Abbiamo visto un avatar cardiologo tenere una relazione a un congresso medico. I primi farmaci inventati e progettati grazie agli algoritmi sono ormai realtà e alcuni sono già entrati in sperimentazione. La telemedicina, dopo tante promesse, è divenuta realtà. Ma a che punto è l’Italia, e quali sono le sfide da superare e vincere? Se ne è discusso durante una delle tavole tematiche del Forum One Health di Fortune Italia.
L’innovazione italiana tra Dante e AI
L’Italia ha ancora i suoi freni all’innovazione. Primo fra tutti, secondo alcuni, la sua stessa cultura. Vincenzo Di Nicola, Responsabile per l’innovazione Tecnologica e la Trasformazione Digitale INPS (che ha ospitato il Forum), ha raccontato che quello in Inps è stato il suo primo ruolo in Italia, dopo aver lavorato in America. Una volta arrivato in Inps, “per provare, mi sono loggato con l’account di mio padre sul sito Inps con lo Spid, vedendo la sua posizione contributiva dagli anni 60. Come è possibile? In questo modo: negli anni ’80 Gianni Biglia portò l’informatica nell’istituto, avvenne grazie a lui” questo sforzo di innovazione che porto all’archiviazione digitale.
“Credo che in Italia quando si fanno grandi cose poi ci si culla sugli allori. L’informatica non è come il vino: invecchiando non migliora. Va alimentata, devi sempre progredire, altrimenti resteremo sempre a rimpiangere Olivetti. Manca una cultura informatica: ancora oggi, in Italia c’è la concezione ottocentesca della superiorità della cultura umanistica. Io ho studiato ingegneria informatica a Bologna e la qualità era bassa: non sapevo programmare, nonostante l’Italia si incensi sempre. Io spero che università su questa materia sia migliorata, ma bisogna anche dire che nelle classifiche mondiali il Politecnico di Milano, che è la nostra università migliore, è oltre il centesimo posto al mondo. I migliori talenti italiani sognano Zurigo, o l’America. Oggi a livello di informatica manca un polo di eccellenza nel nostro Paese”.
Leandro Pecchia, Ordinario di ingegneria biomedica Università Campus Bio-Medico e altro ‘cervello di ritorno’ della tavola tecnologica del forum, concorda appieno, ma aggiunge: “Dante aveva anche un dottorato ‘Stem’, come lo chiameremmo oggi”.
Sicuramente dice il professore, oggi Dante “si occuperebbe di AI generativa: era un visionario e metteva in lettere quello che apprendeva dalle scienze. Siamo l’unico Paese al mondo che combina conoscenza scientifica con un background umanistico unico”. Secondo Pecchia “l’Italia fa molto bene: ci sono tante iniziative molto importanti, come il dottorato nazionale sull’AI. La salute è probabilmente il settore in cui abbiamo più bisogno di innovazione. L’automazione, nel caso delle malattie rare, può farti pensare a cose che non ti erano venute in mente. Osserviamo poi che invecchia la popolazione, e aumenta la domanda per servizi della salute: non possiamo inventare dall’oggi al domani professionisti sanitari. Dovranno avvalersi di strumenti nuovi, come gli epidemiologi usano sempre più machine learning. Strumenti naturalmente testati ed efficaci, e che abbiano sostenibilità economica. Su questo gli scienziati devono essere più cauti: quando ti affacci sul nulla ci vuole un modo di agire molto responsabile”.
La valutazione delle tecnologie
Si inizia ad utilizzare in Italia l’health technology assesment, la valutazione delle tecnologie: ci sono programmi nazionali, c’è una tempistica e c’è la formazione: a che punto è l’Italia? Francesco Saverio Mennini, Presidente Health Policy Forum SiHTA e Past President SiHTA, è convinto che l’Hta va collegata all’innovazione come processo, “all’interno del quale ci sono anche professionisti, modelli organizzativi. Questo va chiarito, altrimenti ci si concentra sul singolo prodotto tecnologico. L’approvazione del regolamento Hta è stata sottovalutata, più che altro a livello regionale e locale. Si pensa sempre che il risultato debba arrivare subito: ci sono risultati che arrivano anche nel lungo periodo”.
Bisogna capire, dice Mennini, “di fronte a quale tipo di innovazione ci troviamo e prendere decisioni in base a queste informazioni. Investo oggi per garantirmi risultati in futuro. Anche economici, perché produco risparmi”.
L’esempio è quello della pandemia: tecnologie come le vaccinazioni Covid hanno comportato “risparmi importantissimi: aver raggiunto copertura vaccinale 4 mesi prima ci ha fatto risparmiare 200 mld in Italia. Abbiamo protetto posti di lavoro, investimenti e prodotto una crescita del Pil”.
