La digitalizzazione e l’intelligenza artificiale (AI) sono viste come soluzioni cruciali per affrontare le sfide dei sistemi sanitari, come il Servizio Sanitario Nazionale italiano e il NHS britannico, che lottano con risorse scarse, carenze di personale e lunghe liste d’attesa. Il direttore generale dell’OMS, Tedros Adhanom Ghebreyesus, ha sottolineato che per realizzare una sanità digitale è necessaria collaborazione e investimenti. Il Future Health Index 2024 di Philips conferma che l’innovazione digitale e un approccio basato sui dati possono contribuire a creare sistemi sanitari più sostenibili. Tuttavia, è essenziale affrontare anche le preoccupazioni legate alla sicurezza dei dati e alla formazione del personale, per garantire un’implementazione efficace delle nuove tecnologie.L’accesso alle cure è fondamentale per un sistema sanitario efficace, ma la carenza di personale e le pressioni finanziarie stanno causando ritardi nell’assistenza, con conseguenze negative per pazienti e operatori. La digitalizzazione e l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) possono migliorare l’efficienza dei flussi di lavoro e la qualità delle diagnosi.

L’AI sta trasformando la diagnostica medica, aumentando la rapidità e l’accuratezza delle diagnosi grazie all’analisi delle immagini e ai sistemi predittivi che rilevano malattie precocemente. Tuttavia, sorgono questioni etiche e legali, come la responsabilità per errori diagnostici e la protezione dei dati dei pazienti, che richiedono un’attenta gestione.

Tecnologie come i modelli di Generative AI e i Large Language Models stanno migliorando la personalizzazione delle cure e l’accessibilità delle informazioni mediche. I dati sanitari sono cruciali per alimentare gli algoritmi di AI, mentre la qualità e l’affidabilità dei risultati vengono garantite tramite rigorosi processi di validazione.

I vantaggi dell’AI includono maggiore efficienza e accuratezza nelle diagnosi, ma ci sono anche limitazioni, come la necessità di standardizzazione e formazione continua del personale. L’AI può integrarsi con altre tecnologie sanitarie, ottimizzando diagnosi e trattamenti, ma c’è il rischio che un’eccessiva dipendenza possa indebolire le competenze tradizionali dei medici.