Il settore sanitario genera oltre un terzo delle informazioni digitali. Secondo le stime, entro fine anno la produzione globale di dati raggiungerà i 180 zettabyte. Tuttavia, gran parte di queste informazioni resta inutilizzata, resa illeggibile da formati incompatibili e database frammentati.
L’intelligenza artificiale (IA) può cambiare le regole del gioco, trasformando immagini, dati genetici e genomici, esami e cartelle cliniche in informazioni utili. In GE HealthCare, stiamo già applicando l’IA per migliorare l’efficienza dei dispositivi (con AIR Recon DL e Sonic DL), supportare i clinici nel percorso di cura (Caption AI) e ottimizzare la gestione ospedaliera (Command Center).
Tuttavia, è fondamentale ricordare che le tecnologie che rientrano sotto il cappello dell’intelligenza artificiale non sono infallibili. Come ogni medico può sbagliare, anche un algoritmo può farlo.
Ecco perché serve un approccio responsabile, che tenga conto dei limiti di questa tecnologia e valorizzi il contributo umano. Qui sotto trovi cinque passaggi chiave per integrare l’IA in sanità in modo efficace, sicuro e sostenibile.
- Parti da un problema concreto e definisci obiettivi chiari
L’IA deve rispondere a esigenze specifiche, non essere introdotta come fine a sé stessa. È essenziale partire da un problema clinico o operativo ben definito e stabilire obiettivi misurabili.
Ad esempio, nella risonanza magnetica, lunghi tempi di scansione possono aumentare i costi per la struttura ed essere causa di disagio per il paziente. AIR Recon DL è stato sviluppato per affrontare questo problema. Riducendo i tempi di scansione fino al 50% e migliorando la qualità delle immagini del 60%, diminuisce il rischio di ripetere l’esame a causa di immagini non ottimali e migliora l’esperienza per il paziente. [1][2]
Un altro esempio riguarda l’assegnazione dei letti in ospedale: ritardi in questo processo possono generare inefficienze e compromettere la qualità dell’assistenza. Duke Health ha affrontato questo problema affidandosi al Command Center di GE HealthCare, una soluzione IA che trasforma dati ospedalieri complessi in insight operativi. Il risultato? I tempi di assegnazione sono stati ridotti del 66% ed è stato dimezzato il ricorso a personale temporaneo. [3]
- Scegli partner che parlino la tua lingua (non solo tecnologica)
In sanità, nessuno può fare tutto da solo. La scelta del miglior partner non riguarda solo le capacità tecnologiche, ma anche la compatibilità con i processi clinici e organizzativi. Un unico fornitore può semplificare l’integrazione, ma una strategia multi-vendor offre flessibilità, innovazione e riduce la dipendenza da singoli provider.
Le startup offrono innovazione e rapidità, ma possono incontrare ostacoli regolatori. Le aziende consolidate garantiscono maggiore stabilità. La soluzione migliore? Un mix, con partner che condividano la tua visione e siano pronti a collaborare in un ecosistema aperto.
- L’IA non lavora da sola: il fattore umano è imprescindibile
L’IA deve operare sotto controllo umano, soprattutto in ambiti ad alto impatto clinico. Prima dell’implementazione, i modelli devono essere testati rigorosamente su dati storici. Dopo il deployment, è necessario valutare il livello di coinvolgimento umano più appropriato in base al contesto.
Per esempio, nell’assegnazione automatica dei letti ospedalieri, si può iniziare con una supervisione umana, per poi automatizzare gradualmente. Ma in ambiti clinici delicati, come i tumor board virtuali, il medico deve sempre avere l’ultima parola.
È fondamentale istituire comitati di revisione che analizzino regolarmente i casi random e ad alto rischio, per rilevare eventuali deviazioni. E il feedback dei clinici è oro: correggere o valutare le risposte dell’IA aiuta il sistema a migliorare.
Strumenti di spiegabilità, come il visual grounding e framework basati su ontologie, aiutano a rendere trasparente il processo decisionale del modello. E per l’IA generativa, meglio tenere monitorata la “creatività” con parametri di controllo che limitino la variabilità dell’output.
- Monitorare le prestazioni nel tempo
Un modello IA non è mai “finito”. I dati cambiano, i contesti evolvono e l’algoritmo può perdere colpi. Serve un monitoraggio continuo per garantire sicurezza, efficacia e conformità alle normative.
Tecniche come la pseudo-label discrepancy (SUDO) aiutano a individuare i casi ambigui da sottoporre a revisione umana. Il monitoraggio costante trasforma l’IA da strumento statico a partner dinamico nella cura.
- L’IA deve integrarsi nel flusso di lavoro, non complicarlo
I clinici non hanno bisogno di un altro schermo da gestire. L’IA deve essere invisibile, integrata nei sistemi e negli strumenti già in uso, senza aggiungere complessità.
Sonic DL, ad esempio, velocizza i tempi di scansione della RM cardiaca fino all’83%[4] senza richiedere input aggiuntivi. Caption AI, integrato nell’ecografo palmare Vscan Air SL, guida il medico passo dopo passo nella raccolta di immagini cardiache e stima automaticamente la frazione di eiezione. Tutto in tempo reale, al letto del paziente.
Soluzioni che rispettano questi criteri non solo migliorano l’efficienza, ma vengono anche accolte con maggiore entusiasmo, perché si inseriscono naturalmente nella routine clinica.
Implementare l’IA in sanità non significa inseguire l’ultima novità tecnologica, ma risolvere problemi reali con precisione, responsabilità e collaborazione. I cinque passaggi descritti offrono una bussola per orientarsi: partire da bisogni concreti, scegliere i partner giusti, mantenere il controllo umano, monitorare le prestazioni e integrare l’IA nel lavoro quotidiano.
Se frutto di una scelta ponderata, l’IA non è solo uno strumento: è un alleato prezioso per offrire cure più rapide, sicure e personalizzate. Il futuro della sanità non dipenderà solo dall’innovazione, ma da come sapremo usarla con intelligenza.
[1] https://www.gehealthcare.com/products/magnetic-resonance-imaging/air-recon-dl?srsltid=AfmBOorgUf2IuxhVreAuJiUAC-i7gPfXBOkBZOfiwEi5PwxB8VOcnMkn
[2] https://www.gehealthcare.com/products/magnetic-resonance-imaging/air-recon-dl?srsltid=AfmBOorgUf2IuxhVreAuJiUAC-i7gPfXBOkBZOfiwEi5PwxB8VOcnMkn
[3] https://www.gehccommandcenter.com/2025-outcomes-source-data
[4] https://www.gehealthcare.com/about/newsroom/press-releases/ge-healthcare-introduces-sonic-dl-a-groundbreaking-fda-cleared-ai-deep-learning-technology-for-faster-mri?npclid=botnpclid&srsltid=AfmBOooqIxg5yAQPj7PcxsfJlYj9doixCKlPJo1Nq9jimk
