L'implementazione di un sistema integrato di intelligenza artificiale (IA) in una struttura sanitaria offre molti benefici, ma comporta anche alcuni rischi significativi che devono essere considerati con attenzione. Tra i principali rischi vi sono quelli legati alla sicurezza dei dati, all'affidabilità dei sistemi, all'etica e all'impatto sulle relazioni medico-paziente. Analizziamo questi rischi in dettaglio.
- Sicurezza dei dati e privacy
Uno dei rischi principali riguarda la gestione dei dati “sensibili” dei pazienti. Le strutture sanitarie trattano enormi quantità di informazioni personali e cliniche che, se gestite da sistemi di IA, potrebbero diventare preda di attacchi informatici. Le violazioni dei dati possono portare a conseguenze gravi, tra cui furti di identità, uso improprio dei dati medici e compromissione della privacy dei pazienti.
Inoltre, l’integrazione tra più sistemi informatici che trattano dati di diversa natura (clinici, amministrativi e assicurativi) può aumentare il rischio di accesso non autorizzato o di perdita di informazioni critiche. Le strutture sanitarie devono implementare protocolli di sicurezza avanzati, come la crittografia, l'uso di blockchain o sistemi di autenticazione multifattoriale, per proteggere i dati da tali minacce.
- Affidabilità ed errori del sistema
Nonostante i sistemi di IA siano generalmente progettati per ridurre gli errori umani, possono comunque essere soggetti a malfunzionamenti o a errori sistemici. Gli algoritmi di IA possono basarsi su dati incompleti o non aggiornati, oppure fare inferenze errate a causa di errori e pregiudizi nei dati su cui sono stati addestrati. Questo può portare a diagnosi o raccomandazioni terapeutiche sbagliate, con conseguenze potenzialmente dannose per i pazienti.
Un rischio significativo è la cosiddetta "opacità algoritmica", dove le decisioni prese dall'IA sono difficili da interpretare anche per gli specialisti. Se un sistema di IA elabora una raccomandazione clinica senza fornire una spiegazione chiara e trasparente, può essere difficile per i medici valutare l'affidabilità del suggerimento, mettendo a rischio la salute del paziente.
Il problema della “black box”, cioè l’impossibilità di “guardare dentro” il meccanismo di funzionamento del sistema, caratterizza proprio la opacità, con gradi diversi, di tutti i modelli algoritmici, in particolare dei sistemi di “deep learning”.
- Discriminazioni
Gli algoritmi di IA si basano sui dati su cui vengono addestrati, e se questi dati sono influenzati da pregiudizi storici o culturali, il sistema di IA può tener conto di tali discriminazioni. Ad esempio, se un algoritmo è addestrato su dati che riflettono una disparità nel trattamento tra gruppi etnici o di genere, l'IA potrebbe suggerire trattamenti meno efficaci per determinate popolazioni.
Ciò è particolarmente preoccupante in ambito sanitario, dove decisioni scorrette e basate su pregiudizi potrebbero portare a disparità nell'accesso alle cure e nei risultati clinici. Assicurare che gli algoritmi siano equi e trasparenti è una sfida critica per ridurre questo rischio.
- Perdita del ruolo umano e impatto sul personale
L'automazione avanzata offerta dall'IA potrebbe ridurre la necessità di alcuni ruoli tradizionali all'interno delle strutture sanitarie, portando a una potenziale riduzione del personale. Questo può causare timori tra i lavoratori e creare resistenze all'adozione della tecnologia. In particolare, c'è il rischio che la fiducia nelle capacità umane diminuisca man mano che le macchine diventano sempre più presenti nella gestione delle diagnosi e delle cure.
Inoltre, potrebbe risentirne anche il rapporto medico-paziente: l’IA, se utilizzata per decisioni diagnostiche o terapeutiche, potrebbe ridurre l'interazione umana, che invece è fondamentale per la comprensione empatica dei bisogni dei pazienti e per il sostegno psicologico durante il trattamento.
- Mancanza di standardizzazione e interoperabilità
Un altro rischio rilevante riguarda la mancanza di standardizzazione tra i vari sistemi di IA utilizzati nelle diverse strutture sanitarie. Se le piattaforme non sono interoperabili o non seguono standard comuni, l’integrazione dei dati tra diverse strutture o la condivisione di informazioni tra i vari sistemi sanitari diventa problematica. Questo potrebbe rallentare l’efficacia dei trattamenti, soprattutto in situazioni di emergenza, e creare barriere nell'adozione su larga scala della tecnologia.
- Dipendenza eccessiva dalla tecnologia
Un altro rischio riguarda l'eccessiva dipendenza dalla tecnologia. Se il personale medico si abitua a fare affidamento sui sistemi di IA per prendere decisioni cruciali, potrebbe perdere parte delle proprie capacità critiche e cliniche, riducendo l’autonomia decisionale in casi complessi: la fiducia cieca nella tecnologia può portare a un abbassamento della vigilanza, con possibili conseguenze disastrose in caso di errore tecnico o di situazioni inusuali non gestite dal sistema.
- Problemi etici
Infine, ci sono questioni etiche legate all'uso dell'IA in sanità. Chi è responsabile in caso di errore causato da un sistema di intelligenza artificiale? Se l'IA raccomanda un trattamento sbagliato, la responsabilità ricade sul medico che segue la raccomandazione, sulla struttura sanitaria che adotta il sistema, o sulla ditta che lo ha sviluppato? Questi dilemmi etici richiedono una regolamentazione chiara e rigorosa, così come l'istituzione di meccanismi per monitorare e valutare costantemente l'affidabilità e la sicurezza dei sistemi.
Conclusione
Un sistema integrato di intelligenza artificiale in una struttura sanitaria può portare grandi benefici, ma i rischi non devono essere sottovalutati. Problemi legati alla sicurezza dei dati, all'affidabilità, alle discriminazioni, alla perdita di competenze umane e alle questioni etiche devono essere affrontati con un monitoraggio attento e costante. Per mitigare questi rischi, è essenziale che i sistemi di IA siano progettati con trasparenza, siano soggetti a standard rigorosi e che il ruolo umano rimanga centrale, utilizzando l'IA come strumento di supporto piuttosto che come sostituto.
Silvano Bari
