INNOVAZIONE e-SALUTE - INTELLIGENZA ARTIFICIALE E SANITÀ Scenari futuri per la cura e l'assistenza
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MARZO 2021
PERIODICO TRIMESTRALE
INNOVAZIONE
e-SALUTE
NUMERO
1
ANNO
2
€ 7,50
PREZZO
INTELLIGENZA ARTIFICIALE E SANITÀ
Scenari futuri per la cura e l’assistenza
01
366007
ISSN 2724-3664
772724
9
La sequenza di lettere ACGT – Adenosina, Citosina, Guanina, Timina – descrive la struttura primaria del DNA, su cui si concentra la ricerca biomolecolare.
Le persone sono nel nostro codice genetico.
Intestinali, Artrite Reumatoide, Psoriasi. Ci sono malattie croniche invalidanti molto impegnative
da affrontare per i pazienti e le loro famiglie. Ma ci sono anche nuove frontiere nella ricerca:
la terapia genica, i farmaci biosimilari. A queste si dedica Biogen, per dare risposte innovative e
sostenibili e cambiare davvero la vita delle persone.
Fondata nel 1978, Biogen è da oltre 40 anni pioniera
nell’ambito delle biotecnologie applicate alle neuroscienze
WWW.BIOGENITALIA.IT
Indice
INNOVAZIONE e-SALUTE
Rivista di Innovazione per l’Italia,
Fucina di idee e progetti per il futuro
www.innovazioneperitalia.it
5
ISSN 2724-3664
Verso un nuovo paradigma dei servizi di salute
Anno 2
Numero 1
Marzo 2021
Intelligenza Artificiale nel settore Healthcare:
6
Periodico trimestrale
Collaborazioni editoriali analisi e prospettive economiche
AiSdeT (Associazione Italiana di Sanità Digitale e
Telemedicina)
Editore
Composervice Italia s.r.l.
Tecnologie esponenziali e scenari futuri 14
Via Ciullo d’Alcamo 15/17 - 90143 Palermo
Direttore Responsabile
Giuseppe Pecoraro
Beyond technology: enabling the full potential of AI in healthcare 22
Direttore editoriale
34
Massimo Caruso
Machine Learning Applications and Data Challenges in Life Sciences
Condirettori editoriali e Responsabili del Comitato
scientifico
Nicola Marino
42
Enrico Santus
Intelligenza al quadrato: Il futuro dell'intelligenza umana e artificiale
Comitato scientifico
Lillo Casà
Edoardo Lenzi
Beatrice Portelli
Simone Scaboro
Giuseppe Serra
The use of artificial intelligence in brain and mental health 48
Eleonora Trecca
Francesco Tucci
Aldo Ummarino
Hanno collaborato a questo numero
Farmacovigilanza: Intelligenza Artificiale a Supporto del
Monitoraggio degli Effetti Collaterali 54
Lia Alimenti
Manuela Appendino
Simone Bianco
Giovanni Enrico Cacciamani
Sara Capponi
Use of ASR and TTS in Telemedicine and Healthcare System 62
Alessandro Cascavilla
Riccardo Cervelli
Emmanuele Chersoni
Orazio Michele Codella
Gabriele Dominici
Medicina di Precisione: Come l’Intelligenza Artificiale ha
contribuito alla lotta contro il COVID-19 70
Maria Teresa Ferretti
Alessandro Fulgheri
James H. Kaufman
Luca Iacoponi
Marcello Ienca
Modeling a pandemic 78
Laura Liguori
Paolo Locatelli L’utilizzo della tecnologia per favorire il patient empowerment:
Nicola Marino
Samir Mastaki
Simona Mellino
come le tecnologie digitali, l’intelligenza artificiale e la tecnologia
blockchain possono migliorare la qualità del percorso terapeutico
86
Beatrice Portelli
92
Alexandros Poulis
Domenico Prattichizzo
Antonella Santuccione Chadha
AI for Drug Development
Gabriel Scali
Eliseo Sciarretta
106
Giuseppe Serra
Alberta Spreafico Telehealth and Big Data for Human Spaceflight. Applications to
Valentina Sumini Remote Touch and Respiration Tangibility
Kirk Swanson
Kyle Swanson
114
Domenico Veneziano
Progetto grafico e impaginazione Etica e Intelligenza Artificiale. Le problematiche
Katarzyna Leszczynska
Crediti fotografici
iStock
Servizi editoriali
L’intelligenza artificiale al servizio della salute: l’evoluzione di
chatbot, assistenti virtuali e social robot tra potenzialità e pericoli 118
Edizioni Kalós - Via Ciullo D’Alcamo 15 - 90143 Palermo
Il valore dei dati in sanità: dall'intelligenza artificiale per la cura
126
www.edizionikalos.com
all’uso di fonti dati integrate per la gestione dei servizi e del valore
Registrazione
generato nel sistema
Autorizzazione 7/2020
Registro stampa presso Tribunale di Palermo
134
del 14/07/2020
La sfida per la ricerca tra Intelligenza Artificiale, Big Data e
Abbonamenti e informazioni pubblicitarie protezione dei dati personali
info@edizionikalos.com
info@innovazioneperitalia.it
Informazioni redazionali
segreteria@innovazioneperitalia.it
Bioetica e bioingegneria: integrazione di saperi 138
segreteria@aisdet.it
144
Costo unitario formato cartaceo 10 euro
Costo unitario formato digitale 7.50 euro Intelligenza Artificiale in Sanità. Tra certificazione e validazione
Per ricevere la rivista in formato cartaceo o digitale scrivere a:
segreteria@innovazioneperitalia.it
Questo numero è stato chiuso
nel mese di marzo 2021
4
EDITORIALE
Verso un nuovo paradigma dei servizi di salute
