Politica sanitaria

Governo e Parlamento

16 Giugno 2023

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Telemedicina, fascicolo sanitario, grandi banche dati e sperimentazioni europee: l’intelligenza artificiale in sanità è all’attenzione del governo Meloni che entro autunno varerà un decreto-legge. Nel frattempo, arrivano tanto iniziative “futuribili” quanto docce fredde in materia di “big data”: la ricerca fa passi da gigante dove ci sono risorse e computer quantistici o “quasi”; il data entry nelle pubbliche amministrazioni, più modestamente, langue.
Presentati all’incontro del Sole 24 Ore sulle prospettive dell’industria farmaceutica italiana, promettono grandi prospettive sia l’accordo di Dompé con il Cineca per l’uso del supercomputer Leonardo, il quarto più potente del mondo, sia il progetto di innovazione digitale europeo CatchatMind che coinvolge l’Università di Milano. L’uso della piattaforma Leonardo consente a Dompé di attingere ai dati di 3 triliardi di molecole, comprese quelle umane e, come spiega il Senior Director Excalate Dompé Andrea Beccari, dà modo di capire come l’organismo umano interagisce con tutti i farmaci; ma grazie alla capacità di processare sistemi complessi rapidamente, i supercalcolatori si candidano a selezionare molecole “da soli”. La prima molecola “decisa” dall’intelligenza artificiale dovrebbe essere una terapia di imminente uscita per la sindrome del dry-eye messa a punto dalla ricerca dell’Harvard Medical School. «Anche in Italia potremmo fare passi per predisporci allo sviluppo di tecnologie basate sull’intelligenza artificiale. Ad esempio – spiega Beccari – la cartella clinica elettronica oggi andrebbe elaborata in modo che i dati in essa contenuti fossero subito processabili da sistemi avanzati. Purtroppo, perdiamo ancora milioni di dati, anche di imaging avanzata, in mancanza di una repository nazionale delle Tac, delle colonscopie e di altri esami diagnostici capaci di offrire informazioni determinanti». Se Excalate è il quarto “cervellone” al mondo, a Milano per costruire un sistema di intelligenza artificiale si usa una logica quasi opposta: nell’ambito del progetto UE CatchatMind un collegamento tra le banche dati degli ospedali e dei centri di ricerca collegati all’Università di Milano, che da anni accumulano dati su fisiologia e patologia tra imaging e referti, è diventato uno degli snodi di una rete internazionale. Funziona così: anziché far confluire tutti i dati in un’unica repository, la banca dati – interpellata dal laboratorio che ne abbia bisogno – li rilascia, anonimizzati, mantenendone la proprietà. La qualità del dato viene processata a monte, senza che contenuti troppo eterogenei invalidino la risposta richiesta, come spiega Adriana Maggi, coordinatrice del progetto. Prossimo passo, l’utilizzo del 5G per agevolare il trasporto del dato. Francesca Ieva (Health Data Science Human Technopole) sottolinea la necessità di disporre di dati omogenei nelle banche che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale ed osserva che la ricerca dovrebbe concentrarsi sulle tecnologie di raccolta dati. In tal senso le prospettive più interessanti al servizio del medico nella diagnostica le offrono i sistemi di imaging radiologica più avanzati e nuovi modelli biostatistici che i medici stanno imparando grazie a nuovi colleghi. Oggi è il data scientist ad attingere a cartelle cliniche, fascicoli sanitari, repository locali, schede di dimissioni; sono però in via di sviluppo sistemi di machine learning capaci di classificare e separare alla fonte i dati in modo intelligente.

Ma torniamo al presente italiano ed alla realtà quotidiana delle aziende sanitarie territoriali ed ospedaliere: come dicono i dati degli osservatori Digital Health del Politecnico di Milano illustrati da Chiara Sgarbossa, dopo un boom nell’era Covid è in stallo il numero di italiani che consultano il fascicolo sanitario-FSE, mentre aumentano i medici che praticano la telemedicina, dopo che però nel 2022 c’era stata una contrazione; nelle intenzioni dei pazienti, la Chat GPT, cioè l’intelligenza artificiale, è candidata più che altro a sostituire “Doctor Google” alla ricerca di diagnosi partendo dai sintomi. Il medico è in discussione, la qualità della medicina lo è ancor più di lui. Francesco Gabbrielli Direttore del Centro di Telemedicina dell’Istituto superiore di sanità si sofferma infine su un paradosso: sia il FSE sia la piattaforma nazionale di telemedicina realizzata con i fondi europei del PNRR potrebbero essere poco rilevanti per lo sviluppo della telemedicina. Il Fascicolo è stato progettato come repository di dati amministrativi e per gestire transazioni sanitarie; ora andrebbe riconvertito per usi clinici e di ricerca, ma i dati si differenziano secondo vari criteri, uno è la regione che li ha prodotti: un vaccinato nel Lazio contro il Covid non solo non risulta tale in Lombardia ma non può essere inserito in altra regione. se è presto per avere un FSE per la telemedicina che cresce, per la piattaforma nazionale non lo è, ma si deve fare presto per uniformare i linguaggi informatici delle diverse regioni. Peraltro, anche si agisse subito, la piattaforma potrebbe dimostrarsi “vecchia” fra 2-3, quando, come spiega Gabbrielli, «teleconsulti e televisite diverranno marginali rispetto a nuove attività che si svilupperanno nel settore IOT (Internet-of-things) e nel mondo dei dispositivi digitali differenziati».

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