Il potenziale dell’AI e il problema dei dati
Per Mennini la priorità sull’AI è quella di dimostrare la convenienza ad investire nell’innovazione: per farlo servono dati, “e in sanità purtroppo è difficile accedervi in maniera omogenea sul territorio nazionale. C’è stato un approccio molto stringente sulla privacy in Italia e questo ostacola analisi approfondita Real world data. Ma bisogna tornare a programmare: manca un piano sanitario nazionale dal 2006”.
Big data e AI pongono anche dei problemi in termini giuridici. Come la questione della privacy: Luigi Principato, Ordinario diritto costituzionale Università degli Studi della Tuscia, spiega che “abbiamo risolto il bilanciamento tra dati e riservatezza già con il Gdpr: riservatezza non può essere ostacolo a circolazione dei dati. Oggi sappiamo che possiamo utilizzare i dati anche senza il consenso di chi ha la proprietà perché ci possono essere interessi superiori, come la sanità. Oggi se un paziente passa da una struttura all’altra magari con urgenza, la cartella sanitaria viene messa sulla barella, così quando il nuovo sanitario legge i trattamenti capisce cosa deve fare. Bisogna anche risolvere problemi pratici come questo. Problemi che aumentano quando tra dati e riservatezza si inserisce anche l’AI, che offre possibilità che devono essere sfruttate”.
Qualche tempo fa, in America, un legale ha chiesto aiuto a ChatGpt, e ChatGpt ha inventato la risposta. “La macchina non aveva una cultura umanistica”, sorride Principato. “Il problema è l’opacità del processo di apprendimento e decisionale. C’è un problema di ostacolo alla verificabilità del dato”.
La tecnologia può essere preziosa anche in termini di diagnostica e medicina di laboratorio. In che modo la genetica sta cambiando questi processi? E come sta cambiando il contesto in cui operano? Probabilmente non abbastanza velocemente: Riccardo Manca, Group Ceo ImpactLab Spa, ricorda che “dal primo gennaio 2024 partirà un nuovo nomenclatore tariffario impostato nel 2017: un’era geologica per la tecnologia. Il nomenclatore mi chiede di individuare fino a una cinquantina di geni quando oggi arriviamo a 600. Uno dei primi 20 uomini a fare sequenziamento del Dna fu Steve Jobs: oggi lo richiediamo come routine, abbiamo fatto passi avanti enormi. Per farli ancora serve un contesto che ce lo consenta. L’innovazione deve avvenire tutti i giorni”, conclude.
L’Italia molto spesso ha l’abitudine di arrivare per prima, ma tende a dormire sugli allori, quindi. Intanto Big data e AI stanno rivoluzionando salute e medicina, quali sono le sfide maggiori per l’Italia in questo momento? Secondo Serafino Sorrenti, Chief Innovation Officer del Dipartimento per la trasformazione digitale, dice che “abbiamo un problema di competenze sull’AI. L’expertise è tanta ma va coinvolta ad ampio spettro. Mancano 60mila risorse per la cybersecurity e in questo momento il Governo sta facendo di tutto per avere nuove persone a disposizione. Serve sicuramente un’evoluzione: oggi la maggior parte delle università cavalcano questo scenario per avere nuove skill da immettere sul mercato. Spero che a breve con l’AI Act si possano avere risposte” sullo sviluppo della tecnologia.
Pecchia racconta che bisogna lavorare anche su upskilling e riconversione: “La nostra università sta lavorando e sta cambiando il modo in cui lo facciamo: mentre prima accoglievano neodiplomati e li accompagnavamo solo inizialmente oggi ci muoviamo anche con imprenditori per coinvolgere quindi stakeholder diversi. Immaginiamo percorsi professionalizzanti che portino a una laurea triennale rimanendo sempre in un’azienda”.
Poi c’è il confronto con l’estero. “Le sfide che vengono da Cina e Usa – dice Leandro Pecchia – riguardano naturalmente i grandi colossi dell’industria: noi abbiamo una scala diversa, e per l’AI è necessario fare sistema. Il regolamento sulla privacy in effetti cerca di condividere il dato in maniera corretta: ora arriverà l’European health dataspace che porrà a sistema realtà italiane regolamentando il federated learning, con l’AI che si va a prendere quello che serve esternamente all’ospedale. Al contempo le sfide con l’estero non si può perdere: ci sono video che fanno vedere come ci siano bias nell’AI, come dispenser di sapone ‘intelligenti’ che non riconoscono la tonalità della pelle di chi li vuole usare”. Un esempio che spiega come i bias – un problema già oggi – si potrebbero invertire, in futuro. “Questo potrebbe essere un problema per noi, tra qualche anno. Abbiamo una finestra d’opportunità per capire come progredire in maniera etica”. E non possiamo perdere tempo.