Enrico Santus (*), Nicola Marino (**)
(*) Data Science Leader - Bayer
(**) Co-founder INTECH - Innovative Training Technologies Senior Consultant Health Catalyst
La Quarta Rivoluzione Industriale (Industria 4.0) sta come il più grande avamposto nazionale per l’adozione
sfumando i confini tra il mondo fisico, il mondo digitale e di nuove tecnologie in ambito sanitario, considerato che
quello biologico. Lo sviluppo di tecnologie orientate alla gli USA spendono per la sanità quasi il 17% del PIL (5%
cattura e allo sfruttamento del dato per ottimizzare e privato), ovvero oltre 3.7 trilioni di dollari (circa 10 mila
automatizzare decisioni ed azioni promette di cambiare dollari pro-capite), con un trend previsionale in crescita
radicalmente il mondo in cui viviamo. Negli ultimi anni, per il prossimo decennio. Diviene quindi la spesa sanitaria
sensori IoT, stampanti 3D, robotica e intelligenza artificiale uno dei maggiori driver dell’adozione di nuovi modelli e
hanno contribuito a generare realtà che sino ad appena strumenti tecnologici in sanità. L’Asia e l’Europa seguono gli
un decennio fa sembravano solo idee visionarie, quasi ad USA, spinte rispettivamente dalla necessità di ampliare la
essere materiale fantascientifico. base di popolazione capace di usufruire di servizi sanitari
La sanità, ed in particolar modo dove l’innovazione ricopre (democratizzazione) e dall’esigenza di rendere sostenibile
un ruolo di primo piano per contrarre i costi ed ottimizzare l’inesorabile trend demografico di invecchiamento della
i processi, è un settore resosi particolarmente ricettivo popolazione, che accresce la pressione sul sistema sanitario.
Si stima, d’altronde, che un individuo over-65 sfrutti tre
verso tale opportunità. La recente pandemia, in aggiunta,
volte i servizi di cui usufruisce un cittadino in età lavorativa e
con l’enorme pressione esercitata sui sistemi sanitari anche
cinque volte quelli di un bambino.
più evoluti, ha trasformato questo senso di opportunità
in una più preminente necessità. L’integrazione di alcune, Quanto segue sarà, quindi, un percorso che analizza gli
sopracitate, tecnologie nei processi di valutazione della aspetti più interessanti dell’uso di algoritmi di intelligenza
medicina - dalla predizione del rischio alla diagnosi, artificiale in sanità. Un fil rouge che percorre i trend più
dalla prognosi alla terapeutica - e con le nuove scoperte significativi, descrivendo processi e modelli che, di concreto,
nel campo della genetica è diventata un importante stanno maggiormente beneficiando dell’adozione di intelletti
risorsa durante i giorni più bui della crisi pandemica, sintetici e analisi dei big data. Per fornire una visione
accelerando fattualmente processi che avrebbero prima d’insieme, lucida e prospettica, capace di accompagnare
richiesto maggior tempo e risorse, siano esse umane che il lettore anche meno esperto, abbiamo selezionato
economiche. ricercatori afferenti a discipline economiche, mediche ed
ingegneristiche, con l’intento di comunicare la dirompente
Nel breve periodo, tale processo potrebbe portare alla
trasformazione in atto attraverso un linguaggio scientifico e
conversione completa di due dei fondamentali pilastri
secondo le più recenti evidenze della letteratura.
dell’attuale paradigma sanitario:
La nostra attenzione si muoverà dai driver che globalmente
a. trasferendo l’attenzione, di concreto, dalla cura alla
spingono i nuovi bisogni assistenziali - ovvero l’aspetto
prevenzione;
economico, demografico e manageriale - agli aspetti più
b. abbandonando l’approccio one-size-fits-all, quindi propriamente clinici - dalla prevenzione alla diagnosi, quanto
lasciando spazio alla medicina di comunità, mai rapida, fino alla scoperta di nuovi trattamenti e alla
personalizzata, di precisione e partecipativa. personalizzazione delle cure, in particolare sotto il profilo
In questo numero di Innovazione e-Salute, abbiamo raccolto farmacologico. Discuteremo la bioetica, che accomuna e
una rassegna di interventi internazionali che possano distingue l’intelletto umano e l’intelligenza artificiale, per poi
offrire al lettore una panoramica ampia e dettagliata delle passare alla salute mentale e ai modelli più moderni di analisi
trasformazioni tecnologiche che stanno impattando il epidemiologica, che tanto ruolo ha ricoperto durante la crisi
settore sanitario a livello globale, con uno sguardo critico e pandemica causata dal SARS-CoV-2. Saranno parte della
basato sulle più recenti evidenze scientifiche nella fattispecie trattazione anche gli aspetti futuribili che riguardano lo spazio
dell’uso di algoritmi di intelligenza artificiale. e la tutela della salute al di fuori dell’orbita terrestre.
