L’imaging medico ha fatto molta strada. Ciò che è iniziato con i raggi X si è ampliato nel corso degli anni con TAC, risonanza magnetica, ultrasuoni e ora una nuova ondata di strumenti che promettono scansioni più veloci: Interpretazione assistita dall’intelligenza artificiale e macchine portatili che possono essere trasportate direttamente al letto del paziente.
Questi progressi fanno sperare in una diagnosi più precisa e in un’assistenza più efficiente, ma sollevano anche interrogativi sui costi e sul fatto che i benefici valgano il disturbo.
Un recente sondaggio Sermo mostra quanto i medici siano divisi nella pratica quotidiana. Un quarto dei medici intervistati afferma che la diagnostica per immagini avanzata è completamente integrata nel proprio flusso di lavoro, mentre un altro 35% la utilizza selettivamente per i casi complessi. Ma il 31% non l’ha adottata in modo diffuso o non la usa affatto in casa.
Questa ripartizione approssimativa di 60/40 ci dice che c’è molto di più sotto la superficie. Questo articolo scava nei dati del sondaggio e nei commenti dei membri di Sermo per esplorare cosa spinge l’adozione e cosa la frena nel 2025.
Quali fattori influenzano l’adozione di strumenti di imaging medico?
Per quanto si parli di nuovi scanner e di componenti aggiuntivi di intelligenza artificiale, i medici tendono a ridurre le decisioni alle basi: questa tecnologia migliora davvero la cura del paziente? E quali sono i vantaggi della tecnologia di imaging medico?
In un sondaggio Sermo, più della metà degli intervistati (54%) ha dichiarato che i benefici clinici e l’accuratezza diagnostica sono i fattori più importanti per decidere se adottare nuovi strumenti di imaging. Tutti gli altri fattori, come il ritorno sull’investimento (14%), la compatibilità con il flusso di lavoro (14%), l’orientamento della leadership (8%) o la domanda dei pazienti (7%) sono rimasti molto indietro.
Questo suggerisce che i medici non si batteranno per un nuovo strumento a meno che non migliori la diagnostica o renda più affidabili le loro decisioni. Come ha detto un internista, “La diagnostica per immagini avanzata ha un potenziale innegabile per migliorare la diagnostica, ma la sua adozione deve essere guidata dal valore clinico piuttosto che dal solo entusiasmo tecnologico”.
Questo sentimento rispecchia ciò che stiamo iniziando a vedere nelle ricerche più recenti. Uno studio multicentrico condotto nel 2024 in radiologia ambulatoriale ha rilevato che l’interpretazione assistita dall’intelligenza artificiale delle radiografie ha ridotto i tempi di consegna dei referti fino all’82%, mantenendo una sensibilità diagnostica del 96,9% per il rilevamento delle fratture. I ricercatori hanno notato che una lettura più rapida non solo ha aiutato i medici a prendere decisioni più rapidamente, ma ha anche ridotto gli arretrati dei pazienti. Tuttavia, hanno avvertito che i vantaggi dipendono dall’integrazione del flusso di lavoro e da un’adeguata supervisione, proprio le stesse preoccupazioni sollevate dai membri di Sermo.
Uno specializzando in Radiologia ha ripreso la stessa tensione da un’angolazione diversa, osservando che, sebbene la diagnostica per immagini possa guidare la diagnosi e il trattamento, non è sempre necessaria e comporta dei rischi: “Molti di questi esami non sono sempre strettamente necessari… espongono i pazienti a livelli elevati di radiazioni”. In altre parole, il “beneficio clinico” non riguarda solo scansioni migliori, ma anche quando è opportuno utilizzare strumenti avanzati come la TAC, la risonanza magnetica o gli ultrasuoni abilitati dall’intelligenza artificiale e quando invece le tecniche di imaging più convenzionali sono ancora sufficienti. Diversi studi comparativi recenti lo confermano, dimostrando che, sebbene l’imaging avanzato migliori l’individuazione delle lesioni in oncologia e neurologia, i guadagni in termini di risultati possono essere modesti , a meno che l’imaging non modifichi il piano di trattamento.
