AI nell'assistenza sanitaria: colmare il divario di equità o ampliarlo??
- Dr. Shakira J. Grant
- 23 mar
- Tempo di lettura: 4 min
Aggiornamento: 4 apr
Autore: Dott.ssa: Shakira J. Grant
25 febbraio 2025
Una realtà sorprendente: quando l'AI sbaglia
Immagina di ricevere una diagnosi di cancro e di aver bisogno di esami essenziali e servizi di supporto. Ma invece di ricevere le risorse richieste, un sistema di AI determina erroneamente che non sei tra coloro che ne trarrebbero i maggiori benefici. Questa non è solo un'ipotesi: il processo decisionale imperfetto dell'AI ha già avuto un impatto su pazienti reali, evidenziando l'urgente necessità di un'AI equa e responsabile nell'assistenza sanitaria.
In un sorprendente esempio dagli Stati Uniti, si è scoperto che un calcolatore di rischio basato sull'AI ampiamente utilizzato negava in modo sproporzionato ai pazienti neri l'accesso ai programmi di gestione delle cure ad alto rischio perché basava le previsioni sulla spesa sanitaria precedente piuttosto che sulle effettive necessità mediche.[1] Allo stesso modo, un algoritmo di rilevamento della sepsi, distribuito in due ospedali americani, non è riuscito a identificare la condizione nel 67% dei casi in cui un trattamento tempestivo avrebbe potuto salvare vite.[2]
Il ruolo dell'intelligenza artificiale nella trasformazione dell'assistenza sanitaria
L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando l'assistenza sanitaria, offrendo diagnosi migliorate, operazioni semplificate e trattamenti personalizzati. Ma resta una domanda: l'intelligenza artificiale colmerà le disparità sanitarie esistenti o le approfondirà?
Il potenziale dell'intelligenza artificiale per migliorare l'equità sanitaria
L'intelligenza artificiale sta rendendo l'assistenza sanitaria più inclusiva e accessibile attraverso innovazioni chiave:
Rilevamento precoce delle malattie: la radiologia basata sull'intelligenza artificiale migliora l'accuratezza nel rilevare malattie come il cancro nelle fasi iniziali, portando a risultati migliori.
Sperimentazioni cliniche diversificate: l'intelligenza artificiale aiuta ad abbinare i pazienti alle sperimentazioni cliniche idonee, aumentando la diversità e migliorando l'affidabilità della ricerca medica.
Medicina personalizzata: analizzando i dati genetici e clinici, l'intelligenza artificiale adatta i piani di trattamento ai singoli pazienti, ottimizzando i risultati sanitari.
Questi strumenti promettono di eliminare le barriere tradizionali e migliorare l'accessibilità all'assistenza sanitaria globale.
Le sfide: l'intelligenza artificiale può perpetuare involontariamente i pregiudizi?
Sebbene l'intelligenza artificiale sia immensamente promettente, può anche rafforzare le disparità sanitarie esistenti se non implementata con attenzione:
Pregiudizi negli algoritmi di intelligenza artificiale: i modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati non rappresentativi possono perpetuare pregiudizi sistemici, portando a disparità nelle diagnosi e nelle raccomandazioni di trattamento.
Mancanza di diversità nei dati di addestramento: gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere meno accurati per le popolazioni sottorappresentate, come si è visto nei casi in cui gli algoritmi hanno difficoltà a rilevare condizioni come il melanoma (tumore della pelle) nelle tonalità di pelle più scure.
Rischio di emarginazione: il processo decisionale guidato dall'intelligenza artificiale in aree come le approvazioni assicurative, le assunzioni e il triage dei pazienti può escludere inavvertitamente le comunità vulnerabili dai servizi sanitari essenziali.
Elevati costi di implementazione: la spesa per l'adozione e il mantenimento di strumenti basati sull'intelligenza artificiale può essere proibitiva per i sistemi sanitari con risorse inferiori, ampliando potenzialmente il divario nell'accesso alle tecnologie mediche avanzate.
Considerazioni etiche e normative
Man mano che l'intelligenza artificiale si integra sempre di più nell'assistenza sanitaria, emergono questioni etiche e normative fondamentali:
Responsabilità: chi è responsabile quando le diagnosi generate dall'intelligenza artificiale sono errate?
Trasparenza: come possiamo garantire che il processo decisionale dell'intelligenza artificiale sia chiaro ed equo?
Tutele politiche: quali normative sono necessarie per impedire all'intelligenza artificiale di aggravare le disuguaglianze?
Soluzioni: come l'intelligenza artificiale può essere progettata per l'equità
Per garantire che l'intelligenza artificiale promuova l'equità sanitaria, dobbiamo adottare misure intenzionali:
Sviluppo inclusivo dell'intelligenza artificiale: addestrare modelli di intelligenza artificiale utilizzando set di dati diversi e rappresentativi per ridurre al minimo i pregiudizi e migliorare l'accuratezza per tutte le popolazioni.
Governance etica: stabilire quadri chiari per trasparenza, equità e responsabilità nel processo decisionale dell'intelligenza artificiale.
Coinvolgimento della comunità: coinvolgere attivamente i decisori politici, i ricercatori e le comunità interessate nello sviluppo e nell'implementazione dell'intelligenza artificiale per garantire che le soluzioni rispondano alle esigenze del mondo reale.
Allocazione equa delle risorse: creare meccanismi di finanziamento e partnership pubblico-private per supportare l'adozione dell'intelligenza artificiale in contesti sanitari con risorse inferiori, riducendo le barriere di costo.
Formazione della forza lavoro: istruire i professionisti sanitari sui pregiudizi e le best practice dell'intelligenza artificiale per garantire che gli strumenti di intelligenza artificiale migliorino l'assistenza anziché rafforzare le disparità.[3]
Uno sguardo al futuro: un invito all'azione
• L'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria rappresenta un'opportunità senza pari per creare un sistema più equo, ma solo se la sviluppiamo e la implementiamo in modo responsabile. La sfida rimane: come possiamo garantire che l'intelligenza artificiale avvantaggi tutti, non solo pochi eletti?
In CROSS Global Research & Strategy, ci dedichiamo allo studio dell'impatto dell'intelligenza artificiale sull'equità sanitaria e alla ricerca di modi per utilizzarla come una forza per il bene. Ti invitiamo a far parte di questa missione. Esplora la nostra ricerca, partecipa alle discussioni e programma una consulenza iniziale con noi per contribuire a dare forma a soluzioni basate sull'intelligenza artificiale che servano tutte le comunità in modo equo.
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Bibliografia
1. Obermeyer Z, Powers B, Vogeli C, Mullainathan S. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science. Oct 25 2019;366(6464):447-453. doi:10.1126/science.aax2342
2. Classen DC, Longhurst C, Thomas EJ. Bending the patient safety curve: how much can AI help? npj Digital Medicine. 2023-01-04 2023;6(1)doi:10.1038/s41746-022-00731-5
3. Matheny ME, Goldsack JC, Saria S, et al. Artificial Intelligence In Health And Health Care: Priorities For Action. Health Affairs. 2025-02-01 2025;44(2):163-170. doi:10.1377/hlthaff.2024.01003
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