Come portare l’innovazione fuori dai laboratori e renderla uno strumento concreto per la salute delle persone? È la domanda al centro del panel “La Sanità che cura davvero con l’innovazione”, in occasione della 4^ edizione di Digital Innovation Forum – la Cernobbio del Digitale – in corso a Villa Erba, sul lago di Como, dal 14 al 16 ottobresu iniziativa della Fondazione Innovazione Digitale ETS ed organizzata da NOW Italia e da Triumph Group.
I partecipanti al panel
Andrea Di Santo, CEO di Gpi Group, e Silvestro Micera, professore ordinario di Bioelettronica e Ingegneria neurale all’Istituto di Biorobotica della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, grande esperto di bionica. Dall’intelligenza artificiale alla medicina personalizzata, passando per la gestione dei dati sanitari e le neurotecnologie, il confronto ha messo in luce opportunità e criticità di una trasformazione che richiede di coniugare ricerca, applicazioni cliniche e sostenibilità del sistema.
Neurotecnologie, restituire il movimento
Uno degli esempi più significativi di innovazione applicata alla cura arriva dalla ricerca di Silvestro Micera, impegnato nello sviluppo di tecnologie in grado di stimolare il sistema nervoso e recuperare alcune funzioni motorie compromesse.
“Abbiamo capito come ridare il controllo del movimento al paziente”, ha detto il professore, illustrando il funzionamento di un sistema di stimolazione elettrica del midollo spinale. La tecnologia utilizza uno stimolatore simile a un pacemaker, che genera impulsi elettrici capaci di attivare i circuiti nervosi coinvolti nel movimento.
L’obiettivo è consentire alle persone di recuperare gesti e attività quotidiane, anche semplici ma fondamentali per l’autonomia, come salire le scale. Un elemento centrale è la possibilità di modulare la stimolazione attraverso i movimenti del tronco, lasciando al paziente un ruolo attivo nel controllo dell’azione.
La sfida, ora, è passare dai risultati della ricerca a una diffusione più ampia nella pratica clinica. “L’obiettivo è prendere questa tecnologia e renderla disponibile alla maggior parte delle persone”, ha sottolineato Micera. Al San Raffaele di Milano sono stati impiantati circa venti pazienti e sono state avviate collaborazioni con ospedali stranieri per sviluppare ulteriormente queste applicazioni.
Un passaggio importante riguarda la personalizzazione della terapia. L’impiego dell’intelligenza artificiale e la creazione di un digital twin, un gemello digitale del paziente, potrebbero consentire di adattare la stimolazione alle caratteristiche individuali in tempi più rapidi. “Il collo di bottiglia attuale è il tempo di personalizzazione”, ha osservato Micera, ricordando come il percorso possa richiedere oggi una permanenza in ospedale di due o tre mesi.
La prospettiva va oltre il recupero motorio: le stesse logiche di sviluppo delle neurotecnologie potrebbero contribuire, in futuro, a restituire funzioni come la parola a persone che l’hanno perduta.
Intelligenza artificiale, la sfida della sicurezza dei dati
Per Andrea Di Santo, l’innovazione digitale è ormai parte integrante del funzionamento quotidiano degli ospedali. Gpi Group sviluppa soluzioni che supportano processi e attività cliniche essenziali, in un contesto in cui la continuità dei sistemi informatici è strettamente legata a quella dell’assistenza.
“Siamo il sistema nervoso della sanità: se il nostro applicativo si ferma, si ferma il reparto”, ha detto il CEO, sottolineando quanto sia importante introdurre nuove tecnologie senza compromettere affidabilità e sicurezza.
L’intelligenza artificiale generativa offre la possibilità di migliorare le prestazioni degli applicativi sanitari, ma la sua adozione richiede particolare attenzione alla protezione delle informazioni. “Non si sa dove vanno a finire i dati”, ha evidenziato Di Santo, richiamando il problema della gestione delle informazioni cliniche e della necessità di minimizzare i dati trattati.
La risposta illustrata da Gpi si muove su due direttrici: adattare modelli open source alle esigenze specifiche della sanità e garantire il controllo sull’infrastruttura e sulla localizzazione delle informazioni. L’azienda ha lavorato per trasformare un modello linguistico in un modello specializzato per il settore sanitario, con l’obiettivo di ridurre le cosiddette allucinazioni, cioè le risposte generate dall’AI che risultano inesatte o non fondate.
