Come l’intelligenza artificiale sta cambiando la sanità: ne abbiamo parlato con Alberto Eugenio Tozzi, Responsabile dell’Unità di Ricerca in Medicina Predittiva e Preventiva presso l’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù – Roma
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Negli ultimi anni il concetto di salute sta cambiando profondamente: non si parla più soltanto di cura della malattia, ma di anticipazione del rischio, prevenzione personalizzata e uso consapevole dei dati per migliorare la qualità della vita delle persone.
In questo scenario in rapida evoluzione, la medicina preventiva e predittiva rappresenta una delle trasformazioni più rilevanti della pratica clinica contemporanea, anche grazie al contributo dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie digitali.
L’applicazione dell’AI in ambito sanitario apre nuove possibilità concrete: dalla riduzione dei tempi di degenza, in particolare in età pediatrica, al supporto alla diagnostica avanzata, fino alla capacità di migliorare l’accesso alle cure, superando distanze geografiche e disuguaglianze.
Allo stesso tempo, l’uso intelligente dei dati consente di semplificare i processi clinici e organizzativi, rendendo l’assistenza più efficiente e sostenibile.
Il Prof. Alberto Eugenio Tozzi, che lavora presso l’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù di Roma, si occupa da anni di questi temi, con particolare attenzione al ruolo della telemedicina supportata dall’intelligenza artificiale.
Attraverso l’analisi dei dati clinici, l’utilizzo di algoritmi predittivi e l’integrazione delle nuove tecnologie digitali, questo approccio consente di individuare precocemente i rischi per la salute, migliorare il monitoraggio dei pazienti a distanza e rendere i percorsi di prevenzione e cura sempre più personalizzati ed efficaci.
La telemedicina, grazie all’AI, non rappresenta soltanto una risposta alle difficoltà di accesso alle cure, ma un vero strumento strategico per ripensare l’organizzazione dell’assistenza sanitaria, favorendo una medicina più proattiva, centrata sulla persona e orientata alla prevenzione.
Proprio per approfondire questi aspetti, ci siamo interessati al percorso di ricerca del Prof. Tozzi e lo abbiamo contattato per porgli alcune domande, con l’obiettivo di offrire ai lettori uno sguardo autorevole e accessibile sulle prospettive attuali e future della medicina, tra innovazione tecnologica e pratica clinica.
Il Prof. Alberto Eugenio Tozzi è pediatra ed epidemiologo, responsabile dell’Unità di Ricerca in Medicina Predittiva e Preventiva presso l’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù di Roma.
Da anni si occupa di salute pubblica, innovazione e applicazioni cliniche delle nuove tecnologie, con particolare attenzione all’impatto che questi strumenti possono avere sui percorsi di diagnosi, prevenzione e cura.
È autore di numerose pubblicazioni scientifiche (vedi).
Professore, in che modo la medicina preventiva e predittiva sta cambiando il tradizionale approccio alla diagnosi e alla cura, e quali vantaggi concreti offre oggi rispetto alla medicina reattiva?
«Stiamo attraversando un’epoca nella quale si ritorna a riconoscere il valore della prevenzione e ci auguriamo che sia più facilmente raggiungibile. Per la prevenzione abbiamo sempre fatto il tifo anche se, ahimè, le strategie dedicate hanno spesso avuto poche risorse a disposizione.
«Anticipare un evento di salute consente di prendere contromisure più efficaci, possibilmente risparmiando tutto il tempo che il paziente impiega per avere una diagnosi, e i sintomi che lo portano, talvolta troppo tardi, all’attenzione del medico.
«Di strategie preventive efficaci ne conosciamo tante: le vaccinazioni di massa, i cambiamenti dei comportamenti come il livello di attività fisica, l’alimentazione bilanciata. Quello che sta accadendo ora è che alcuni rischi di salute possono essere previsti in modo più preciso, spesso a livello individuale, combinando dati diversi e utilizzando la capacità predittiva degli algoritmi di intelligenza artificiale.