Nonostante le enormi differenze nazionali, l’intero pianeta Il nostro fine ultimo resta quello di stimolare lo studio, la
ha intrapreso un percorso di digitalizzazione che sembra comprensione e l’analisi della tematica tra clinici, chirurghi,
aver sorpassato il punto di non ritorno. Gli USA lo guidano, operatori e manager sanitari. Instillare la consapevolezza,
spinti dalla necessità di stimolare il sistema privato ad condivisa dalla comunità scientifica internazionale, che la
adottare il razionale value-based healthcare, nel quale i sanità è prossima ad un cambio di paradigma come mai
provider di servizi sanitari vengono compensati non tanto prima, incentrato sull’evidenza del dato.
sulla base della quantità di servizi offerti, quanto sulla È un progetto, il nostro, che parte dalla ricerca e si propone
base degli outcome ottenuti in rapporto alla spesa, sia di catalizzare una comunità capace di tradurre attivamente
nel breve che nel lungo periodo (ad esempio, attraverso l’innovazione tecnologica a cui stiamo assistendo in
l’analisi dei dati). Il caso americano si configura quindi strumento per garantire la tutela della salute.
5
INNOVAZIONE e-SALUTE
Intelligenza
Artificiale nel
settore
Healthcare:
analisi e
prospettive
economiche
___________________________________
Alessandro Cascavilla
Dipartimento di Economia, Management e Diritto d’Impresa,
Università degli studi di Bari - Dipartimento di Economia,
Universitat Jaume I.
6
INNOVAZIONE e-SALUTE
L’
dei servizi sanitari.¹ Le principali chiaro come le persone vivano più
Intelligenza Artificiale criticità che rendono il sistema a lungo e abbiano una maggiore
(AI) è stata definita una
sanitario poco sostenibile sono in aspettativa di vita alla nascita,
tecnologia esponenziale
qualche modo interconnesse, e e questo è di per sé un ottimo
che trova applicazione in diversi
sono le seguenti: risultato. Nel complesso però,
settori, e che può avere un impatto
economico significativo nei prossimi 1. invecchiamento della l’aumento della aspettativa di vita
dieci anni. In particolare, c’è molta popolazione; non è bilanciato da un contestuale
attenzione per l’impatto che l’AI 2. spesa sanitaria crescente; aumento del tasso di natalità,
che è addirittura in costante
può avere nell’Healthcare, settore 3. inefficienze nel settore sanitario
calo, e ciò comporta problemi di
che si trova di fronte ad alcune
1.
difficoltà, come una crescente spesa La popolazione mondiale sostenibilità per i sistemi di welfare
e domanda di servizi sanitari a sta invecchiando. In dei principali paesi occidentali,
fronte di una popolazione sempre particolare, focalizzandoci in particolare di quelli europei.
più anziana e un’offerta sanitaria sul mondo occidentale, è ormai Questo è un problema perché,
rigida. Visti i ritorni nelle recenti
applicazioni dell’AI nel settore,
in particolare nell’imaging e nella
diagnostica, gli investimenti
in startup AI-Healthcare sono
cresciuti esponenzialmente a
livello globale negli ultimi anni,
ma l’Europa è ancora distante dai
risultati del mercato statunitense.
Ad ogni modo, nonostante le varie
applicazioni e l’aumento della
produttività previsto per il settore
sanitario, esistono ancora alcune
criticità da affrontare, che vanno
dal convivere e fidarsi di tecnologie
basate sui dati, all’etica di dover
interagire potenzialmente con
meccanismi decisionali automatici/
robotici, fino alla difficoltà effettiva
di ottenere dati con cui operare
su larga scala. Infine, se a livello
macroeconomico l’applicazione Figura 1. Proiezione old-age dependency ratio (Media UE27) - Fonte dati: Eurostat.
dell’AI può portare al displacement,
ossia alla sostituzione dei lavoratori
con la tecnologia, il settore
healthcare non subirebbe alcun
impatto potenzialmente negativo,
ma ne trarrebbe maggiore beneficio
data l’attuale e futura carenza di
personale medico a fronte della
crescente domanda sanitaria.
Le criticità del Sistema
Sanitario e panorama
Economico-Sociale
Il sistema sanitario nei paesi
occidentali è in una fase di
transizione importante. Molte
ricerche mostrano come questo
stia diventando sempre meno
sostenibile e come ci sia bisogno
di un cambio di paradigma nella Figura 2. Struttura della popolazione per classi di età, EU-27 (% popolazione totale)
gestione, allocazione ed erogazione - Fonte dati: Eurostat.
7
INNOVAZIONE e-SALUTE
a fronte di una popolazione sempre sanitaria e Pil nel 2009 è giustificato prendendo sempre più piede è
più anziana (ultra 65enni), ci sarà aritmeticamente dall’effetto l'approccio value-based.⁶ Ideato da
una minore popolazione in età denominatore data la riduzione M. Porter, l’approccio basato sul
lavorativa (15-65 anni) che potrà drastica del reddito in tutti i Paesi valore è visto come il ritorno in
contribuire alle spese sanitarie e UE, a parità di spesa. La crescita termini di risultati sanitari, quindi
previdenziali. I dati sull’andamento della spesa sanitaria in questo lasso benessere e salute, rispetto alle
della popolazione non sono infatti temporale è confermata anche in risorse investite e i costi sostenuti
confortanti: guardando alla media Italia: a partire dal 2000, la spesa in sanità. Questo approccio
europea, l’old-age dependency ratio, sanitaria è cresciuta del 69 per cento permetterebbe da un lato di dare
ovvero il rapporto percentuale tra in termini nominali e del 22 per un prezzo alle prestazioni basato
ultra sessantacinquenni rispetto cento in termini reali, considerando sul valore offerto, e dall’altro
alla popolazione in età lavorativa, si l’inflazione. L’incremento maggiore, di rendere il sistema sanitario
attesta al 31,4 per cento nel 2019, in linea con i dati europei, c’è più efficiente nel complesso,
ovvero per ogni persona “anziana” stato nei primi dieci anni del 2000, individuando le aree di sovra
(pensionata) ci sono circa tre passando da 68,3 miliardi a 113,1 utilizzo delle risorse, inefficienze e
lavoratori che generano reddito per miliardi di euro nel 2010, per poi scarso coordinamento.
