Perché l’introduzione dell’AI nella cura a lungo termine richiede così tanto tempo

L’AI sta facendo passi significativi in molti settori, ma la sua adozione nelle strutture di cura a lungo termine rimane lenta e difficile. Sebbene l’AI abbia il potenziale di rivoluzionare l’assistenza ai pazienti attraverso la rilevazione delle cadute, la prevenzione delle piaghe da decubito e la valutazione della qualità del sonno, la strada per un’ampia diffusione è stata tutt’altro che veloce. Questo è un problema di grande importanza per gli investitori, i responsabili delle case di cura e gli integratori di sistemi, tutti consapevoli del potenziale trasformativo dell’AI. Eppure, nonostante la sua promessa, l’AI nella cura a lungo termine non sta essere implementato alla velocità o alla scala che ci si potrebbe aspettare.

Ciò non significa che l’AI debba essere accettata senza alcun controllo o salvaguardia, ma c’è una chiara apprensione nel settore dell’assistenza che sta facendo sì che il settore rimanga indietro rispetto ai tempi. Se si guarda altrove, c’è più apertura all’AI da parte di altri settori, anche in altri settori sanitari. L’AI sta essere utilizzato sempre più per diagnosticare malattie, formare gli operatori sanitari e rendere più facile il loro lavoro, quindi perché non dovrebbe essere lo stesso nella cura a lungo termine?

Cosa dovrebbero sapere i venture capitalisti

Per i venture capitalisti, l’AI nella cura a lungo termine è attraente per diverse ragioni. In primo luogo, il software sanitario è solitamente venduto attraverso accordi di licenza ricorrenti, il che rende le aziende che offrono queste soluzioni obiettivi di acquisizione primari. Le aziende con entrate ricorrenti, specialmente in un settore robusto come la sanità, sono attraenti per l’acquisizione a valutazioni premium. L’attività di mercato recente sottolinea questo: ad esempio, nel luglio 2024, Nordic Capital ha acquisito la maggioranza di Senso, mentre Avasure ha acquisito Ouva, segnalando un caldo mercato di investimenti nel settore della cura a lungo termine.

Ma nonostante questi driver di mercato, i venture capitalisti chiedono spesso: “Quale tecnologia dominerà?” Ci sono molti concorrenti – wearable, radar e sensori ottici – ma identificare la soluzione vincente non è facile per loro.

I responsabili delle case di cura: navigare tra agende in competizione

Il problema principale per i fornitori di cura a lungo termine è la crescente carenza di personale. L’AI può aiutare aumentando la produttività degli operatori sanitari del 20-30%, rendendolo uno strumento cruciale per mantenere la qualità dell’assistenza di fronte alle limitazioni delle risorse. Tuttavia, i responsabili delle case di cura devono essere consapevoli delle agende in competizione tra i fornitori. Molti integratori di sistemi hanno stabilito relazioni a lungo termine con le case di cura e potrebbero non essere pienamente incentivati ad adottare l’AI. Il motivo è semplice: il loro reddito dipende dalla vendita e dalla manutenzione di sistemi attuali, spesso obsoleti. Questi sistemi stanno iniziando a essere oscurati dall’introduzione dell’AI, che semplifica tutto e utilizza meno attrezzature, come una sola telecamera che può essere combinata con l’apprendimento della visione artificiale.

Le strutture di cura a lungo termine si affidano fortemente a queste tecnologie obsolete, spesso installate da integratori di sistemi con interessi finanziari nel mantenimento dello status quo. L’elenco dei prodotti attualmente in uso include sensori di movimento a infrarossi, contatti di porta, monitoraggio acustico, sensori di letto e dispositivi indossabili. Sebbene questi sistemi siano funzionali, sono lontani dall’essere ottimali in quanto generano così tanti allarmi falsi che gli operatori sanitari sviluppano una stanchezza agli allarmi. Il vantaggio per gli integratori di sistemi è che questi sistemi richiedono una manutenzione frequente e un supporto.

Per gli integratori di sistemi specializzati nella sicurezza, il mercato della cura a lungo termine presenta un’opportunità promettente. La sicurezza è uno spazio competitivo e sovrappopolato – un “ocean rosso”. Al contrario, le strutture di cura a lungo termine rappresentano un “ocean blu” emergente grazie all’introduzione dell’AI. C’è denaro da guadagnare per coloro che sono disposti a cambiare direzione verso questo mercato in crescita, ma devono capire le sfide uniche che l’AI porta con sé.