«Quest’ultima caratteristica, anche se non sempre consente di prevenire del tutto un evento di salute, permette di eseguire interventi precoci che mitigano la gravità degli eventi stessi. Prendiamo ad esempio la prevenzione del cancro della mammella. Quello che siamo abituati a fare è raccomandare una mammografia ogni 2 anni oltre una certa età.
«Questa strategia è discretamente efficace ma non può intercettare i tumori che si sviluppano molto velocemente nell’intervallo tra due mammografie ed implica esami ripetuti a donne che non svilupperanno questa patologia.
«Alcune tecnologie basate sull’intelligenza artificiale consentono di interpretare la morfologia di alcune lesioni riportate nella mammografia ma non visibili a occhio nudo come predittive di una lesione maligna. Nel caso di una paziente ad alto rischio verranno raccomandati altri esami diagnostici, mentre nelle pazienti a basso rischio l’intervallo tra gli esami sarà allungato.»
L’intelligenza artificiale applicata alla diagnostica e all’analisi dei dati clinici può contribuire a ridurre i tempi di degenza, soprattutto in ambito pediatrico. Come si traduce questo obiettivo nella pratica clinica quotidiana?
«Il potenziale per raggiungere questo obiettivo riguarda ancora una volta la capacità di prevedere gli eventi che è specifica dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, prevedere che un paziente non avrà complicazioni dopo un intervento chirurgico permetterà una dimissione precoce.
«Un aspetto più moderno dell’applicazione di questa tecnologia riguarda la creazione di digital twin del percorso di cura. Si tratta di creare copie virtuali di tutto quello che accade al paziente durante il ricovero ospedaliero ed usare questa copia per simulare modifiche operative delle azioni cliniche.
«Ad esempio, se siamo in grado di prevedere con precisione il livello di rischio di complicanze dei pazienti destinati a intervento chirurgico, potremo organizzare le liste operatorie in modo da evitare anche il minimo ritardo e ridurre la durata della degenza.
«Purtroppo, esiste ancora un margine di incertezza nell’applicazione di questi modelli che vengono costantemente studiati e revisionati. Infatti in ambito sanitario anche un piccolo margine di errore non è accettabile perché potrebbe creare conseguenze negative per il paziente.
«Quello che attualmente facciamo è raccogliere i dati necessari per applicare queste tecnologie, verificarne la qualità, e studiare quanto i modelli predittivi si discostano dalla realtà osservata.»
La telemedicina supportata dall’AI permette di migliorare il monitoraggio dei pazienti a distanza. Quali sono, secondo la sua esperienza, le applicazioni più efficaci e quali pazienti possono trarne maggiore beneficio?
«Sono dell’opinione che la telemedicina, almeno in Italia, sia largamente sottoutilizzata. Esistono numerose condizioni cliniche dell’adulto e del bambino che possono essere gestite a distanza, purché l’interazione in telemedicina avvenga secondo un protocollo standard e definito.
«Bisogna pensare che, oltre la comunicazione video, oggi abbiamo a disposizione numerosi dispositivi che consentono di rilevare parametri clinici in modo continuo. Per questo motivo, la telemedicina può essere di estrema utilità nei pazienti cronici, proprio per colmare l’assenza di informazioni che esiste tra le visite in persona di questi pazienti.
«Pensiamo al bambino con una cardiopatia grave o con un’insufficienza respiratoria, in una condizione di scompenso. Oggi possiamo monitorare questi pazienti mentre vivono con la propria famiglia a casa invece che tenerli ricoverati per lunghi periodi. E con la telemedicina possiamo intercettare eventuali segnali di allarme e trattarli tempestivamente.
«Altri esempi sono rappresentati dai bambini con aritmie cardiache e con diabete di tipo 1. Il nostro Ospedale mantiene il monitoraggio a distanza di numerosi bambini con queste condizioni con eccellenti esiti clinici e grande soddisfazione delle famiglie.
«Una prospettiva interessante è che i segnali generati dai dispositivi per il monitoraggio di questi pazienti possono essere utilizzati per addestrare algoritmi di intelligenza artificiale che predicono il decorso della malattia.
«Vedremo presto sistemi predittivi basati sulla telemedicina che aumenteranno ancora di più l’impatto clinico di questa procedura.»
