengano applicati in maniera non appropriata».
Uno dei nodi più delicati riguarda il rapporto medico-paziente. Se da un lato alcuni professionisti temono una standardizzazione delle cure, dall’altro Zampolini intravede nell’intelligenza artificiale uno strumento capace di restituire tempo clinico al medico. L’esempio più concreto è quello dell’ambient scribing, tecnologia già diffusa negli Stati Uniti. «Il sistema registra il colloquio tra medico e paziente, lo trascrive e produce automaticamente un report clinico strutturato», racconta. «Non è l’intelligenza artificiale che inventa contenuti: traduce e organizza ciò che è stato detto, come farebbe un segretario esperto».
L’AI potrebbe alleggerire il peso burocratico e migliorare la relazione umana
Il vantaggio, aggiunge, è duplice: alleggerire il peso burocratico e migliorare la relazione umana. «Oggi spesso il medico visita guardando il computer e digitando sulla tastiera. Con questi sistemi, invece, può guardare il paziente negli occhi e stabilire una migliore relazione medico-paziente».
Resta però il rischio di un eccessivo affidamento agli algoritmi. «Se delego all’intelligenza artificiale ciò che dovrei decidere io, rischio un progressivo impoverimento delle competenze cliniche», avverte. «È il cosiddetto de-skilling: un po’ come accade con Google Maps, che ci porta a disimparare l’orientamento».
L’AI nella neuroriabilitazione
Nel campo della neuroriabilitazione, le prospettive appaiono particolarmente promettenti. Il machine learning, spiega Zampolini, permette già oggi di elaborare modelli predittivi sul recupero funzionale dei pazienti. «Mettiamo insieme dati clinici di centinaia di pazienti e l’intelligenza artificiale ci aiuta a prevedere traiettorie di recupero». A questo si aggiunge il potenziamento dell’analisi delle immagini diagnostiche e l’integrazione dell’AI nei robot riabilitativi e nei sistemi di teleriabilitazione, con trattamenti sempre più personalizzati.
Il ruolo di Agenas e la prospettiva nazionale
Il rischio, però, è che lo sviluppo proceda in ordine sparso tra le regioni italiane. «Ci sono realtà più avanzate nella sperimentazione e altre che si stanno ancora attrezzando», osserva. Per questo, secondo Zampolini, sarà fondamentale un coordinamento nazionale. In questo scenario un ruolo chiave potrebbe essere svolto da Agenas, già impegnata in progetti sperimentali di intelligenza artificiale per la medicina generale. «La prospettiva per mantenere equità è una centralizzazione del controllo e della diffusione. Altrimenti ogni regione rischia di andare per conto suo».
La struttura multidisciplinare del CRIAS
All’interno del CRIAS lavorano figure multidisciplinari: clinici, ingegneri biomedici, fisici, risk manager, medici legali e responsabili della protezione dei dati. «Siamo molto ottimisti», conclude Zampolini. «Ci siamo dati sei mesi per ottenere i primi risultati concreti. Speriamo che questo modello possa davvero contribuire a un utilizzo sicuro, efficace e sostenibile dell’intelligenza artificiale in sanità, sviluppando linee guida regionali, sperimentando software innovativi e sviluppando un registro dei progetti attivi».