I medici sono anche consapevoli che il valore da solo non garantisce l’adozione. Il
La tecnologia stessa aggiunge pressione a questo calcolo. Gli scanner MRI portatili che possono essere portati al capezzale del paziente, come lo Swoop di Hyperfine, stanno trasformando l’imaging point-of-care riducendo i tempi di scansione e la necessità di infrastrutture, ma a un costo
Infine, i dati mostrano quanto poco influisca la pressione dall’alto verso il basso. Solo il 7% ha dichiarato che la domanda dei pazienti e l’8% che le decisioni dei dirigenti influenzano l’adozione. Un medico di base ha aggiunto che la diagnostica per immagini apporta un valore solo quando l’economia e la formazione sono in linea: “La vedo come un vero valore aggiunto solo quando si adatta alle esigenze cliniche dei miei pazienti, il mio team è addestrato a usarla bene e i costi sono bilanciati da chiari miglioramenti nei risultati”. I benefici clinici possono aprire la porta, ma i costi e i flussi di lavoro decidono se i medici possono effettivamente attraversarla. Come ha spiegato un altro membro di Sermo, “più nuovo non significa sempre migliore; l’aumento dei costi di implementazione potrebbe non giustificare il grado di miglioramento rispetto ai protocolli esistenti”.
La lezione è che i medici resistono alle pressioni esterne a meno che non siano in linea con l’evidenza e il giudizio clinico. L’adozione rimane saldamente guidata dai medici.
Quali sono i maggiori ostacoli all’adozione di nuovi strumenti di imaging?
Se il valore clinico è ciò che spinge i medici verso l’adozione, il costo è ciò che li allontana.
Nel sondaggio di Sermo, il 44% degli intervistati ha dichiarato che il costo e il ROI poco chiaro sono il principale ostacolo all’integrazione di nuovi sistemi di imaging nel loro flusso di lavoro. Questo numero potrebbe sembrare ovvio, ma i commenti dimostrano che il costo non è mai solo il prezzo di uno scanner. In questo caso, si tratta di sostenibilità e dell’ecosistema nascosto di budget, manutenzione e capitale.
Uno stomatologo che lavora in un ospedale pubblico lo ha descritto senza mezzi termini: “Gli ostacoli sono i costi e, dato che lavoro in un ospedale pubblico, non abbiamo molte nuove tecnologie di imaging perché non c’è budget, e le apparecchiature che abbiamo sono in cattivo stato perché non abbiamo il personale per ripararle”.
Un altro internista è stato più conciso: “Il costo è, come sempre, il fattore limitante per l’implementazione di nuove tecnologie”. Per gli ambulatori privati, può essere un’impresa impossibile. Per gli ospedali pubblici, si tratta di capire se gli strumenti si romperanno più velocemente di quanto possano essere riparati.
La formazione si è piazzata al secondo posto nel sondaggio, con il 18% che ha indicato la mancanza di supporto. Anche in questo caso, la preoccupazione non è tanto quella di spuntare una casella di certificazione, quanto quella di avere fiducia in se stessi. Come ha osservato un dermatologo, “sarebbe utile frequentare corsi di aggiornamento per sapere esattamente cosa è stato approvato… e le tempistiche previste per l’approvazione di nuove tecnologie”. E un anestesista ha dato voce alla stanchezza che molti provano di fronte a nuovi strumenti: “È già abbastanza difficile adattarsi all’uso degli ultrasuoni, non riesco a immaginare di incorporare un’altra tecnica di imaging”. Senza formazione, l’imaging avanzato viene percepito come un ulteriore onere, non come un aggiornamento.