“Abbiamo preso un modello open source e lo abbiamo addomesticato per farlo diventare da LLM a health care model”, ha aggiunto Di Santo. A questo si affianca il tema della sovranità dei dati: “È importante sapere dove sono i dati”. Gpi, ha precisato, li conserva in Trentino, completando una filiera che punta a mantenere in Italia la gestione delle informazioni. I dati sono conservati all’interno di Intacture (“The Natural Home of Data”), si tratta del data center ipogeo realizzato all’interno di una miniera attiva di dolomia dell’azienda Tassullo a Predaia (in Val di Non), a circa 100 metri di profondità nella roccia.
Dalla neonatologia alle liste d’attesa: l’AI nei casi concreti
La tecnologia, secondo Di Santo, deve essere valutata soprattutto sulla base dei risultati che riesce a produrre nella pratica clinica. Un esempio riguarda la neonatologia, dove la prescrizione farmacologica richiede particolare precisione: dosaggi e terapie devono essere adeguati a pazienti molto piccoli, le cui esigenze differiscono profondamente da quelle degli adulti.
“La tecnologia attuale permette di abbattere il 16% al 2%” degli errori di prescrizione, ha detto il CEO, riferendosi ai risultati ottenuti con soluzioni che consentono di personalizzare le prescrizioni per i bambini. Un caso che mostra come l’AI possa contribuire a migliorare la sicurezza delle cure quando viene applicata a un problema ben definito.
Un secondo ambito riguarda l’organizzazione dei servizi e la gestione delle liste d’attesa. In questo contesto si inserisce PrediCup, una soluzione avanzata basata sull’Intelligenza Artificiale pensata appositamente per ottimizzare la sanità pubblica e la gestione delle liste d’attesa attraverso due attività principali. L’applicazione è pensata per mettere in relazione i sintomi riferiti telefonicamente dal paziente con la diagnosi effettiva, così da contribuire a una migliore comprensione dei bisogni assistenziali.
L’intelligenza artificiale può quindi agire su due livelli: da una parte, supportare le decisioni cliniche e ridurre il rischio di errore; dall’altra, fornire ai gestori sanitari informazioni più precise sui fabbisogni reali dei pazienti. L’obiettivo è migliorare l’appropriatezza delle prestazioni e utilizzare meglio le risorse disponibili.
Interoperabilità e dati, le condizioni per una sanità più efficiente
Perché queste applicazioni possano esprimere pienamente il loro potenziale, è necessario che i dati siano accessibili in modo sicuro e interoperabile. Il Fascicolo Sanitario Elettronico, la telemedicina e il futuro spazio europeo dei dati sanitari (EHDS) rappresentano tasselli importanti di un percorso che punta a rendere le informazioni utili alla continuità assistenziale, alla prevenzione e alla personalizzazione delle cure.
La disponibilità di dati di qualità può favorire sia lo sviluppo di strumenti di AI più affidabili sia una programmazione sanitaria più aderente alle necessità della popolazione. Restano però centrali le questioni della protezione dei dati, della governance e della capacità di integrare sistemi informatici diversi.
La stessa personalizzazione delle neurotecnologie descritta da Micera mostra quanto la qualità delle informazioni sia decisiva: raccogliere e interpretare correttamente i dati del singolo paziente può accelerare la messa a punto del trattamento e renderlo più efficace.
Investimenti e regole, serve una visione di lungo periodo
La trasformazione digitale della sanità richiede infine risorse, competenze e modelli di acquisto adeguati. Per Di Santo, uno dei nodi è la capacità di investire in innovazione con una prospettiva coerente con la velocità del cambiamento tecnologico.
“L’effetto scala è fondamentale”, ha detto, ricordando che il 25% dei ricavi di Gpi proviene dall’estero. La crescita e la diffusione delle soluzioni, ha spiegato, sono elementi importanti per sostenerne lo sviluppo e consolidare le competenze.
Il CEO ha richiamato anche la necessità di ripensare gli strumenti di procurement pubblico: “Se facciamo delle gare pubbliche con una prospettiva del passato, non va bene”. Il rischio è che procedure e criteri di acquisto non riescano a tenere il passo con tecnologie che evolvono rapidamente e richiedono aggiornamenti continui.
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