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Quali innovazioni possono rispondere efficacemente alle grandi sfide della medicina contemporanea?
“Uno dei problemi più urgenti della medicina moderna è l’invecchiamento demografico, che comporta un aumento delle patologie croniche e un carico crescente sui sistemi sanitari. A questo si aggiungono le minacce delle malattie infettive emergenti e della resistenza agli antibiotici, che richiedono strategie innovative per essere contrastate. Questi aspetti epidemiologici si sommano alle difficoltà nel garantire cure di qualità a fronte di risorse limitate: mentre le opzioni terapeutiche diventano sempre più sofisticate, i costi sanitari crescono, rendendo cruciale l’ottimizzazione dei percorsi di cura.
“L’innovazione tecnologica rappresenta una leva fondamentale per affrontare queste sfide: l’uso dell’intelligenza artificiale permette di prevedere l’evoluzione di una patologia e personalizzare i trattamenti in base alle caratteristiche specifiche del paziente, aumentando così l’efficacia delle cure e riducendo gli sprechi di risorse. La digitalizzazione, inoltre, migliora il coordinamento tra ospedali, medici e centri di ricerca, facilitando la condivisione dei dati e rendendo il sistema sanitario più efficiente. ”.
Quali sono, a suo parere, le innovazioni più interessanti dal punto di vista dell’impatto concreto?
“Nel campo della diagnostica, l’Ia sta rivoluzionando l’analisi delle immagini mediche, migliorando l’identificazione precoce di patologie oncologiche, neurologiche e cardiovascolari. Per esempio nei tumori polmonari o nella mammografia, algoritmi avanzati sono in grado di rilevare anomalie microscopiche con una precisione che affianca o addirittura supera quella umana, consentendo diagnosi più tempestive e aumentando le possibilità di successo dei trattamenti. In cardiologia, modelli predittivi basati su Ia permettono di valutare con maggiore accuratezza il rischio di infarto o di insufficienza cardiaca, personalizzando la prevenzione e riducendo interventi non necessari.
“L’intelligenza artificiale è già utilizzata anche nella chirurgia assistita: robot guidati da algoritmi avanzati permettono interventi più precisi e meno invasivi, con tempi di recupero ridotti per i pazienti. Inoltre, a livello gestionale e amministrativo, gli ospedali stanno sfruttando i modelli predittivi per migliorare l’organizzazione delle risorse, per prevedere in anticipo i flussi di pazienti e per ottimizzare la gestione dei posti letto”.
Che progetti avete in cantiere? Ce ne racconta uno in particolare?
“Abbiamo un grande progetto, chiamato S-Race, nato dalla collaborazione strategica tra Microsoft, l’Università Vita-Salute San Raffaele e l’Irccs Ospedale San Raffaele, che ha l’obiettivo di creare una piattaforma digitale avanzata in grado di classificare, raccogliere, standardizzare e analizzare una vasta quantità di real world data provenienti dall’ospedale – ovviamente nel pieno rispetto delle normative sulla privacy. Questa infrastruttura digitale mira a migliorare significativamente sia la rapidità e la precisione delle diagnosi, sia la personalizzazione delle cure per i pazienti. Attualmente, nella piattaforma sono già stati integrati 21 progetti, dedicati a diversi ambiti clinici tra cui oncologia, cardiovascolare, patologie metaboliche, cure intensive e neuroscienze. Anche il settore dell’imaging diagnostico potrà beneficiare di questa tecnologia, permettendo di ottimizzare l’analisi e l’interpretazione dei dati radiologici.
“Finanziato dal Programma Complementare del Pnrr (Pnc Eu-Next GenerationEU – D34HEALTH), S-Race potrà essere utilizzata per sviluppare e validare modelli predittivi avanzati basati su dati provenienti da più enti. Sono già stati realizzati modelli predittivi per stimare l’outcome di pazienti con tumore al rene prima di un intervento chirurgico, prevedere la risposta al trattamento della stenosi valvolare aortica e stratificare il rischio di infarto in pazienti con stenosi coronariche moderate. Questa piattaforma rappresenta un passo fondamentale verso una medicina più precisa, personalizzata ed efficace, sfruttando la potenza dei dati e dell’intelligenza artificiale per migliorare la gestione delle cure e i percorsi clinici”.