Il problema schiacciante nella cura

I problemi che affliggono il settore della cura a lungo termine sono immensi e duplice:

1. Aumento della domanda di assistenza, trainata da una popolazione che invecchia rapidamente e da una maggiore aspettativa di vita.
2. Riduzione dell’offerta di operatori sanitari, aggravata da tassi di natalità in declino negli ultimi decenni. Un’analisi recente ha scoperto che il tasso di fecondità del Regno Unito sta calando più velocemente di qualsiasi altro paese del G7, scendendo del 8%.

A livello globale, il mercato dei letti di cura è destinato a esplodere – da 63 milioni oggi a 121 milioni entro il 2050. La sfida è come soddisfare questa crescente domanda gestendo risorse umane limitate. Gli operatori sanitari in tutto il mondo stanno già lavorando troppo, con lunghe ore di lavoro, bassi salari e alto stress, portando sempre più di loro a lasciare l’industria in modo comprensibile.

Perché l’adozione dell’AI sta impiegando così tanto tempo

La lenta adozione dell’AI nella cura a lungo termine si riduce a quattro fattori chiave:

1. Resistenza degli integratori di sistemi: l’AI minaccia di sostituire i molti sensori attualmente utilizzati nelle strutture di cura con una soluzione basata su una sola telecamera alimentata da una visione artificiale avanzata. Ciò, a sua volta, minaccia i flussi di entrate degli integratori di sistemi esistenti. In molti modi, questa situazione ricorda altre battaglie commerciali ben documentate – come Netflix contro Blockbuster o le fotocamere digitali contro Kodak e Polaroid. Il potenziale dirompente dell’AI è chiaro, ma la riluttanza dei giocatori esistenti ad adottarlo è altrettanto evidente.
2. Ritardo dell’hardware: l’esperto di robotica del MIT Rodney Brooks sottolinea che mentre l’adozione del software avviene a una velocità fulminea (pensiamo a ChatGPT che raggiunge 100 milioni di utenti in due mesi), l’hardware richiede molto più tempo per essere implementato. Le soluzioni alimentate dall’AI richiedono telecamere fisiche, cavi e installazione, il che rallenta inevitabilmente il processo di adozione.
3. Barriere di formazione e culturali: nella cura a lungo termine, gli operatori sanitari giovani imparano sul lavoro da personale più esperto. Sebbene questo modello di mentoraggio abbia i suoi vantaggi, crea anche una barriera significativa all’adozione di nuove tecnologie come l’AI. Gli operatori sanitari formati con metodi tradizionali sono spesso resistenti all’apprendimento di come lavorare con sistemi avanzati, il che può rallentare l’integrazione.
4. Percezione: l’AI è stata sottoposta a immense critiche, a volte comprensibili ma a volte a causa di una mancanza di educazione sull’argomento. C’è il timore che l’AI stia per sostituire i lavori nel settore sanitario, portando via entrate a persone che lavorano sodo. Tuttavia, quando l’AI è creata e applicata correttamente, l’obiettivo non è sostituire i lavori, ma migliorare e rendere più facile il lavoro delle persone, permettendo loro di concentrarsi sulle parti più importanti del lavoro di cura.

Conclusione: il futuro è qui, ma sta arrivando lentamente

L’AI offre un potenziale trasformativo per la cura a lungo termine, ma il processo di adozione è molto più lento di quanto necessario. I responsabili delle case di cura devono riconoscere l’opportunità che l’AI presenta per migliorare la produttività, anche se sfida il paesaggio dei fornitori esistenti. I venture capitalisti dovrebbero tenere d’occhio la tecnologia della visione che unifica e migliora i sistemi attuali frammentati. Gli integratori di sistemi che si rivolgono alle soluzioni basate sull’AI nella cura a lungo termine possono posizionarsi per il successo in un mercato in crescita e poco servito.

Infine, l’introduzione dell’AI nella cura a lungo termine sarà un processo lento ma inevitabile. La domanda non è se l’AI trasformerà questo settore, ma quanto velocemente accadrà – e chi guiderà la carica.