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SIAMO ORMAI NELL’ERA DELLA DIGITAL HEALTH.

DOBBIAMO PENSARE A UN NUOVO TIPO DI FORMAZIONE NELLA SANITA’, A UN NUOVO DIGITAL HEALTH LEARNING.

Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nel campo della sanità sono in pieno sviluppo in tutto il mondo. Questo settore sta mostrando un incremento vertiginoso (*) in tutte le categorie di utilizzazione dell’AI in campo medico.

Solo per fare alcuni esempi di soluzioni già ampiamente in essere:

• dispositivi medici innovativi (per esempio dispositivi wearable);
• dispositivi di Imaging (miglioramento della qualità delle immagini per la rilevazione precoce delle malattie);
• gestione delle malattie croniche (per esempio, Machine Learning per il monitoraggio dei protocolli utilizzati sui pazienti e l’automatizzazione della somministrazione dei farmaci tramite App);
• raccolta dati nel campo della salute (per esempio gli Health Electronic Records negli U.S.A., che mettono in comunicazione tutti i dati sanitari relativi a tutti i pazienti allo scopo di sviluppare previsioni sulle terapie e sulla quantità di medici necessari, o la piattaforma Artificial Intelligence in Medical Epidemiology).

Relativamente all’ultimo punto, è ovvio che in campo medico la Data analytics permette di processare una mole di informazioni infinitamente superiore a quella possibile per qualsiasi pool di medici. E’ altrettanto ovvio che la diffusione di sistemi di AI ponga importanti dilemmi relativamente al rispetto della Privacy e al rilevante tema dei bias (se un algoritmo viene allenato a studiare un certo tipo di malattia solo su casi clinici di un sesso, o di una certa fascia di età, inevitabilmente sarà soggetto a una distorsione nel risultato).

“L’analisi dei dati può supportare il processo decisionale in campo sanitario, ma la decisione deve essere lasciata all’uomo” , ha affermato recentemente in un’intervista il Professor Wullianallur Raghupathi, della Fordham University di New York.

Tenendo sempre presente questa direttiva fondamentale, le tecniche di Big Data Analytics e le applicazioni AI in campo medico possono garantire sviluppi eccezionali nelle diagnosi, nella somministrazione dei trattamenti, nella farmacia di precisione, nella medicina personalizzata, nella medicina predittiva, nello sviluppo di App che possano rilevare le condizioni di salute in tempo reale, o anche più semplicemente che facilitino e guidino il paziente e i suoi familiari in un percorso ospedaliero.

Anche in Italia la Digital Health sta diventando una priorità per le strutture sanitarie italiane, ma per quanto ogni giorno nascano molti esempi virtuosi di nuove applicazioni già in uso, in generale le aziende del nostro sistema sanitario sembrano viaggiare con il freno innestato, innanzitutto perché la Digital Health ha bisogno di investimenti continuativi e di personale formato/dedicato che non sono quasi mai disponibili, ma anche per un atteggiamento ancora troppo “pigro” nei confronti di tutto ciò che è innovativo.

Il campo della formazione in campo sanitario è un esempio perfetto di questa scarsa propensione all’innovazione. Mentre sono cambiate le richieste relative alla salute che provengono dalla comunità, è cambiata la figura del paziente, che è sempre più “esperto” e tecnologico, non si è altrettanto evoluto il modo di formare e aggiornare coloro che svolgono e svolgeranno la pratica medica nei prossimi anni.

Ancora oggi la formazione in aula è la tipologia educativa ancora più diffusa nella sanità, nonostante un lieve incremento di eventi di formazione in laboratorio, di formazione situata e di formazione a distanza. E soprattutto l’aula viene ancora identificata con la lezione frontale.

Mentre oggi le possibilità di facilitare l’apprendimento con un alto valore aggiunto per la pratica professionale medica e per la qualità delle cure sono estremamente più ampie, e la progettazione di percorsi didattici – siano essi in aula o a distanza – deve tenere conto di questi fondamentali principi:

– l’apprendimento in campo medico è facilitato se la didattica si svolge in un contesto pertinente e realistico;

– l’apprendimento è un processo collaborativo, in cui discenti portano i loro bisogni e le loro esperienze;

– occorre valorizzare l’esercizio del pensiero critico, della flessibilità, dell’orientamento al problem solving, del lavoro in team;

– in campo sanitario il valore didattico esperienziale di un laboratorio clinico (anche interdisciplinare), di un tirocinio, di un bedside training, di una formazione situata, sono infinitamente superiori a quello di qualsiasi lezione teorica.

Proprio per tutte queste ragioni noi protagonisti della formazione dobbiamo essere pronti alla sfida e non possiamo fare a meno di supportare l’evoluzione della Digital Health con l’introduzione di nuovi strumenti metodologici e didattici.

LA NOSTRA ESPERIENZA AL SERVIZIO DI UNA DIGITAL HEALTH E-LEARNING

Per la formazione sanitaria disponiamo di molte soluzioni e-learning che offrono la possibilità di ricostruire situazioni di training immersive, simulazioni, illustrazioni di casi reali:

Case Study e Visual Storytelling.

Costruzione di una storia, nel primo caso reale, nel secondo caso fittizia ma ambientata in un contesto sanitario realistico che permette di contestualizzare gli argomenti trattati e di sentirsi immersi nella realtà. La storia rappresentata può essere anche interattiva, in modo che il discente possa incidere sull’esito degli avvenimenti.

Simulazioni, Serious Game, Palestre Virtuali.

Giochi o simulazioni didattiche che allenano la capacità decisionale in situazioni che coinvolgono molteplici variabili pratiche ed emotive. La simulazione interattiva è una tipologia didattica che ha lo scopo fondamentale di sviluppare abilità e competenze da applicare nel mondo reale attraverso l’esercizio in un ambiente simulato e protetto, e si adatta quindi molto efficacemente a un contesto come quello sanitario in cui sia necessario sperimentare ex ante ed allenare le capacità di decisione e/o di utilizzo di specifici strumenti.

Video

La produzione di contenuti su Video è ormai diventata uno strumento integrato in molti corsi online, ma può diventare anche lo strumento principale per l’erogazione di contenuti didattici. Il Video coinvolge il discente, ne attiva l’attenzione e l’interesse, e offre la possibilità di semplificare la descrizione di casi, situazioni e strumenti. E’ uno strumento perfetto per illustrare le caratteristiche e le potenzialità di un nuovo dispositivo medico, o per illustrare con una situazione reale una procedura.


(*) KPMG segnala una crescita costante maggiore del 5% annuo nella vendita di dispositivi medici con soluzioni AI, e secondo Accenture il settore produrrà 6,6 miliardi di dollari nel 2021 contro i 600 milioni registrati nel 2014.