L’Intelligenza Artificiale offre enormi potenzialità, ma la sua implementazione è spesso frenata da sfide legate alla sicurezza, alla privacy e alla conformità alle normative.
Una nuova ricerca condotta da NTT DATA, specialista mondiale nei servizi tecnologici e business digitale, evidenzia come molte organizzazioni sanitarie incontrino difficoltà nel colmare il divario tra le ambizioni legate all’intelligenza artificiale e le strategie adottate. Oltre l’80% dei responsabili delle organizzazioni sanitarie intervistati afferma di avere una strategia in ambito GenAI ben definita, ma solo il 40% ritiene che questa sia fortemente allineata alla strategia aziendale. Solo il 54% considera le proprie capacità GenAI altamente performanti.
L’intelligenza artificiale generativa sta ormai ridefinendo il settore dell’Healthcare, offrendo una maggiore qualità, esperienze utente evolute e risultati finanziari migliori. Tuttavia, la possibilità di ottenere ulteriori miglioramenti e ritorni sugli investimenti (ROI) è spesso ostacolata da sfide complesse, tra cui la sicurezza dei dati, la tutela della privacy, le implicazioni etiche e la conformità alle normative vigenti. Questi risultati emergono dal nuovo report di NTT DATA, “GenAI: The Care Plan for Powering Positive Health Outcomes”, che ha coinvolto 425 decision-maker e influencer nel settore sanitario di 33 Paesi.
I benefici della GenAI nell’Healthcare
Principali risultati della ricerca:
- Il 94% degli intervistati afferma che l’intelligenza artificiale generativa accelera l’R&D, consentendo un accesso più rapido a nuovi trattamenti, migliorando le capacità diagnostiche, le analisi predittive e l’automazione dei processi.
- Il 95% ritiene che l’adozione di soluzioni cloud rappresenti l’opzione più pratica ed efficiente in termini di costi per le proprie esigenze tecnologiche in ambito GenAI.
- Il 75% riconosce la mancanza di competenze necessarie per lavorare efficacemente con la GenAI, mentre il 93% sta affrontando l’impatto della GenAI su ruoli e responsabilità dei dipendenti.
“Per realizzare appieno il potenziale della GenAI in ambito sanitario, è indispensabile che le organizzazioni allineino la tecnologia alle proprie strategie, sviluppino percorsi di formazione completi per i dipendenti e adottino strategie di governance multilivello che mettano al centro le persone e mantengano il coinvolgimento umano nel processo”, ha dichiarato Sundar Srinivasan, Head of Healthcare, NTT DATA North America. “È fondamentale dimostrare in modo trasparente come la tecnologia migliori la vita dei pazienti, affiancando il lavoro degli operatori umani”.
Le soluzioni di GenAI human-centric permettono a professionisti sanitari e personale amministrativo di operare in modo più efficiente, mantenendo sempre un approccio alla sanità sicuro e centrato sul paziente. Ad esempio, la tecnologia GenAI è in grado di prevedere l’insorgenza di malattie croniche, consentendo interventi tempestivi, e di ridurre i tempi di gestione delle richieste di autorizzazione. Ad esempio, NTT DATA e Duke Health hanno impiegato la GenAI per sviluppare un modello interattivo avanzato di assistenza domiciliare, migliorando gli esiti e riducendo il carico di lavoro e lo stress per i professionisti sanitari, strutture ospedaliere e pazienti.
Le sfide da affrontare
I miglioramenti in termini di compliance e aderenza ai processi figurano tra i risultati più evidenti degli attuali investimenti in GenAI, ma ben il 91% dei dirigenti sanitari teme possibili violazioni della privacy e abusi delle informazioni sanitarie protette (PHI). Solo il 42% si mostra pienamente soddisfatto dei controlli di cybersecurity attualmente a protezione delle applicazioni GenAI. Nonostante ciò, l’87% degli intervistati ritiene che i benefici attuali e il potenziale a lungo termine della GenAI superino i rischi legati alla sicurezza e agli aspetti legali. Il 59% prevede investimenti significativi nella GenAI nei prossimi due anni.
Altre sfide che rallentano una rapida e responsabile diffusione della GenAI nell’Healthcare riguardano infrastrutture tecnologiche obsolete e una scarsa data readiness. Il 91% degli intervistati afferma che l’infrastruttura legacy limita fortemente la capacità di sfruttare la GenAI, mentre solo il 44% dichiara di aver investito a sufficienza in capacità di archiviazione e processamento dati per sostenere i carichi di lavoro GenAI. Solo il 48% ha già valutato la prontezza dei propri dati e delle piattaforme per l’adozione della GenAI.
“Oltre a sostenere chiaramente gli obiettivi operativi, i sistemi di intelligenza artificiale devono essere conformi alle linee guida normative e cliniche”, osserva ancora Sundar Srinivasan. “Il successo si fonda su una qualità dei dati elevata e sulla creazione di team decisionali collaborativi”.