sostenere le spese previdenziali e stabilizzarsi fino al 2018.⁴ Tenendo a mente queste criticità,
3.
assistenziali. Le proiezioni indicano è essenziale definire quali sono
un andamento crescente dell’indice, Il settore sanitario è
i possibili sviluppi che il sistema
poco efficiente. Oltre
che raggiungerà il 50 per cento nei sanitario può trovare grazie alle
all’evidente andamento
prossimi venticinque anni (Fig. 1).² applicazioni delle nuove tecnologie.
crescente della spesa sanitaria, a
Inoltre, analizzando l’età mediana Nonostante la vastità delle
fronte di una popolazione sempre
della popolazione tra il 2009 e il innovazioni tecnologiche a servizio
più anziana e affetta da patologie
2019, si evince come questa sia della sanità, quest’analisi si focalizza
croniche, che rappresentano la
in crescita in tutti i Paesi europei sulle potenzialità dell’Intelligenza
causa del 60 per cento delle morti⁵,
(eccetto in Svezia). Con un’età Artificiale (AI), una delle innovazioni
quello sanitario è un settore
mediana di 43,7 anni, l’Italia è il tecnologiche più dirompenti, che
affetto da molte inefficienze, in cui
Paese più vecchio del continente e sta ricevendo particolare interesse
storicamente non è stato adottato
uno dei più vecchi al mondo, la cui da parte di investitori privati e
un vero e proprio approccio
popolazione è prevista ridursi, per istituzionali di tutto il mondo,
manageriale. Infatti, le stime
via della diminuzione del tasso di soprattutto per gli elevati ritorni e
dell’OMS indicano che su 10 euro
natalità, da 60,6 milioni di abitanti le attuali applicazioni efficienti in
di spesa, circa 2 rappresentano
residenti nel 2017 a 54,1 milioni ambito sanitario.
possibili sprechi, fino ad arrivare
nel 2065.³ Perciò, lo scenario che ci
a 5 negli Stati Uniti (Berwick e
attende è chiaro: una società meno
Hackbarth, 2012). Questo stile di
popolosa, composta da più anziani
gestione è cominciato ad essere
(barre blu chiaro e scuro, Fig. 2) e
centro di un dibattito tra gli addetti
relativamente meno persone in età
ai lavori, e un’alternativa che sta
lavorativa (barra gialla, Fig. 2).
2.
È facile capire che la
diretta conseguenza
di una popolazione
più anziana è rappresentata da
una crescente spesa sanitaria.
L’andamento della spesa sanitaria
in Europa mostra come, a partire
dagli anni 2000 questa sia cresciuta
costantemente, passando da
meno di 1.500 dollari a inizio
secolo a oltre 3.000 dollari pro
capite nel 2018 (curva blu, Fig.
3). Lo stesso trend crescente è
visibile nel rapporto tra spesa
sanitaria domestica in rapporto al
Pil: in questo caso si è passati dal
6,5% al circa 7,5% a seguito della
crisi finanziaria del 2009, per poi
stabilizzarsi intorno alla media fino
al 2018 (curva arancione, Fig. 3). Figura 3. Andamento della spesa sanitaria (Media UE27) - Elaborazione personale
L’aumento del rapporto tra spesa su dati Eurostat.
8INNOVAZIONE e-SALUTE
AI per lo sviluppo
dell’Healthcare
Il monitoraggio fisiologico
tramite AI permette di
monitorare lo stato di salute e le
Nonostante ciò, diversi indicatori
economici mostrano un crescente
entusiasmo nel mercato dell’AI, in
potenziali anomalie; particolare nel campo healthcare.