Poi c’è la “tassa nascosta” dell’adozione: I grattacapi dell’IT e le risorse. Il 15% dei medici intervistati su Sermo ha citato l’integrazione del sistema e il 9% ha segnalato vincoli di tempo o di personale. Un medico di base ha spiegato come queste difficoltà si manifestano giorno per giorno: “A volte l’accesso limitato, i ritardi nella programmazione o la mancanza di integrazione del sistema possono rendere le cose più complicate”. Un altro medico di base ha esortato a un’implementazione graduale per evitare disagi: “Un’attenta fase di pilotaggio, una solida formazione e un’implementazione graduale possono mitigare le interruzioni e massimizzare il ritorno sull’investimento”.
Queste barriere non fanno notizia come le nuove scoperte dell’intelligenza artificiale, ma per i medici sono decisive. Senza finanziamenti, formazione e supporto all’integrazione, anche le tecnologie di imaging più impressionanti rischiano di diventare macchine inutilizzate in un angolo.
Come fanno i medici a decidere se la nuova diagnostica per immagini vale il costo?
Anche quando la promessa clinica sembra forte, i medici non si affrettano ad adottare un nuovo strumento di imaging senza un attento processo di valutazione.
Nel sondaggio Sermo, quasi la metà (49%) ha dichiarato che le prove e gli studi clinici sono il loro filtro principale. Un altro 21% si affida ai colleghi. Un numero molto inferiore ha indicato i mandati istituzionali (9%), le dimostrazioni dei fornitori (7%) o ha dichiarato di essere coinvolto raramente (12%).
I medici hanno visto abbastanza tecnologie lanciate con grandi promesse per poi fallire nella pratica reale. Un medico di base lo ha spiegato chiaramente: “Di solito cerco studi clinici solidi, questo è ciò che conta davvero quando decido se una nuova tecnologia di imaging vale la pena. Mi piace sentire quello che dicono i miei colleghi, ma alla fine della giornata, sono i dati concreti a convincermi”.
Tuttavia, i numeri da soli non bastano a chiudere l’affare. I contributi dei colleghi hanno un peso reale perché si basano su realtà condivise. Un medico di base ha sottolineato come la diagnostica per immagini dia forma al lavoro interdisciplinare: “Il reparto di patologia si basa sull’accuratezza dell’anamnesi, della diagnostica per immagini e dei test ausiliari… Le procedure di lordizzazione possono essere modificate in base alla diagnostica per immagini”.
Un altro medico ha tagliato corto: “Tutto ciò che può aiutare i miei pazienti… Detto questo, le novità tendono a essere più costose e con meno prove. Ma se mi mostri le prove e la convenienza, io ci sto”. I colleghi convalidano ciò che funziona sotto pressione, non solo in studi controllati, e questo è importante. Le comunità come Sermo rendono possibili queste conversazioni tra pari, offrendo ai medici uno spazio per confrontare le esperienze e i risultati e per ottenere informazioni sincere su come le nuove tecnologie si comportano nella pratica reale.
Ciò che non ha molta influenza sono le dimostrazioni dei fornitori o gli editti dei dirigenti. Un patologo è stato schietto: “Non adottiamo nuove tecnologie solo per vanità. La adottiamo se e solo se produce un buon ritorno sull’investimento”. Uno psichiatra ha aggiunto una cautela specifica per la sua specialità: “L’imaging… il più delle volte aggiunge informazioni interessanti che finiscono per non essere clinicamente rilevanti o con un rendimento sufficientemente alto da giustificare il costo per il paziente o il sistema sanitario”.
Il risultato è chiaro: le decisioni di adozione dipendono in ultima analisi dai medici. Le dimostrazioni possono creare le premesse e la leadership può spingere, ma se i medici non vedono le prove, la convalida dei colleghi e la rilevanza clinica, i nuovi strumenti non si affermeranno.
Guardando al futuro: che ruolo avrà l’IA nel futuro dell’imaging medico?
Guardando al futuro, i medici sono cautamente ottimisti riguardo agli strumenti di imaging avanzati.
