Capire in che misura gli operatori sanitari siano pronti ad adottare l'intelligenza artificiale nella loro pratica quotidiana. Valutare quanto ne sappiamo, come la percepiscono, quanto si fidano e quanto la utilizzano effettivamente. Questi sono stati gli obiettivi che hanno guidato il gruppo di ricerca dell'Università dell'Aquila, in collaborazione con l'Università La Sapienza di Roma e l'Università della Calabria.
Lo studio, pubblicato su Frontiers in Public Health, presenta l'I-KAPCAM-AI-Q, il primo strumento italiano in grado di misurare le conoscenze, l'attitudine e la preparazione dei medici all'intelligenza artificiale. I ricercatori spiegano che: "Comprendere il livello di preparazione degli operatori sanitari rappresenta un passo fondamentale per la corretta integrazione dell'intelligenza artificiale nei percorsi di cura”.
Il questionario
Il team ha sviluppato un questionario di 29 domande per valutare la conoscenza, il comportamento e la fiducia dei medici nelle applicazioni di intelligenza artificiale. Diciotto esperti ne hanno esaminato la struttura,mentre venti professionisti ne hanno testato la chiarezza e oltre duecento medici e specializzandi hanno partecipato alla sperimentazione.
Il risultato è uno strumento con elevata validità di contenuto (0,98) e una coerenza interna soddisfacente (α = 0,7481). Questi parametri, secondo gli autori, garantiscono affidabilità e accuratezza nella misurazione.
Solo il 17% dei partecipanti aveva ricevuto una formazione strutturata sull'uso dell'intelligenza artificiale durante i propri studi. Ciononostante, la maggioranza ha mostrato un atteggiamento positivo. Il 91% dei medici ha riconosciuto la coerenza della diagnosi proposta dall'intelligenza artificiale in scenari clinici simulati, dimostrando apertura e curiosità nei confronti della tecnologia.
Fiducia alta, formazione bassa
I dati raccolti descrivono un mondo sanitario diviso tra entusiasmo e incertezza. Molti professionisti ritengono che l'intelligenza artificiale possa migliorare le diagnosi differenziali e ottimizzare la gestione dei pazienti. Tuttavia, la mancanza di competenze specifiche rimane il principale ostacolo. L'80% degli intervistati ha indicato la mancanza di formazione come principale ostacolo, seguita dalla resistenza al cambiamento e dalle preoccupazioni relative alla sicurezza dei dati.
Le applicazioni più note sono la diagnostica per immagini e i chatbot clinici, mentre la robotica e il machine learning rimangono meno familiari. Gli specialisti evidenziano maggiore interesse e desiderano corsi di aggiornamento strutturati. Di questi, il 61% preferisce i corsi online, il 60% preferisce i corsi pratici, mentre meno della metà sceglie seminari in presenza.
Durante la sperimentazione, un caso clinico riguardava un paziente con sintomi di infezioni trasmesse frequentemente. Il 91% dei partecipanti concordava con la diagnosi suggerita dall'IA, un risultato che, secondo gli autori: "Indica una buona corrispondenza tra ragionamento clinico e supporto algoritmico".
I ricercatori sottolineano che: “L'obiettivo non è valutare l'accuratezza dell'intelligenza artificiale, ma comprendere quanto i professionisti si sentano pronti a interagire con i sistemi automatizzati e quali fattori influenzano questa disponibilità”.
Prossimi passi della ricerca
Il team dell'Università dell'Aquila intende estendere l'uso del questionario a livello nazionale. I ricercatori spiegano che: "Le future applicazioni su larga scala dell'I-KAPCAM-AI-Q dovrebbero concentrarsi su studi longitudinali per osservare come le conoscenze e gli atteggiamenti dei medici nei confronti dell'IA evolvono nel tempo con la crescente esposizione alle nuove tecnologie".
Il team prevede inoltre di arricchire il questionario con nuovi scenari clinici, adattandolo a diverse specialità mediche per valutarne l'efficacia in diversi contesti sanitari: "Vogliamo capire come le risposte variano a seconda delle regioni, degli ospedali e dei livelli di infrastruttura tecnologica", spiegano gli autori.
Il prossimo passo, come riportato nello studio, sarà indagare la relazione tra la "prontezza all'IA" misurata dall'I-KAPCAM-AI-Q e l'effettivo successo dell'integrazione delle tecnologie di IA nella pratica clinica. Questa prospettiva, secondo i ricercatori: "Potrebbe offrire una guida concreta per la formazione, la pianificazione e lo sviluppo dell'IA nella sanità pubblica italiana".