L’AI trova applicazione in diversi Gli effetti economici diretti che l’AI
ambiti e settori produttivi, ed è
largamente accettato dagli analisti
Con i real world data (RWD),
ovvero banche dati di una
popolazione su larga scala, l’AI può
può avere nel settore sanitario
possono essere valutati sulla
che il suo impatto aggregato essere utile per analizzare l’efficacia base dell’ammontare di risorse
nell’economia sarà rilevante ed di nuovi farmaci; finanziarie risparmiate e il maggior
esponenziale:⁷ entro il 2030 il Pil tempo a disposizione per il
mondiale crescerà potenzialmente
del 14 per cento grazie all’AI, con
Gli assistenti virtuali possono
supportare i professionisti
nel contatto con i pazienti e con
personale medico. Le potenziali
risorse finanziarie risparmiate
una crescita media addizionale annualmente, in media tra i vari
la medicina a distanza. Alcuni paesi Europei, considerando anche
annua dell’1,2 per cento; inoltre il
esempi sono i Bot o gli Smart- il costo opportunità, ammontano
70% delle imprese, a livello globale,
speaker usati per trascrivere dati a circa 200 miliardi di euro.¹¹
adotterà almeno una applicazione
clinici e estrapolare informazioni Questi risultati sono in linea con
AI nel proprio modello di business.⁸
in automatico, con un significativo quelli del mercato statunitense,
In particolare, l’AI ha enormi risparmio di tempo e risorse; dove è previsto un risparmio
potenzialità ed è sin da subito
applicabile nell’healthcare, al punto
che, secondo un report PwC, è il
Le app personalizzate
prevedono un’analisi
continuativa su misura del
stimato netto di circa 150 miliardi
di dollari l’anno, fino al 2026.¹²
Grazie alle applicazioni AI, Goldman
settore in cui l’AI troverà maggiore
paziente, in modo tale da Sachs stima invece un risparmio
applicabilità.⁹ Sulla base della
influenzare le sue abitudini di costi per 45 miliardi di dollari
letteratura esistente, esistono l’anno nel settore healthcare.¹³ Il
quotidiane tramite device e con
principalmente quattro categorie di risparmio più ingente, in termini
infermieri virtuali a distanza;
applicazione AI nell’healthcare: di risorse finanziarie, si ottiene
1.
2.
diagnosi e classificazione;
valutazione del rischio di
Infine, la robotica può
supportare professionisti e
tecnici in diversi ambiti, come nella
tramite l’applicazione AI alle analisi
di laboratorio, con gli accessori
mortalità o morbilità; chirurgia assistita. indossabili (wearables) e nel
3. previsione, trattamento e monitoraggio. A questo si aggiunge
Più in generale, è possibile il risparmio in termini di tempo
gestione della malattia; sostenere che le applicazioni AI per i lavoratori che, con la sola
4. monitoraggio dei risultati e comportano una riduzione delle tecnologia di assistenza virtuale,
policy-making. inefficienze e un aumento di risorse come la trascrizione voce-testo,
In ognuna delle quattro aree di a disposizione per chi la adotta può tradursi in un risparmio
applicazione, l’AI ha l’opportunità nel proprio ambito produttivo. di tempo del 17 percento per i
di far risparmiare tempo e ingenti I potenziali effetti dell’AI nel medici, e del 51 percento per gli
risorse economiche ai dipendenti settore sanitario possono essere infermieri.¹⁴ Le applicazioni AI più
sanitari, con un conseguente suddivisi tra breve, medio e lungo diffuse, che rappresentano quelle
aumento di valore e produttività. periodo. Nel breve l’AI trova verso cui sono stati indirizzati
In termini pratici, le applicazioni facile applicazione e permette di maggiori finanziamenti, sono quelle
AI nella medicina possono essere velocizzare pratiche di assistenza e che applicano l’AI con accessori
classificate in diversi modi, come contatto con i pazienti, come anche indossabili (wearables) e tecniche di
quelli di seguito riportati:¹⁰ la trascrizione e classificazione imaging per le diagnosi.
rapida di dati clinici. Nel medio
Tramite accessori indossabili
(wearables), come braccialetti
e smart watches, è possibile
termine ci si può aspettare una
più profonda penetrazione dell’AI Panorama economico
nelle scelte diagnostiche basate AI in Europa: investitori
monitorare indicatori di salute e
sull’analisi di Big Data, e un
prevenire diverse patologie;
maggiore utilizzo della medicina e imprese nel settore
Tramite l’Imaging è possibile
individuare e diagnosticare
malattie come cancro e malattie
a distanza. Nel lungo periodo la
robotica potrebbe supportare, o
healthcare
addirittura sostituire, professionisti Come accennato all’inizio della
respiratorie; nella fase di analisi e di trattamento sezione precedente, il mercato
Con analisi di big data e
grazie all’accuratezza nelle
analisi previsionali, di testing e
chirurgico dei pazienti. Per le
conseguenze relative agli ultimi due
temi il dibattito è aperto, attuale
delle imprese AI è in crescita
esponenziale dato il potenziale
impatto economico. A livello
classificazione, l’AI rende la ricerca e desta alcune preoccupazioni, globale, l’AI può contribuire per
in laboratorio meno costosa e più che verranno discusse nella oltre 15 trilioni di dollari entro il
efficiente; sezione finale di questa analisi. 2030, di cui circa la metà derivante
9INNOVAZIONE e-SALUTE
dalla crescita della produttività volte di meno nell'intelligenza Global Market Insights, che stima
(aumento del 9,9% e del 11,5% artificiale rispetto agli Stati Uniti. oltre 10 miliardi di ricavi a livello
del Pil rispettivamente nel Nord e Per questo motivo negli ultimi mondiale entro il 2024.²⁰ Inoltre,
Sud Europa).¹⁵ Data la carenza di anni, oltre agli investimenti previsti il numero di deals, ovvero gli