Nel sondaggio di Sermo, il 22% ha dichiarato di essere molto propenso a espandere il proprio utilizzo nei prossimi due anni, mentre il 41% si è detto piuttosto propenso, ma sempre con l’avvertenza che ciò deve essere in linea con i budget e gli obiettivi.
Come ha detto un chirurgo ortopedico, “La tecnologia ha un costo e le risorse finanziarie sono limitate, come possiamo risolvere il problema?”. Un altro medico di medicina interna spera che i costi non siano un fattore limitante, scrivendo: “La diagnostica per immagini avanzata sembra essere uno strumento promettente… speriamo che i costi non siano un fattore limitante importante… e che questo strumento si traduca in migliori risultati per i pazienti”. Tuttavia, circa un quarto dei medici intervistati non prevede alcuna espansione. Alcuni ritengono che gli strumenti attuali siano sufficienti, altri vedono le barriere come inamovibili.
E poi ci sono gli strumenti di imaging medico AI. È qui che si scontrano ottimismo e scetticismo. Alcuni la definiscono esagerata, altri dicono che presto sarà la norma, ma quasi tutti concordano sul fatto che definirà la prossima fase dell’utilizzo dell’imaging medico.
L’imaging AI funziona utilizzando algoritmi addestrati su vasti set di immagini mediche per riconoscere modelli, evidenziare anomalie e assistere i medici nell’interpretazione delle scansioni in modo più rapido e accurato, il che contribuisce a migliorare l’accuratezza, la velocità e l’accesso al punto di cura. Tuttavia, anche se questi strumenti possono evidenziare ciò che un medico potrebbe voler esaminare più da vicino, non sostituiscono il giudizio clinico. È sempre il medico a prendere la decisione finale, assicurandosi che la diagnosi sia accurata e contestuale.
Sebbene molti medici siano positivi riguardo all’imaging AI, altri ritengono che altri progressi vengano messi in ombra da questa tecnologia. Ad esempio, un radiologo afferma: “L’IA è sopravvalutata, ma l’imaging point-of-care (POC) è una svolta epocale”. Non si tratta di un vero e proprio rifiuto dell’IA, ma di un riconoscimento del fatto che l’IA è un elemento della più ampia rivoluzione dell’imaging che consente la diagnostica point-of-care. La vera svolta non riguarda tanto il modo in cui le immagini vengono interpretate, quanto piuttosto il luogo in cui possono essere acquisite e utilizzate. Per molti medici, il più grande passo avanti è la possibilità di portare l’imaging avanzato fuori dalla sala radiologica e direttamente al letto del paziente, mettendo la tecnologia al servizio del momento clinico e non viceversa.
Il futuro dipende meno dai progressi dell’hardware e più dalla capacità dell’intelligenza artificiale di integrarsi in modo fluido per aggiungere chiarezza, senza sopraffare la pratica.
Aspetto fondamentale
La diagnostica per immagini avanzata sta ridisegnando la diagnostica, ma i medici di Sermo lo dicono chiaramente: l’adozione riguarda il valore, non la novità. I benefici clinici guidano le decisioni, mentre i costi e il flusso di lavoro rimangono i principali freni. Le prove e la convalida dei colleghi contano molto di più delle dimostrazioni dei fornitori o delle pressioni dei dirigenti, mantenendo l’adozione saldamente guidata dai medici.
In prospettiva, la maggior parte dei medici prevede che l’uso dell’imaging avanzato si espanderà, ma solo se verranno risolti i problemi di budget e di integrazione. E con l’IA all’orizzonte, la prossima fase dipenderà dal fatto che essa faciliti davvero la pratica o semplicemente aggiunga complessità.
L’equilibrio tra promesse e sovraccarico è ancora in fase di definizione. Come vedi la diagnostica per immagini avanzata nel tuo studio? I nuovi strumenti ti hanno aiutato a prendere decisioni più rapide e chiare o hanno aggiunto più attrito che valore?
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