LA BACHECA DEL DIRETTORE Stefano Mascheroni - DAS MERKBLATT DES DIREKTORS Stefano Mascheroni

Care amiche e cari amici, in questa edizione della newsletter desidero parlarvi dell’AI - Intelligenza Artificiale e le applicazioni possibili in Sanità.

L’Intelligenza Artificiale sta trasformando il settore sanitario, anche se, almeno nel nostro Paese, non raggiunge gli stessi livelli di investimento e adozione registrati in altri segmenti di mercato.

Eppure, le potenzialità dell’AI in ambito sanitario sono enormi: dalla diagnostica avanzata alla medicina personalizzata, dal monitoraggio remoto alla gestione efficiente delle risorse ospedaliere. Alcuni casi di utilizzo dimostrano già come l’Intelligenza Artificiale possa supportare i medici nel migliorare l’accuratezza delle diagnosi e ridurre i tempi di attesa per i pazienti. Cerchiamo dunque di capire il ruolo crescente dell’AI nella sanità, analizzando applicazioni concrete, benefici e prospettive future.

La crescita dell’AI e il suo impatto sulla sanità 
C’è ancora poca sanità nel percorso che anche in Italia si sta sviluppando sull’Intelligenza Artificiale. Un percorso importante e in forte accelerazione, almeno stando ai dati pubblicati all’inizio del mese di febbraio dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.
Secondo l’Osservatorio, infatti, anche nel nostro Paese si sta registrando una crescita significativa nella diffusione di progetti di Intelligenza Artificiale: nel 2024, il mercato dell’AI in Italia ha raggiunto il valore record di 1,2 miliardi di euro, con un incremento del 58% rispetto all'anno precedente.
Ma l’adozione, sempre stando ai numeri dello studio, al momento risulta particolarmente rilevante nei comparti delle telecomunicazioni, dell’energia, della finanza e delle assicurazioni, seguiti dalla grande distribuzione e dalla Pubblica Amministrazione.
Eppure, nonostante l’healthcare non rientri ancora tra i settori maggiormente impattati in termini di investimenti, il potenziale dell’Intelligenza Artificiale in ambito sanitario è enorme: dall’ottimizzazione dei processi clinici al supporto alle diagnosi, fino alla gestione delle risorse ospedaliere, le sperimentazioni in corso indicano che l’AI sta iniziando a ridisegnare il futuro della sanità.

Lo dimostra un caso risalente ormai a qualche anno fa ma ritornato alla ribalta nei giorni scorsi, dopo un intervento televisivo dell’infettivologo Matteo Bassetti.
Protagonista di questa storia è Alex, un bambino americano di 7 anni, da tempo affetto da dolore cronico. Dopo più di tre anni di visite ed esami - e 17 medici consultati senza arrivare a una diagnosi definitiva - la madre decide di utilizzare l’intelligenza artificiale e in particolare ChatGPT per analizzare sintomi, referti medici e consultazioni precedenti, arrivando infine alla diagnosi corretta: spina bifida occulta o sindrome del midollo ancorato. Il verdetto dell’algoritmo è stato poi confermato da un neurochirurgo specializzato, permettendo così al piccolo di ricevere le cure necessarie.
Tralasciando i sensazionalismi di cronaca, che hanno fatto titolare, in più di un caso, come ChatGPT avesse “battuto” i professionisti sanitari, questo caso è emblematico di come l’Intelligenza Artificiale possa in realtà supportare medici e specialisti, riducendo tempi di diagnosi e migliorando l’accuratezza clinica.
Cerchiamo dunque di comprendere come l’Intelligenza Artificiale possa e in qualche misura debba anche trovare spazio nel mondo della sanità.

Perché e che vantaggi porta
Come abbiamo accennato, da tempo l’Intelligenza Artificiale è entrata a pieno titolo nel settore sanitario con applicazioni sempre più avanzate e integrate nei processi diagnostici e terapeutici.
Nel campo dell’imaging medico, gli algoritmi di AI analizzano radiografie, TAC e risonanze magnetiche con un’accuratezza crescente, supportando i medici nell’identificazione precoce di patologie come tumori e malattie neurologiche. Parallelamente, l’AI è impiegata nella medicina personalizzata, elaborando dati clinici e genetici per adattare le terapie alle caratteristiche specifiche di ogni paziente. Gli assistenti virtuali basati su AI forniscono supporto in tempo reale, mentre gli strumenti di analisi predittiva aiutano a individuare pazienti a rischio di malattie croniche o ricoveri ripetuti.
C’è un dato importante sul quale riflettere: il numero di algoritmi approvati per l’uso clinico è in forte e in costante aumento.
Negli Stati Uniti, la Food and Drug Administration (FDA) ha approvato oltre 1.000 algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) per l’uso clinico diretto nella cura dei pazienti. Tra le specialità mediche, è la radiologia a dominare il panorama dell’AI in ambito sanitario, con ben 758 algoritmi approvati, che rappresentano circa il 76% di tutte le applicazioni di AI clinica negli Stati Uniti, mentre la cardiologia è al secondo posto per numero di approvazioni, con 161 algoritmi certificati, alcuni dei quali utilizzabili in più ambiti specialistici.