evidenza empirica a disposizione, nel programma Horizon 2020, accordi di finanziamento conclusi
queste proiezioni vengono l’UE ha messo a disposizione un tra startup e venture capital, è più
elaborate utilizzando simulazioni vero e proprio piano per attrarre che triplicato nel 2019 rispetto al
di modelli di equilibrio economico risorse finanziarie verso l’AI. La 2015 (Fig. 4). Tra queste startup, il
generale, e, nonostante ciò, Commissione Europea ha infatti 29% applica l’AI per l’imaging e la
sembra esserci unanimità tra i presentato il Digital Europe diagnosi.²¹
ricercatori sull’ingente impatto Programme, un programma di Per recuperare terreno rispetto al
dell’AI nell’economia. Questo ha 7,5 miliardi di euro per rendere mercato statunitense, l’UE finanzia
spinto molti investitori, soprattutto le aziende europee più digitali, di l’EIT health investment network, al
privati come venture capitalist, ma cui 2,1 miliardi di euro sono stati fine di accelerare la fase di funding
anche pubblici, a scommettere destinati alle imprese AI.¹⁷ Inoltre, per le startup promettenti che
nelle startup che utilizzano l’AI. Il a fine 2020, la Banca Europea applicano le nuove tecnologie
panorama di aziende che utilizzano degli Investimenti (EIB) e il Fondo come l’AI nel settore healthcare,
l’AI è in forte crescita in Europa, Europeo per gli Investimenti (EIF), con finanziamenti tra i 500 mila e
sebbene il nostro continente sia hanno messo a disposizione 150 i 10 milioni di euro.²² Nell’ultimo
ancora lontano dalla dimensione milioni di euro per supportare anno, l’EIT ha finanziato diverse
del mercato statunitense, che aziende di AI in tutta Europa.¹⁸ startup per un ammontare di
ha la leadership per numero di Come detto in precedenza, le 18 milioni di euro. Tra le startup
startup che operano con l’AI. In potenzialità dell’AI sono quindi europee promettenti nel settore
Europa (UK compreso), le startup osservabili soprattutto nel settore AI-Healthcare, che hanno ricevuto
nel campo dell’AI sono 769, sanitario, dove diverse applicazioni supporto finanziario dall’EIT,
distribuite principalmente tra UK sono già state sperimentate. A troviamo (nel campo dell’Imaging
(245), Germania (109) e Francia livello globale, i finanziamenti medico): Gleamer, una startup
(106).¹⁶ Gli Stati Uniti contano verso startup che utilizzano l’AI nel francese finanziata per 7,5 milioni
circa 1.400 startup nell’AI, pari settore medico-sanitario stanno di euro, che sviluppa software
al 40% del totale delle startup al crescendo in modo esponenziale: basati sull’AI per tracciare
mondo, basate principalmente rispetto al 2014, anno in cui il anomalie sulle immagini mediche
nell’hub di San Francisco, Bay Area mercato era valutato a 600 milioni per aumentare la produttività
e New York-Boston. L'assenza nel dollari, il valore atteso del 2021 dei radiologi; InHearth, startup
mercato europeo di big players è cresciuto di 11 volte, pari a 6,6 anch’essa francese, che ha raccolto
tecnologici è un chiaro svantaggio miliardi di dollari, con un tasso di 3,7 milioni di euro per l’analisi dello
nel finanziamento dell'AI startup crescita composto medio annuo stato cardiaco tramite medical
da parte di investitori privati, e (CAGR) del 40%.¹⁹ Una stima del imaging e AI; QUIBIM, startup
questo giustifica il fatto che, nel tasso di crescita simile del mercato biotech spagnola finanziata per
2016, in Europa si è investito sei AI-Healthcare (39,4%) è prevista da 8 milioni di euro, che sviluppa
biomarcatori per imaging. Anche in
Italia sono state finanziate alcune
startup da parte dell’EIT: una è
Riatlas s.r.l., spinoff dell’Università
di Salerno, che sfrutta l’AI per la
medicina di precisione; un’altra
è Restorative Neurotechnologies,
spinoff dell’Università di Palermo,
che ha raccolto un milione di euro
di investimenti per sviluppare
dispositivi medici (Mindlenses
Professional) per la riabilitazione
cognitiva. Oltre a quelle appena
citate, esistono molte altre
startup che applicano l’AI per
l’healthcare, e le più grandi operano
principalmente nel mercato USA.²³
Figura 4. Andamento della spesa sanitaria (Media UE27) - Elaborazione personale
su dati Eurostat.
10INNOVAZIONE e-SALUTE
un motore per la transizione della (P). Questo indicatore può a sua
Criticità e sfide sanità, è rappresentata dalla mole volta essere scomposto come
di dati a disposizione e dalla sua prodotto di due sotto indicatori,
Sebbene l’intelligenza artificiale
capacità di elaborarli e apprendere come indicato nell’equazione 1:
possa avere un impatto positivo
nel tempo. Per questo motivo,
e significativo nel trasformare
affinché l’impatto nel settore
il settore sanitario, si può
sanitario sia significativo, i policy
Eq.1: Scomposizione del pil
affermare che esistono alcune
maker hanno il compito di creare
pro capite
importanti sfide culturali e sociali
le condizioni per garantire una
da affrontare. Queste vanno
corretta raccolta, condivisione e
dall’educare gli stakeholder diretti,
custodia dei dati, per tutelare da Y Y L
come pazienti e medici, a convivere
e fidarsi di tecnologie basate sui
un lato l’interesse pubblico tramite = *
dati, all’etica di dover interagire
potenzialmente con meccanismi
innovazione e ricerca sanitaria
basata sui big data, e dall’altro P L P
l’interesse privato nel rispetto della
decisionali automatici/robotici, fino
propria privacy. Su questo tema Dove L rappresenta il numero di
alla difficoltà effettiva di ottenere
l’Unione Europea, con il Digital occupati. Y
dati con cui operare su larga scala.
