IA E DISUGUAGLIANZE IN MEDICINA

Una nuova revisione dell’OMS Europa, basata sull’analisi di 154 studi pubblicati tra il 2015 e il 2024, ha approfondito il tema dell’equità nella regolamentazione, nell’implementazione e nella valutazione della salute digitale. Il quadro che emerge è chiaro: nonostante una crescente attenzione al problema, l’equità continua a essere affrontata in modo frammentario e poco coerente.

In Europa persistono infatti importanti disparità nell’accesso ai servizi digitali, soprattutto tra le persone con maggiori bisogni di salute, con limitate competenze digitali o con difficoltà linguistiche. A fare da ostacolo è soprattutto il limitato accesso alle tecnologie e alle connessioni, la scarsa alfabetizzazione digitale e i servizi progettati senza tenere conto delle diverse esigenze della popolazione. A ciò si aggiungono le differenze tra regioni nelle infrastrutture digitali, che rischiano di ampliare ulteriormente il divario nell’accesso all’innovazione.

Le criticità riguardano anche la valutazione delle tecnologie. I metodi utilizzati sono molto eterogenei e solo raramente verificano se le soluzioni digitali funzionano davvero per le popolazioni più vulnerabili. Nel caso delle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, inoltre, mancano ancora procedure consolidate per valutare equità, rappresentatività dei dati e possibili bias algoritmici.

Sebbene l’equità compaia ormai in molte strategie nazionali di sanità digitale, nella pratica resta spesso un principio dichiarato più che un obiettivo misurabile. Le principali normative europee, così come quelle statunitensi, si concentrano soprattutto su privacy, sicurezza e responsabilità, mentre molto meno spazio viene dedicato al coinvolgimento dei gruppi più vulnerabili nella progettazione e nello sviluppo delle tecnologie. Inoltre, mentre cresce l’attenzione verso i bias legati a etnia e genere, altri determinanti come reddito, lingua, area geografica e disabilità rimangono spesso trascurati.

L’intelligenza artificiale rischia di accentuare ulteriormente queste disuguaglianze. Un esempio ormai noto è quello di Babylon, l’app lanciata nel Regno Unito nel 2017 (oggi non più in uso) e utilizzata per alcuni anni dal National Health Service per suggerire diagnosi sulla base dei sintomi riferiti dai pazienti. A parità di sintomi, l’algoritmo tendeva a suggerire una diagnosi di attacco di panico nelle donne, mentre negli uomini identificava correttamente un possibile infarto miocardico.

L’eterogeneità territoriale è un ostacolo

Un recente studio pubblicato su NEJM AI ha mostrato un altro aspetto critico: se l’implementazione dell’IA non tiene conto delle differenze territoriali, il rischio è quello di amplificare le disuguaglianze già esistenti. Le aree rurali, dove i bisogni di salute sono maggiori ma le risorse sanitarie e le infrastrutture digitali sono più limitate, sono anche quelle meno preparate ad adottare queste tecnologie. Inoltre, modelli addestrati prevalentemente utilizzando dati provenienti da popolazioni urbane potrebbero non essere adeguatamente trasferibili ai contesti rurali.

Il problema riguarda anche i dati utilizzati per addestrare i sistemi di IA. Se i modelli apprendono da dati storici che riflettono un accesso limitato alle cure, possono interpretare erroneamente tale ridotto utilizzo come un minore bisogno di assistenza. È quanto potrebbe accadere ai pazienti che vivono nelle aree rurali o appartengono a gruppi socialmente marginalizzati: avendo ricevuto meno prestazioni sanitarie non perché più sani, ma a causa delle difficoltà di accesso, rischiano di essere classificati dall’algoritmo come persone con minori necessità assistenziali. Lo stesso meccanismo potrebbe penalizzare chi utilizza poco gli strumenti di sanità digitale semplicemente perché incontra difficoltà tecnologiche, inducendo l’IA a considerarli meno idonei a beneficiarne.

Come evitare l’aumento delle disuguaglianze?

Il primo passo è coinvolgere cittadini e pazienti, o le loro associazioni, nella progettazione, nello sviluppo e nella sperimentazione delle tecnologie digitali. La co-progettazione permette infatti di realizzare strumenti realmente inclusivi, semplici da utilizzare e capaci di adattarsi alle diverse condizioni di vita e di salute. Un approccio partecipativo sarà sempre più indispensabile per sviluppare tecnologie che rispondano ai bisogni di tutti: cittadini, pazienti e professionisti sanitari.

È inoltre necessario che i Paesi adottino sistemi strutturati e condivisi per valutare le tecnologie digitali anche dal punto di vista dell’equità, utilizzando metodologie standardizzate che consentano di misurare l’impatto nei diversi gruppi di popolazione.

Un altro elemento fondamentale è l’alfabetizzazione digitale. Ridurre il divario nelle competenze significa investire, a livello nazionale, in programmi rivolti sia ai cittadini sia agli operatori sanitari, affinché tutti possano utilizzare efficacemente questi strumenti.

Per quanto riguarda l’addestramento con l’intelligenza artificiale, occorrerebbe evitare l’impiego di database e dati che contengano evidenti bias di selezione, preferendo a questo scopo dati più imparziali e rappresentativi dei pazienti a cui tali strumenti sono destinati.

Secondo Eugenio Santoro (*) come ricordano gli autori della revisione dell’OMS, l’equità nella sanità digitale non può essere raggiunta attraverso interventi isolati, ma richiede una strategia coordinata che integri progettazione, governance, regolamentazione, valutazione e finanziamenti. Tra le priorità individuate figurano un approccio sistemico alla trasformazione digitale, una governance più solida, investimenti mirati e più equi (soprattutto nelle aree rurali e maggiormente svantaggiate dove si concentra la maggior parte dei pazienti marginalizzati) e lo sviluppo diffuso delle competenze digitali.

A queste raccomandazioni se ne potrebbe aggiungere una ulteriore: adottare standard condivisi come quelli proposti dal National Institute for Health and Care Excellence, che valutano gli strumenti di sanità digitale non solo in termini di efficacia e sicurezza, ma anche di progettazione, implementazione, valore per i pazienti ed equità. Perché la vera innovazione non consiste semplicemente nel rendere la sanità più digitale, ma nel fare in modo che lo diventi davvero per tutti.

* cfr: Eugenio Santoro, Univadis , La sanità digitale riduce davvero le disuguaglianze?

*Per approfondire: https://www.internationalwebpost.org/i-medici-italiani-e-lintelligenza-artificiale-i-risultati-dellindagine-di-univadis-italia/