L’uso di algoritmi predittivi consente di individuare precocemente i rischi per la salute. Quali sono oggi le prospettive più promettenti in termini di prevenzione personalizzata e gestione delle malattie?
«La prospettiva concreta è condizionata dalla disponibilità di dati per addestrare gli algoritmi predittivi. Se avremo la possibilità di costruire basi di dati ricche, che rappresentano tutta la popolazione, potremo letteralmente rivoluzionare l’approccio alla medicina e alla pediatria.
«La frontiera più avanzata su questo tema in questo momento è rappresentata dalla diagnostica per immagini. Predire l’occorrenza o l’esito di una malattia attraverso un esame per immagini sarebbe fondamentale per evitare alcune procedure invasive, come le biopsie. Il pensiero va subito all’oncologia, dove la predizione della malattia consente già oggi di orientare i trattamenti in modo personalizzato.
«Altre condizioni complesse, come l’obesità infantile, beneficiano degli algoritmi di intelligenza artificiale per la predizione delle complicanze a lungo termine, sia quelle metaboliche che quelle cardiovascolari. Lo spazio per la prevenzione in questa condizione è enorme.
«Questi esempi sottolineano il principio di cui parlavamo prima: dove ci sono dati si può fare predizione e prevenzione. Per raggiungere questo obiettivo, non bastano i dati sanitari provenienti da una singola struttura sanitaria, ma è necessario combinarne diversi tra loro affinché l’accuratezza degli algoritmi sia la più alta possibile. È su questo che lavoriamo oggi.»
Guardando al futuro, quali sono le principali sfide scientifiche, organizzative ed etiche da affrontare per integrare stabilmente intelligenza artificiale e telemedicina nel sistema sanitario?
«Noi pensiamo sempre che le difficoltà maggiori derivino dalla tecnologia. Nella nostra epoca, paradossalmente, questa parte è relativamente semplice. Le sfide maggiori sono organizzative. In estrema sintesi, applicare l’intelligenza artificiale e la telemedicina nei processi di cura richiede uno sforzo per ridisegnarli ed il cambiamento dei processi in un sistema complesso come quello sanitario non è facile.
«Dovremo essere pronti a far seguire alla predizione degli eventi di salute delle azioni appropriate, anticipando molte attività di prevenzione. Bisognerà ridistribuire gli investimenti per lo stesso motivo. Avremo bisogno di nuove competenze che non sono ancora definite: i medici dovranno formarsi sull’intelligenza artificiale e gli ingegneri e i data scientist dovranno imparare l’organizzazione dei servizi sanitari.
«Questo sarà un processo inevitabile che non credo porterà all’eliminazione di posti di lavoro, ma piuttosto a un modo nuovo per fare lo stesso mestiere. La parte etica è centrale. Nessuna tecnologia può essere presa in considerazione se comporta rischi o discriminazioni per il paziente.
«Per questo uno dei primi obiettivi da perseguire sarà usare l’intelligenza artificiale e la telemedicina per migliorare l’accesso alle cure. Infine, una barriera difficile da superare consiste nel rendere disponibili rapidamente i dati necessari per addestrate gli algoritmi di intelligenza artificiale senza compromettere la privacy dei pazienti.
«Senza risolvere questo problema, l’intelligenza artificiale sarà solo un esercizio di stile. Il potenziale di queste tecnologie è enorme, ma c’è bisogno di tempo per fare in modo che esse vengano applicate in modo efficace ed equo per i pazienti.»
La medicina preventiva e predittiva, supportata dall’intelligenza artificiale e dalla telemedicina, rappresenta una delle sfide più importanti per il futuro della sanità. Comprendere come queste innovazioni possano essere integrate nella pratica clinica quotidiana significa ripensare non solo le cure, ma l’intero modello di assistenza, con l’obiettivo di rendere il sistema più equo, efficiente e orientato alla prevenzione.
Nadia Clementi – n.clementi@ladigetto.it
Prof. Alberto Eugenio Tozzi – albertoeugenio.tozzi@opbg.net
Qui la video intervista.