A grande distanza, la neurologia si posiziona al terzo posto con 35 algoritmi certificati. Altri 15 settori medici hanno ricevuto autorizzazioni per l’uso dell’AI, ma ciascuno conta meno di 20 algoritmi approvati.
La FDA ha rivelato che il traguardo dei 1.000 algoritmi approvati era stato già raggiunto a settembre. Il primo algoritmo AI per uso clinico venne certificato nel 1996, ma il numero di richieste di approvazione è cresciuto rapidamente negli ultimi anni. Attualmente, la FDA sta concedendo in media circa 20 nuove approvazioni al mese, e il trend è destinato ad aumentare nei prossimi anni.

Al di là dei numeri, non c’è dubbio che l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale in medicina nei prossimi cinque anni sarà guidata dall’aumento della potenza di calcolo e dalla riduzione dei costi tecnologici. Il machine learning, che consente ai sistemi di apprendere dai dati senza programmazione esplicita, è destinato a rivoluzionare la gestione dei pazienti, la diagnostica e la medicina di precisione.
L’AI contribuirà a migliorare la qualità delle immagini mediche, rendendo possibili diagnosi più precise, e giocherà un ruolo cruciale nella previsione delle risposte ai trattamenti e nella pianificazione chirurgica.
Un ulteriore ambito in forte sviluppo è quello della cura degli anziani, con soluzioni AI in grado di monitorarne stato di salute e prevenire possibili complicazioni, soprattutto nei pazienti affetti da patologie croniche.

Pochi i dubbi sui benefici.
L’integrazione dell’AI nei sistemi sanitari migliora la precisione diagnostica, la personalizzazione dei trattamenti e la gestione delle risorse ospedaliere.
Per i pazienti, ciò si traduce in diagnosi più rapide e accurate, piani terapeutici su misura e una maggiore accessibilità alle cure, grazie a strumenti di telemedicina e monitoraggio remoto.
Dal punto di vista delle organizzazioni sanitarie, sono molte le realtà che in tutto il mondo stanno sperimentando la possibilità di impostare flussi di lavoro più efficienti e di ridurre il carico amministrativo, permettendo così ai professionisti di concentrarsi maggiormente sull’assistenza ai pazienti.
Ma c’è un altro aspetto da non trascurare.
Nel lungo periodo, l’AI potrà contribuire alla riduzione delle disuguaglianze sanitarie, facilitando l’accesso a cure di qualità anche nelle aree meno servite.

Casi reali di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nell’Healthcare/Sanità
Cerchiamo però di capire quali sono i casi d’uso reali e già in uso, nei quali l’Intelligenza Artificiale rappresenta un reale supporto per gli operatori del mondo sanitario.

Diagnostica avanzata e imaging medico
Gli algoritmi di AI analizzano immagini diagnostiche come radiografie, TAC e risonanze magnetiche, identificando anomalie con un’accuratezza comparabile a quella dei radiologi esperti.
L’AI viene utilizzata per il riconoscimento precoce di malattie come tumori, patologie cardiovascolari e neurologiche, migliorando i tempi di diagnosi e aumentando le possibilità di trattamento tempestivo.
Sistemi e software basati su reti neurali consentono di automatizzare l’analisi delle immagini, riducendo il carico di lavoro dei medici e migliorando l’affidabilità delle diagnosi.

Medicina personalizzata e predittiva
L’Intelligenza Artificiale analizza dati genetici, anamnesi e stili di vita per prevedere il rischio di malattie e personalizzare trattamenti in base alle caratteristiche specifiche di ogni paziente.
La farmacogenomica utilizza l’AI per identificare le terapie più efficaci, minimizzando gli effetti collaterali e ottimizzando il dosaggio dei farmaci.
Sistemi di machine learning sono impiegati per prevedere le risposte ai trattamenti, migliorando la gestione di patologie croniche come diabete e malattie cardiovascolari.

