AFFILIAZIONE
Dairi Azienda Ospedaliera-Universitaria Ss Antonio e Biagio e Cesare Arrigo
AUTORE PRINCIPALE
Dott. Roveta Annalisa
Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita
login avvenuto
GRUPPO DI LAVORO
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
La crescente quantità e complessità dell’informazione scientifica rende sempre più difficile per i professionisti sanitari integrare evidenze aggiornate in clinica, ricerca e formazione, a causa dei tempi e delle competenze richieste per ricerca, analisi critica e sintesi.
Strumenti basati su intelligenza artificiale (AI) possono supportare l’analisi e la sintesi delle evidenze scientifiche, facilitando l’applicazione dei principi di Evidence-Based Medicine (EBM) nei contesti clinici e organizzativi.
Presso l’Azienda Ospedaliero Universitaria di Alessandria, il Dipartimento Attività Integrate Ricerca e Innovazione (DAIRI), infrastruttura dedicata al supporto metodologico, organizzativo e formativo alla ricerca sanitaria, ha avviato una sperimentazione per valutare fattibilità e impatto dell’integrazione di strumenti di AI nei processi di ricerca clinica, aggiornamento professionale e supporto alle decisioni basate su evidenze.
Il progetto prevede un Proof of Concept di sei mesi per valutare l’utilizzo di DatAIMed, piattaforma basata su intelligenza artificiale generativa, progettata per supportare la ricerca bibliografica, l’analisi degli articoli scientifici e la produzione di sintesi strutturate della letteratura.
La sperimentazione è articolata in tre fasi: una fase pilota rivolta a 20 professionisti selezionati per valutare usabilità e casi d’uso; una fase di estensione controllata per analizzare le modalità di utilizzo nei diversi contesti clinici e di ricerca; una fase di diffusione aziendale per valutare l’integrazione dello strumento nei processi di aggiornamento professionale, produzione scientifica e applicazione della EBM.
La valutazione si basa su KPI quantitativi e qualitativi per monitorare l’adozione della piattaforma e il suo impatto sui processi di ricerca e sull’uso delle evidenze scientifiche. Tra i principali indicatori: numero di ricerche, articoli analizzati, sintesi generate, frequenza d’uso e tasso di attivazione degli utenti. Survey strutturate e analisi pre-post permetteranno inoltre di valutare l’impatto sull’adozione dell’EBM, sulla riduzione dei tempi di revisione della letteratura e sul supporto alle attività di ricerca e formazione. Il progetto punta infine a produrre evidenze real-world sull’integrazione dell’AI in sanità e a definire un modello organizzativo replicabile per l’impiego di strumenti di AI a supporto della produzione, interpretazione e applicazione della conoscenza scientifica nella pratica clinica.
Strumenti basati su intelligenza artificiale (AI) possono supportare l’analisi e la sintesi delle evidenze scientifiche, facilitando l’applicazione dei principi di Evidence-Based Medicine (EBM) nei contesti clinici e organizzativi.
Presso l’Azienda Ospedaliero Universitaria di Alessandria, il Dipartimento Attività Integrate Ricerca e Innovazione (DAIRI), infrastruttura dedicata al supporto metodologico, organizzativo e formativo alla ricerca sanitaria, ha avviato una sperimentazione per valutare fattibilità e impatto dell’integrazione di strumenti di AI nei processi di ricerca clinica, aggiornamento professionale e supporto alle decisioni basate su evidenze.
Il progetto prevede un Proof of Concept di sei mesi per valutare l’utilizzo di DatAIMed, piattaforma basata su intelligenza artificiale generativa, progettata per supportare la ricerca bibliografica, l’analisi degli articoli scientifici e la produzione di sintesi strutturate della letteratura.
La sperimentazione è articolata in tre fasi: una fase pilota rivolta a 20 professionisti selezionati per valutare usabilità e casi d’uso; una fase di estensione controllata per analizzare le modalità di utilizzo nei diversi contesti clinici e di ricerca; una fase di diffusione aziendale per valutare l’integrazione dello strumento nei processi di aggiornamento professionale, produzione scientifica e applicazione della EBM.
La valutazione si basa su KPI quantitativi e qualitativi per monitorare l’adozione della piattaforma e il suo impatto sui processi di ricerca e sull’uso delle evidenze scientifiche. Tra i principali indicatori: numero di ricerche, articoli analizzati, sintesi generate, frequenza d’uso e tasso di attivazione degli utenti. Survey strutturate e analisi pre-post permetteranno inoltre di valutare l’impatto sull’adozione dell’EBM, sulla riduzione dei tempi di revisione della letteratura e sul supporto alle attività di ricerca e formazione. Il progetto punta infine a produrre evidenze real-world sull’integrazione dell’AI in sanità e a definire un modello organizzativo replicabile per l’impiego di strumenti di AI a supporto della produzione, interpretazione e applicazione della conoscenza scientifica nella pratica clinica.