Europe Programme, investirà oltre
Quest’ultimo punto è di particolare Il primo rapporto, L , rappresenta
2 miliardi di euro in Intelligenza
criticità. Da sempre il binomio la produttività del lavoro, ossia
Artificiale entro il 2027 con
privacy-sanità è stato per molti quanto in media un lavoratore
l’obiettivo, tra gli altri, di creare un
considerato una vera e propria produce per ogni unità (ora) di
Data Space europeo per garantire
dicotomia, infatti una questione L
interoperabilità dei dati, con
fondamentale da considerare P
lavoro; il secondo, , rappresenta il
accesso sicuro e una conservazione
quando si parla di innovazione tasso di occupazione.
accurata di grandi database nel
tecnologica nella sanità è la
rispetto della privacy. Karabarbounis e Neiman (2014)
registrazione o l’archiviazione
mostrano come effettivamente il
di una quantità cospicua di dati
labor share (rapporto tra lavoro e
sensibili (personali e sanitari), Alcune riflessioni valore aggiunto) è in continuo calo
per i quali deve essere garantita
una corretta sicurezza. In Italia, la sull’impatto dell’AI su dagli anni ottanta, principalmente
per via della relativa convenienza
direttiva che regola il trattamento produttività e lavoro dei fattori produttivi tecnologici
dei dati personali in ambito
sanitario è la 95/46/CE. Questa ICT rispetto al fattore lavoro. Autor
Come anticipato in precedenza,
direttiva è stata successivamente e Salomons (2017) analizzano la
la scarsa evidenza empirica può
abrogata e modificata dal relazione inversa tra crescita della
essere un fattore di criticità nel fare
Parlamento e dal Consiglio produttività e livello di occupazione
previsioni accurate sull’impatto
europeo nel 2016, con la nota in un panel di 19 paesi per oltre
dell’AI nell’economia. Eppure, c’è
General Data Protection Regulation 35 anni, confermando la tesi della
unanimità tra i ricercatori sul fatto
(GDPR), entrata in vigore il 25 sostituibilità tra tecnologia e lavoro.
che l’AI possa incrementare il livello
maggio 2018, che pone in primo medio di produttività dei lavoratori. Eppure, nonostante le molte tesi
piano i punti relativi al consenso Questo, sebbene sia un obiettivo a supporto della sostituibilità tra
esplicito, l’informazione sull’utilizzo, da raggiungere per il benessere lavoro e innovazione, in questo
la correttezza, la riservatezza dell’economia, soprattutto in paesi caso AI, è ampiamente condivisa
e la responsabilità relative al come l’Italia in cui la crescita della l’idea che la relazione inversa tra
trattamento dei dati. È essenziale produttività è ormai stagnante, può produttività e lavoro sia verificata
ricordare come la stessa direttiva implicare delle controindicazioni solo nel breve periodo. Gregory
presentava già alcune deroghe, dal punto di vista sociale, in et al. (2018) confermano l’effetto
antecedenti all’art. 14 del Decreto particolare nel breve periodo: costi sostituzione e la riduzione
legge n.14/2020, che consentivano di transizione e implementazione, dell’occupazione in Europa tra
di poter conferire l’autorizzazione un aumento del tasso di 1999 e 2010, ma dimostrano
al trattamento dei dati personali in disoccupazione, con conseguente come gli effetti complementari
modo semplificato in casi specifici, aumento della spesa pubblica in dell’innovazione sovra-compensano
come motivi di interesse pubblico sussidi. Per capire al meglio questa il calo occupazionale di breve
rilevante inerenti alla sanità. Il dinamica, analizziamo l’indice che periodo, per un impatto aggregato
discorso relativo alla gestione e alla viene maggiormente utilizzato nella della tecnologia positivo. Questo
sicurezza dei dati rappresenta una prassi per valutare il benessere supporta la tesi dei fatti stilizzati
delle più grandi sfide da cui partire di una società: il Pil pro capite (y). della crescita economica di Kaldor
per integrare al meglio l’intelligenza Questo è dato dal rapporto tra (1961), secondo cui nel lungo
artificiale nella sanità. La forza reddito totale o valore aggiunto periodo il tasso di disoccupazione
dell’AI, che può essere vista come nella produzione (Y) e popolazione resta stabile.