Monitoraggio remoto dei pazienti e telemedicina
I dispositivi indossabili e i sensori AI monitorano in tempo reale parametri vitali come pressione sanguigna, glicemia e attività cardiaca, inviando allarmi in caso di anomalie.
Le piattaforme di telemedicina basate su AI permettono ai medici di fornire consulenze a distanza, ampliando l’accesso alle cure anche nelle aree meno servite.
Assistenti virtuali e chatbot basati su AI supportano i pazienti con promemoria per l’assunzione di farmaci, gestione della terapia e consigli medici preliminari.

Chirurgia
I robot chirurgici dotati di AI migliorano la precisione degli interventi, riducendo i rischi e i tempi di recupero dei pazienti.
Durante le operazioni, l’AI analizza immagini in tempo reale, suggerisce i migliori approcci chirurgici e previene complicazioni.
Chirurghi assistiti da AI possono eseguire interventi minimamente invasivi con maggiore sicurezza ed efficacia.

Farmaceutica
Gli algoritmi AI analizzano enormi quantità di dati biologici e chimici per identificare nuove molecole e accelerare la ricerca di farmaci.
L’AI viene impiegata per prevedere interazioni farmacologiche e ridurre i costi della ricerca, riducendo drasticamente i tempi di sviluppo di nuovi trattamenti.
Durante la pandemia di COVID-19, l’AI ha aiutato a individuare rapidamente candidati per vaccini e farmaci antivirali.

Automazione amministrativa e gestione dei dati sanitari
L’AI automatizza attività ripetitive come la gestione degli appuntamenti, la compilazione delle cartelle cliniche e la fatturazione, liberando tempo per i professionisti sanitari.
Sistemi di AI analizzano grandi volumi di dati per ottimizzare la gestione delle risorse ospedaliere, prevedere flussi di pazienti e ridurre i tempi di attesa.
Le soluzioni basate su AI migliorano la sicurezza dei dati sanitari, proteggendo le informazioni dei pazienti e garantendo la conformità alle normative sulla privacy.

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Liebe Freundinnen und Freunde,

in dieser Ausgabe des Newsletters möchte ich über Künstliche Intelligenz (KI) und ihre möglichen Anwendungen im Gesundheitswesen sprechen.

Die Künstliche Intelligenz verändert das Gesundheitswesen grundlegend, auch wenn das Investitions- und Adoptionsniveau in unserem Land noch nicht mit dem anderer Branchen vergleichbar ist.

Dennoch sind die Potenziale der KI im Gesundheitsbereich enorm: von der fortschrittlichen Diagnostik über die personalisierte Medizin bis hin zur Fernüberwachung und der effizienten Verwaltung von Krankenhausressourcen. Einige Anwendungsfälle zeigen bereits, wie Künstliche Intelligenz Ärztinnen und Ärzte dabei unterstützen kann, die Diagnosegenauigkeit zu verbessern und die Wartezeiten für Patientinnen und Patienten zu verkürzen. Lassen Sie uns daher gemeinsam verstehen, welche wachsende Rolle die KI im Gesundheitswesen spielt, indem wir konkrete Anwendungen, Vorteile und zukünftige Perspektiven betrachten.

Das Wachstum der KI und ihre Auswirkungen auf das Gesundheitswesen
In Italien steckt die KI im Gesundheitswesen noch in den Kinderschuhen, auch wenn sich das Thema insgesamt rasant entwickelt. Das zeigen die im Februar veröffentlichten Daten des „Osservatorio Artificial Intelligence“ der Polytechnischen Universität Mailand.

Laut der Studie verzeichnet auch Italien ein starkes Wachstum bei der Verbreitung von KI-Projekten: Im Jahr 2024 hat der KI-Markt in Italien einen Rekordwert von 1,2 Milliarden Euro erreicht, was einem Anstieg von 58 % gegenüber dem Vorjahr entspricht.

Die Anwendung von KI konzentriert sich derzeit vor allem auf die Bereiche Telekommunikation, Energie, Finanzen und Versicherungen, gefolgt vom Einzelhandel und der öffentlichen Verwaltung.

Doch obwohl das Gesundheitswesen derzeit noch nicht zu den am stärksten von KI-Investitionen betroffenen Sektoren zählt, ist das Potenzial der Künstlichen Intelligenz in diesem Bereich enorm. Von der Optimierung klinischer Prozesse über die Unterstützung bei Diagnosen bis hin zum Ressourcenmanagement in Krankenhäusern zeigen laufende Pilotprojekte bereits heute, dass KI dabei ist, die Zukunft des Gesundheitswesens neu zu gestalten.

