Ridare umanità al sistema sanitario globale con l’intelligenza artificiale agente

Il settore sanitario mondiale è sotto crescente tensione. Sono passati decenni di sottoinvestimenti e limitazioni nella selezione di personale, contemporaneamente a un aumento della domanda di servizi per le popolazioni invecchianti. I vuoti nell’erogazione dell’assistenza stanno già avendo effetti negativi, con l’accesso frammentato all’assistenza e tassi elevati di stress e burnout tra il personale. E le cose stanno peggiorando il problema. L’Organizzazione Mondiale della Sanità ha avvertito che i vuoti esistenti saliranno a undici milioni di lavoratori entro il 2030.

Il ruolo chiave dei sistemi agentic del AI

Molti operatori sanitari stanno ora affidandosi con urgenza al AI agenti, con più di due terzi (68%) che hanno già integrato tali agenti nel loro staff, secondo KPMG. La tecnologia è utilizzata per automazione complessa di processi amministrativi, collaborazione con i team medici e addirittura tris di pazienti, tutto per ridurre il carico cognitivo dei clinici e migliorare la qualità dell’assistenza pazienti man mano che la forza lavoro umana in assistenza sanitaria si riduce.

Un’implementazione limitata in passato

Fino ad ora i benefici della digitalizzazione nel campo della sanità sono stati limitati. Molti operatori hanno ritenuto che lente o obsolete tecnologie abbiano aggiunto al peso amministrativo piuttosto che alleggerirlo. In effetti, i dati sanitari degli Stati Uniti sono migrati ai record sanitari elettronici (EHR) a partire dagli anni 2000, ma il loro formato frammentato e la loro dipendenza dagli input manuali persiste.

Secondo Ashis Barad, MD, direttore tecnologico e digitale al Hospital for Special Surgery (HSS) di New York, nuovi servizi di telemedicina e strumenti digitali, come monitor remoti, presentano problemi simili a quelli che hanno causato l’insoddisfazione dei pazienti e mancano di replicare la qualità dell'assistenza in presenza. Pur avendo permesso miglioramenti nell’accesso all’assistenza sanitaria eliminando ostacoli geografici, non sono riusciti a replicare il tipo di fiducia o di trattamento che si ha in presenza.

La differenza dell’intelligenza artificiale agente

Barad afferma che l'agentic AI è diverso rispetto alle tecnologie esistenti. Gli agenti AI possono prendere decisioni autonome, accedere a informazioni da fonti esperte e iterare nel tempo, liberando i clinici per concentrarsi sull’assistenza paziente di alto livello. Come dichiara Barad: “L’intelligenza artificiale agente rielabora il tuo flusso di lavoro, lo potenzia e lo rende più performante.”

Esempi pratici all’HSS

All’HSS, gli agenti AI sono già stati implementati in diversi settori. Gestiscono processi amministrativi complessi, ad esempio le richieste di assicurazione sanitaria che una volta richiedevano diverse settimane di interazioni tra l’HSS e un terzo fornitore. Oggi, con l’AI, l’HSS gestisce 1.100 richieste al mese, con una riduzione del tempo per le richieste di appello da 45 minuti a cinque e un aumento del tasso di successo degli appelli passato da 65% a 100% in nove mesi. Ora, l'HSS gestisce tutte le richieste in-house.

Introduzione a servizi di programmazione e triage paziente

Sulla base di questo successo, l’HSS sta ora lanciando agenti AI in contesti pazienti non sanitari, come programmazione ed iniziale triage, in collaborazione con Ema Unlimited, un azienda sviluppatrice di AI agente d’azienda. Il servizio è disponibile 24 ore su 24 tramite web, testo o telefono. Usa AI di conversazione per porre agli utenti domande specifiche sulle loro condizioni e successivamente prenotare appuntamenti con il medico più adatto, tenendo conto della posizione geografica, della copertura assicurativa e della disponibilità del medico. L’agente AI viene addestrato su “tutti i nostri dati, le nostre regole e le nostre conoscenze”, spiega Barad, garantendo un accesso fluido e specializzato ai pazienti.

Sicurezza e controlli umani

Data l’alta complessità delle decisioni affidate agli agenti AI, il servizio di triage include meccanismi di controllo rigorosi. Ogni scenario sensibile o complesso viene passato ai specialisti, ed ogni decisione presa dagli agenti AI è verificabile e accessibile in tempo reale ad un intervento umano. L'HSS mantiene sicuri i dati pazienti e addestra il sistema su tutte le procedure e politiche dell’HSS. Con il coinvolgimento umano, Ema Unlimited afferma che la sua tecnologia equilibra efficienza, sicurezza per i pazienti e decisioni informate da interazioni umane.

Struttura e guardia per gli sviluppi futuri

Man mano che la tecnologia diventa sempre più presente, sarà compito cruciale per i fornitori sanitari integrarla in modo responsabile. All’HSS, le decisioni attorno l’AI sono filtrate attraverso una sottocommissione AI che Barad co-leadership con un’executive di nursing senior. Agenti AI coinvolgenti nella cura dei pazienti saranno attentamente valutati con rigorosità rispetto a processi di back-end, spiega.

Accesso democratizzato al tech

Aiuta Barad ha in programma di creare un laboratorio AI dedicato presso la sede principale dell’HSS a New York. Questa iniziativa ha l’obiettivo di democratizzare l’accesso alla tecnologia all’interno dell’organizzazione. Sarà aperto a tutti i dipendenti che desiderano capire o sviluppare agenti AI, con classi informative e formazione individuale. “Stiamo mettendo agenti AI nelle mani di tutti,” spiega. Questo corrisponde a una ricerca di Deloitte, che ha scoperto che i fornitori sanitari di punta nell'adottare agenti AI erano molto più propensi a scegliere soluzioni multi-agente, riconfigurando interi flussi di lavoro.

Integrare l'intelligenza artificiale in tutto l'azienda

La chiave sembra essere integrare profondamente agenti AI in tutto il business, considerandoli una tecnologia generale. Per Barad: “È sbagliato considerare l’AI agente in singoli casi d’uso… È una tecnologia generale, analogo all’elettricità.”

Stabilire una strategia dati unificata

Per rendere massimo valore dagli agenti AI, gli operatori sanitari devono stabilire la giusta fondazione. Questo include creare una strategia dati unificata, integrando fonti frammentate di dati all’interno di un’unica risorsa completa. I dati sanitari sono spesso distribuiti tra svariati dipartimenti e provider, ognuno con il proprio sistema informativo legacy.

Negli ambienti con fonti dati frammentati, gli indicatori spesso mancano di definizioni standardizzate. Per esemp