Un algoritmo di intelligenza artificiale generativa per migliorare l’appropriatezza delle prescrizioni di esami diagnostici. Lo ha sviluppato Aress Puglia e i primi risultati confermano quanto sia urgente ottimizzare il sistema: oltre 4 prescrizioni su 10 per esami come TAC e Risonanze Magnetiche si sono rivelate inappropriate. Fanno parte del campione analizzato anche prescrizioni provenienti da ospedali e aziende sanitarie di Foggia, Bari e Lecce.
Il sistema AI e lo studio su 17.000 casi
Il progetto, innovativo nel panorama nazionale, si basa su un algoritmo addestrato con il modello LLaMA 3.1, capace di leggere e interpretare prescrizioni mediche in linguaggio naturale, valutandone l’appropriatezza secondo criteri clinici internazionali. La prima fase di studio ha riguardato oltre 17.000 prescrizioni ospedaliere, analizzate in modo retrospettivo per verificarne la correttezza rispetto al quadro clinico dei pazienti e alle più aggiornate linee guida.
I dati parlano chiaro: solo il 38,9% delle richieste è risultato pienamente adeguato, mentre il 43% è stato classificato come “generalmente inappropriato”. Il restante 18% rientra in una zona grigia. Una validazione a campione da parte di radiologi e clinici ha confermato l’affidabilità dell’algoritmo.
Il direttore di Aress: “Danno economico e clinico evitabile”
“Il sistema – spiega il direttore generale di Aress, Giovanni Migliore – ha dimostrato un elevato livello di affidabilità e precisione. Le prescrizioni inappropriate non solo espongono i pazienti a radiazioni non necessarie e allungano le liste d’attesa, ma rappresentano anche un costo evitabile per il sistema sanitario”.
L’algoritmo non si limita a classificare le prescrizioni, ma suggerisce alternative più idonee, aiutando il medico nella scelta dell’esame migliore per il caso specifico.
Prossima fase: estensione del modello e integrazione nei software clinici
Il progetto ora punta a una seconda fase: valutare la replicabilità del sistema in altri contesti sanitari e misurare le differenze tra territori in termini di abitudini prescrittive. L’obiettivo finale è ambizioso ma concreto: integrare l’algoritmo direttamente nei software clinici, dai sistemi CUP ai programmi dei medici di base e specialisti, offrendo supporto decisionale immediato al momento stesso della prescrizione.
Una svolta che potrebbe cambiare radicalmente l’efficienza del sistema sanitario, restituendo risorse, tempo e salute ai cittadini. Con Foggia tra i protagonisti di questa rivoluzione tecnologica e clinica.