Ein Beispiel dafür, das kürzlich wieder in den Medien aufgegriffen wurde, stammt von dem Infektiologen Matteo Bassetti: Die Geschichte von Alex, einem siebenjährigen Jungen aus den USA, der seit langem an chronischen Schmerzen litt. Nach über drei Jahren Arztbesuchen und Untersuchungen bei insgesamt 17 Ärzten ohne klare Diagnose, entschied sich die Mutter, Künstliche Intelligenz – konkret ChatGPT – zu nutzen, um Symptome, Befunde und bisherige Arztmeinungen zu analysieren. So kam sie schließlich zur richtigen Diagnose: eine okkulte Spina bifida bzw. ein tethered cord Syndrom. Das Ergebnis der KI wurde später von einem spezialisierten Neurochirurgen bestätigt, wodurch der Junge die notwendige Behandlung erhalten konnte.

Abgesehen von den reißerischen Schlagzeilen, die suggerierten, ChatGPT habe die Ärzte „geschlagen“, zeigt dieser Fall exemplarisch, wie Künstliche Intelligenz Ärztinnen und Ärzte effektiv unterstützen kann – indem sie Diagnosezeiten verkürzt und die klinische Genauigkeit erhöht.

Lassen Sie uns daher gemeinsam betrachten, wie und warum KI ihren Platz im Gesundheitswesen finden sollte.

Warum KI – und welche Vorteile sie bringt
Wie bereits erwähnt, hält die Künstliche Intelligenz seit einiger Zeit zunehmend Einzug in das Gesundheitswesen – mit immer fortschrittlicheren und besser integrierten Anwendungen in diagnostischen und therapeutischen Prozessen.

Im Bereich der medizinischen Bildgebung analysieren KI-Algorithmen Röntgenbilder, CTs und MRTs mit wachsender Präzision und unterstützen Ärztinnen und Ärzte bei der frühzeitigen Erkennung von Krankheiten wie Krebs oder neurologischen Erkrankungen.

Parallel dazu wird KI in der personalisierten Medizin eingesetzt, indem sie klinische und genetische Daten auswertet, um Therapien auf die individuellen Bedürfnisse der Patientinnen und Patienten abzustimmen.

Virtuelle Assistenten auf KI-Basis bieten Echtzeit-Unterstützung, während prädiktive Analysetools helfen, Risikopatienten für chronische Krankheiten oder wiederholte Krankenhausaufenthalte frühzeitig zu identifizieren.

Ein wichtiger Aspekt: Die Zahl der für den klinischen Einsatz zugelassenen KI-Algorithmen steigt rasant.

In den USA hat die Food and Drug Administration (FDA) bereits über 1.000 KI-Algorithmen für den direkten klinischen Einsatz genehmigt. Die Radiologie dominiert dabei das Feld: 758 der genehmigten Algorithmen entfallen auf die medizinische Bildgebung – rund 76 % aller klinischen KI-Anwendungen in den USA. An zweiter Stelle steht die Kardiologie mit 161 zertifizierten Algorithmen, von denen einige in mehreren medizinischen Fachrichtungen einsetzbar sind.

Mit deutlichem Abstand folgt die Neurologie mit 35 genehmigten Algorithmen. Weitere 15 medizinische Fachbereiche haben ebenfalls KI-Zulassungen erhalten, jedoch jeweils mit weniger als 20 genehmigten Algorithmen.

Die FDA teilte mit, dass der Meilenstein von 1.000 genehmigten Algorithmen bereits im September erreicht wurde. Zwar wurde der erste klinische KI-Algorithmus bereits 1996 zugelassen, doch die Zahl der Anträge ist in den letzten Jahren stark gestiegen. Derzeit genehmigt die FDA durchschnittlich etwa 20 neue KI-Algorithmen pro Monat – mit steigender Tendenz.

Abgesehen von diesen Zahlen ist klar: Die Entwicklung der KI in der Medizin wird in den nächsten fünf Jahren vor allem durch steigende Rechenleistung und sinkende Technologiekosten vorangetrieben.

Maschinelles Lernen, das es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden, wird das Patientenmanagement, die Diagnostik und die Präzisionsmedizin revolutionieren.

KI wird die Qualität medizinischer Bildgebung weiter verbessern und präzisere Diagnosen ermöglichen. Ebenso wird sie eine Schlüsselrolle bei der Vorhersage von Therapieerfolgen und der chirurgischen Planung spielen.

Ein weiteres dynamisches Einsatzfeld ist die Betreuung älterer Menschen. KI-basierte Lösungen ermöglichen die kontinuierliche Gesundheitsüberwachung und helfen, Komplikationen frühzeitig zu erkennen – insbesondere bei chronisch erkrankten Patientinnen und Patienten.

