Secondo uno studio pilota realizzato dall’Aress Puglia, un algoritmo di Intelligenza Artificiale (IA) ha rilevato che almeno 4 prescrizioni su 10 per TC e Risonanze Magnetiche non risultano appropriate.
I risultati sono stati illustrati al Forum “Logos & Téchne”, organizzato dalla Federazione Italiana Aziende Sanitarie e Ospedaliere (Fiaso) a Siracusa.
L’algoritmo di IA utilizzato per questo progetto è basato su un’architettura cognitiva che ha analizzato oltre 17.000 prescrizioni ospedaliere provenienti da ASL e ospedali di Bari, Foggia e Lecce, in grado di interpretarne e valutarne in tempo reale l’appropriatezza clinica.
“I risultati hanno rilevato che solo il 39% delle richieste rispetta pienamente i criteri di appropriatezza, mentre il 43% è risultata inappropriata e il restante è solo parzialmente utile”, spiega all’Ansa Filippo Menolascina, ordinario di bioingegneria all’università di Edimburgo.
"Le prescrizioni inappropriate generano inutili esposizioni a radiazioni per i pazienti, allungano le liste d'attesa e rappresentano un danno economico per il servizio sanitario nazionale. L'algoritmo ha dimostrato un elevato livello di affidabilità ed è stato inserito nel nostro osservatorio sull'IA. Il prossimo passo è valutare la replicabilità del modello in contesti sanitari regionali differenti".
