Secondo un sondaggio di Innovaccer, l’IA è vista da medici e amministratori come soluzione chiave per ridurre carichi di lavoro e burocrazia.
Un recente rapporto condotto da Innovaccer, azienda specializzata in soluzioni di intelligenza artificiale per la sanità, ha rivelato un consenso crescente tra i professionisti sanitari sull’utilità dell’IA per migliorare l’efficienza e contrastare il burnout. Il sondaggio, svolto tra ottobre e novembre 2024 su 105 operatori di 73 strutture, mostra che il 65% degli intervistati ritiene l’IA fondamentale per alleggerire l’onere professionale. Tra i medici la percentuale sale all’82%, tra gli amministratori al 77%.
I principali benefici attesi riguardano l’automazione delle attività amministrative (indicata dal 47% dei medici e dal 44% degli amministratori), la gestione delle cartelle cliniche elettroniche (48%) e l’accuratezza diagnostica (42%). Oltre un terzo degli intervistati (37%) crede che l’IA possa rafforzare le capacità decisionali.
Sul fronte degli investimenti, il 64% delle organizzazioni dichiara di avere un budget dedicato all’IA per il 2024, con un’ampia variabilità tra i fondi stanziati: solo il 3% prevede di superare i 10 milioni di dollari. La governance dell’IA resta centralizzata: nel 55% dei casi le decisioni coinvolgono meno di 10 persone.
Innovaccer sottolinea l’importanza di promuovere un’adozione etica e collaborativa dell’IA, invitando a definire quadri normativi chiari, potenziare l’alfabetizzazione digitale e sviluppare standard condivisi con istituzioni e stakeholder.
Approfondimento: cronologia e contesto
- Innovaccer Series F: finanziamento da 275 milioni di dollari – Fierce Healthcare
- Frost & Sullivan: validazione dei dati sul burnout in sanità – Frost & Sullivan Healthcare Reports
- Uso dell’IA nella cartella clinica elettronica – HealthIT.gov (HHS)
Consigli di approfondimento
- AI in Healthcare 2025: Challenges and Trends – World Economic Forum
- Etica dell’IA medica – European Commission Guidelines on Trustworthy AI
Abstract: pro e rischi
Pro: riduzione del burnout, automazione amministrativa, supporto clinico decisionale.
Rischi: bias nei dati, problematiche di privacy, esclusione dei piccoli centri per limiti di budget.
Conseguenze future: necessità di governance etica e inclusiva, nuovi profili professionali, rafforzamento della collaborazione uomo-macchina.