Kaum Zweifel an den Vorteilen:
Die Integration von KI in die Gesundheitssysteme verbessert die diagnostische Genauigkeit, personalisiert Behandlungspläne und optimiert das Ressourcenmanagement in Krankenhäusern.

Für Patientinnen und Patienten bedeutet das schnellere und präzisere Diagnosen, individuell zugeschnittene Therapien und einen besseren Zugang zur Gesundheitsversorgung – dank Telemedizin und Fernüberwachung.

Auch viele Gesundheitseinrichtungen weltweit erproben den Einsatz von KI, um Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten und die administrativen Belastungen zu reduzieren. Dadurch können sich Ärztinnen, Ärzte und Pflegekräfte stärker auf die Patientenbetreuung konzentrieren.

Ein weiterer nicht zu unterschätzender Aspekt:
Langfristig kann KI dazu beitragen, gesundheitliche Ungleichheiten abzubauen, indem sie den Zugang zu hochwertiger Versorgung auch in unterversorgten Regionen erleichtert.

Reale Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen/Gesundheitswesen

Versuchen wir nun zu verstehen, welche realen und bereits existierenden Anwendungsfälle es gibt, in denen Künstliche Intelligenz eine echte Unterstützung für Fachkräfte im Gesundheitswesen darstellt.

Fortschrittliche Diagnostik und medizinische Bildgebung
KI-Algorithmen analysieren diagnostische Bilder wie Röntgenaufnahmen, CTs oder MRTs und erkennen Anomalien mit einer Genauigkeit, die der von erfahrenen Radiologen entspricht.
Die KI unterstützt die Früherkennung von Krankheiten wie Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und neurologischen Störungen, wodurch die Diagnosezeiten verkürzt und die Behandlungschancen verbessert werden.
Neuronale Netzwerke ermöglichen die automatisierte Bildanalyse, entlasten Ärztinnen und Ärzte und erhöhen die Zuverlässigkeit der Diagnosen.

Personalisierte und prädiktive Medizin
Künstliche Intelligenz analysiert genetische Daten, medizinische Vorgeschichten und Lebensgewohnheiten, um Krankheitsrisiken vorherzusagen und individuelle Behandlungspläne zu entwickeln.
Die Pharmakogenomik nutzt KI, um die wirksamsten Therapien bei minimalen Nebenwirkungen und optimaler Dosierung zu identifizieren.
Machine-Learning-Systeme prognostizieren Therapieerfolge und verbessern das Management chronischer Krankheiten wie Diabetes oder Herz-Kreislauf-Erkrankungen.

Fernüberwachung von Patienten und Telemedizin
Wearables und KI-gestützte Sensoren überwachen in Echtzeit Vitalparameter wie Blutdruck, Blutzucker oder Herzfrequenz und schlagen Alarm bei Auffälligkeiten.
Telemedizin-Plattformen auf KI-Basis ermöglichen ärztliche Beratung auf Distanz und verbessern die Versorgung in abgelegenen Regionen.
Virtuelle Assistenten und Chatbots erinnern an Medikamenteneinnahmen, unterstützen das Therapiemanagement und bieten medizinische Erstinformationen.

Chirurgie
KI-gesteuerte Operationsroboter erhöhen die Präzision chirurgischer Eingriffe, senken das Risiko und verkürzen die Erholungszeit der Patientinnen und Patienten.
Während Operationen analysiert die KI Echtzeit-Bilder, schlägt optimale Vorgehensweisen vor und hilft, Komplikationen zu vermeiden.
Chirurginnen und Chirurgen, die von KI unterstützt werden, führen minimalinvasive Eingriffe sicherer und effektiver durch.

Pharmazeutische Forschung
KI-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen aus Biologie und Chemie, um neue Wirkstoffe zu identifizieren und die Arzneimittelforschung zu beschleunigen.
KI prognostiziert Wechselwirkungen von Medikamenten und senkt die Forschungskosten, wodurch neue Therapien schneller entwickelt werden können.
Während der COVID-19-Pandemie half KI dabei, schnell vielversprechende Impfstoffkandidaten und antivirale Medikamente zu finden.

Administrative Automatisierung und Datenmanagement im Gesundheitswesen
KI automatisiert repetitive Aufgaben wie Terminverwaltung, Dokumentation oder Abrechnung und verschafft Fachkräften mehr Zeit für die Patientenversorgung.
KI-Systeme analysieren große Datenmengen, um Ressourcen im Krankenhaus optimal zu steuern, Patientenströme vorherzusagen und Wartezeiten zu verkürzen.
KI-basierte Lösungen verbessern die Sicherheit von Gesundheitsdaten, schützen Patienteninformationen und gewährleisten die Einhaltung von Datenschutzvorschriften