11INNOVAZIONE e-SALUTE Rispetto il ruolo dell’AI sul mercato Nella sanità, l’eccesso di domanda distribuiti tra settori e tra classi di del lavoro, Acemoglu e Restrepo rispetto all’offerta è già presente. lavoratori (skilled/unskilled), per (2016) confermano l’effetto A conferma di questo, nel sistema rendere l’impatto meno distorsivo displacement, con un aumento della sanitario statunitense, il numero e il più equo possibile. È infatti produttività del lavoro e dei salari di posti vacanti per gli infermieri noto in letteratura economica il a fronte di una relativa riduzione è di oltre 1 milione di unità nel fenomeno per cui un miglioramento dello share lavoro sul reddito 2020, e circa il 20% dell’eccesso tecnologico non è neutrale sul nazionale. Questa tesi è stata però di domanda stimato può essere fattore lavoro, ma cambia la successivamente criticata, per via soddisfatto tramite applicazioni AI sua composizione in favore dei del fatto che l’AI, a differenza delle entro il 2026.²⁴ Per questo motivo, lavoratori più skilled (SBTC), o di chi innovazioni tecnologiche utilizzate a differenza di molti altri settori, svolge task più complessi (TBTC).²⁵ nelle ricerche empiriche, è un l’healthcare non subirebbe alcun Questo rende la distribuzione fattore non rivale. Ad esempio, i impatto potenzialmente negativo del reddito da lavoro polarizzata, robot sono fattori produttivi rivali dell’effetto displacement, ma ne comportando una riduzione del perché possono essere utilizzati trarrebbe maggior beneficio vista reddito della classe media.²⁶ per un solo task in un solo luogo, l’offerta rigida dei servizi sanitari. Per questo motivo, oltre alle mentre gli algoritmi, una volta L’AI può ridurre drasticamente criticità elencate nel precedente creati, possono essere applicati in il carico di lavoro, e questo paragrafo, è essenziale che le modo trasversale ed esponenziale. annullerebbe i potenziali shortage istituzioni si adoperino per attuare Ad ogni modo, il dibattito è aperto, previsti nel personale sanitario e politiche redistributive tra vincitori e molte ricerche indicano come clinico nel breve e medio periodo. e vinti dall’AI, spostare la tassazione il settore sanitario abbia davanti Tutte le previsioni macroeconomiche dal lavoro al capitale, come indicato a sé una potenziale carenza di indicano che, in aggregato, gli da Korinek e Stiglitz (2017), e personale medico, in particolare impatti dell’AI saranno nettamente supportare i lavoratori nella fase di infermieristico e tecnico, per maggiori della parte dell’economia transizione, per il potenziale re- soddisfare la crescente domanda “distrutta”. Eppure, una grossa skilling e reinserimento nel mercato di servizi sanitari, a fronte di una sfida dei policy maker è quella di del lavoro. popolazione sempre più anziana. prevedere come questi saranno 12
INNOVAZIONE e-SALUTE
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NOTE
¹ Atella V., Kopinska, J., (2014) “Health care policies and aging: challenges for the system sustainability”, Giornale Italiano di
Farmacoeconomia e Farmacoutilizzazione 2014.
² Fonte: Eurostat
³ Fonte Istat: https://www.istat.it/it/files//2018/05/previsioni_demografiche.pdf
⁴ Gerotto, L. (2020): “L’evoluzione della spesa sanitaria” Osservatorio sui Conti Pubblici Italiani.
⁵ World Health Organization, Global Report: “Preventing chronic diseases: a vital investment”
⁶ Pasquale Cacciatore et al., (2017) “Value based Healthcare: le soluzioni operative per il rilancio e la crescita del Servizio
Sanitario Nazionale”, Rapporto dello High-level Health Policy Workshop
⁷ Francesco Corea, (2017) Artificial Intelligence and Exponential Technologies: Business Models Evolution and New
Investment Opportunities, SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology.
⁸ PwC’s Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution “What’s the real value of AI for your business and how
can you capitalise?”; Assessing the Economic Impact of Artificial Intelligence, The International Telecommunication Union
(ITU), contributed by the McKinsey Global Institute (MGI).
⁹ Per un’analisi approfondita di tutte le potenziali applicazioni AI-Healthcare: Gómez-González, E., Artificial Intelligence
in Medicine and Healthcare: applications, availability and societal impact, Gomez Gutierrez, E. editor(s), EUR 30197 EN,
Publications Office of the European Union.
¹⁰ Deloitte, (2020) “The socio-economic impact of AI in healthcare”
¹¹ Deloitte, (2020) “The socio-economic impact of AI in healthcare”
¹² Accenture, (2020) “Artifical Intelligence: Healthcare’s New Nervous System”
¹³ Goldman Sachs, (2016) “Profiles in Innovation: AI”.
¹⁴ Accenture, (2020) “Artifical Intelligence: Healthcare’s New Nervous System”
¹⁵ PwC’s Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution “What’s the real value of AI for your business and how
can you capitalise?”
¹⁶ Berger, R., “Artificial Intelligence: A strategy for European startups, Recommendations for policymakers”.
¹⁷ Fonte: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/artificial-intelligence
¹⁸ Fonte: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/new-eu-financing-instrument-eu150-million-support-european-
artificial-intelligence-companies
¹⁹ Accenture, (2020) “Artifical Intelligence: Healthcare’s New Nervous System”
²⁰ Global Market Insights, (2017) “Healthcare AI Market Size, Competitive Market Share & Forecast, 2024”.
²¹ CB Insights, (2019) “AI In Numbers: Global Funding, Exits, And R&D Trends In Artificial Intelligence”.
²² Fonte: https://eithealth.eu/project/investor-network/
²³ Vedi:
• https://www.lek.com/sites/default/files/insights/pdf-attachments/2059-AI-Challenges-for-European-Healthcare-Sector.pdf;
• https://cbi-research-portal-uploads.s3.amazonaws.com/2019/09/12113953/90-Healthcare-AI-Startups-To-Watch-export-
3000x2250-4.png;
• The Next Generation of Medicine: Artificial Intelligence and Machine Learning, TM Capital Industry Spotlight
²⁴ Stime Accenture, TMCapital
²⁵ Skill Biased Technical Change, Task Biased Technical Change.
²⁶ Van Reenen
BIBLIOGRAFIA MENZIONATA NEL TESTO
Accenture, (2020) “Artifical Intelligence: Healthcare’s New Nervous System”.
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