OBIETTIVO: Aumentare la consapevolezza dei partecipanti sui ritardi che caratterizzano l’avvio e la titolazione della terapia insulinica in real life; – Esplorare il fenomeno dell’inerzia da un altro punto di vista, sfruttando le potenzialità dell’intelligenza artificiale; – Conoscere come l’intelligenza artificiale possa supportare il diabetologo – Discutere sulle strategie per superare l’inerzia

RAZIONALE: In medicina i Sistemi Sanitari richiedono scelte coerenti, appropriate e sostenibili. La complessità della medicina oggi va certamente oltre la capacità della mente umana, gli stessi pazienti sono sempre più complessi e sappiamo quanto i fattori che impattano sull’efficacia a lungo termine del trattamento dipendano da variabili non più solo “numeriche”, ma anche da altre informazioni difficilmente strutturabili. In questo quadro così complesso i progressi nella potenza di calcolo svolgono un ruolo centrale per l´analisi dei Big Data e per l´acquisizione della conoscenza. Avere la possibilità di raccogliere ed utilizzare in modo coerente, in questo mare magnum, le informazioni chiave diventa centrale e prioritario. Per fare questo è determinante utilizzare strumenti di analisi efficaci ed affidabili, oggi rappresentati dalle nuove tecniche di Intelligenza Artificiale (IA). Queste riconoscono ed utilizzano sistemi di Machine Learning che sono in grado di “districarsi” ed imparare da queste immense moli di dati, anche con intrinsechi sistemi di riconoscimento e gestione dell’errore. In sintesi, la IA è una macchina in grado di risolvere problemi e di riprodurre attività proprie dell’intelligenza umana. In un futuro non troppo lontano l´intelligenza artificiale, grazie ad algoritmi capaci di apprendere e migliorare autonomamente le proprie abilità, offrirà soluzioni efficaci per soddisfare le più disparate esigenze ed arriverà ad occuparsi di problemi che oggi possono sembrare ostacoli insormontabili, a beneficio della collettività. La capacità di elaborare, anche in tempo reale, tramite algoritmi sempre più potenti, un´ingente ed eterogena mole di dati consente di estrarre conoscenza e, in misura esponenziale, di effettuare valutazioni predittive sui comportamenti degli individui nonché, più in generale, di assumere decisioni per l´intera collettività.

AMD ha deciso che questo nuovo ambito di scienza andava approfondito grazie alle sue grandi potenzialità e da tempo ha sviluppato cultura e sperimentazioni in questo ambito.

Come primo tema di analisi con questi nuovi strumenti, AMD ha scelto di lavorare sull’inerzia terapeutica, in ogni fase del percorso di cura.

Ci hanno infatti sempre lasciati molto perplessi i risultati mediocri che emergono dagli Annali AMD, a fronte di una ampia formazione sull’importanza della tempestività e della necessità di agire in modo intensivo per raggiungere gli obiettivi di cura.

Nel lavoro intrapreso con la ‘explainable IA’ (IA spiegabile a regole) sono emerse delle motivazioni, alla base dell’inerzia, innovative e mai prima valutate. Abbiamo imparato a dare valore a variabili dinamiche che sembrano avere un peso rilevante nel condizionare l’atteggiamento del medico. In particolare l’atteggiamento terapeutico errato è sembrato più verosimile.

I punti di forza emersi dalle prime sperimentazioni con gli strumenti di IA sono stati la credibilità e l’affidabilità del sistema, la velocità di ottenimento dei risultati, l’identificazione di nuove variabili supportate dai dati, con la possibilità di estrarre conoscenza nascosta, l’identificazione, attraverso i dati, di atteggiamenti da correggere nel processo decisionale del clinico e l’identificazione di nuovi driver che influenzano i fenomeni analizzati.

 

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