Come i leader di progetto possono colmare il divario di fiducia nei progetti sanitari potenziati dall’IA

Galen Low: Qual è il ruolo che i leader di progetto svolgono nel costruire questa fiducia all'interno dei progetti di sanità basati sull'IA?

David Doan: I project manager non sono solo esecutori di compiti. Devono inquadrare un progetto di IA non solo come una consegna tecnologica, ma come un cambiamento centrato sulla persona. Si tratta di integrare quella tecnologia con ciò che io chiamo umanizzare il progetto di IA.

Galen Low: Perché è così importante che la sanità trovi nuovi modi per adottare l'IA?

David Doan: In gioco c'è molto più che efficienza ed efficacia. Questo ha un impatto diretto sulla cura del paziente. Se quell'adozione fallisce, c'è il grave rischio che i pazienti perdano opportunità di interventi salva-vita. Potrebbero esserci diagnosi errate se la modellazione predittiva non ha senso, specialmente se i modelli di IA sono addestrati su dati incompleti. Pertanto, la popolazione emarginata potrebbe subire peggiori risultati di salute.

Galen Low: La sanità è così interessante perché ha quel rigore per impostazione predefinita. Ha così tanti stakeholder con prospettive molto diverse e quindi è quasi una delle versioni più complesse dell’implementazione dell’IA per creare soluzioni che portino a risultati migliori per le persone.

Benvenuti al podcast di The Digital Project Manager — il programma che aiuta i leader della delivery a lavorare in modo più intelligente, consegnare più rapidamente e condurre meglio nell’era dell’IA. Sono Galen e ogni settimana esploriamo strategie reali, nuovi strumenti, framework collaudati e qualche volta qualche storia di guerra dalla prima linea della gestione progetti. Che tu stia guidando grandi progetti di trasformazione, gestendo workflow con IA oppure semplicemente cercando di tenere sotto controllo il caos, sei nel posto giusto. Iniziamo subito.

Oggi parliamo dell’enorme potenziale dell’IA in ambito sanitario e di cosa possono fare i leader di progetto per costruire fiducia, evidenziare rischi, sostenere l’etica e, in ultima analisi, migliorare le cure ai pazienti tramite progetti sanitari basati su IA.

Il mio ospite oggi è David Doan, Direttore e Consult Partner per Sanità & Governo presso Kyndryl. David è un leader nella trasformazione digitale sanitaria, con oltre 30 anni di esperienza clinica e consulenziale. Ha iniziato la sua carriera al letto dei pazienti come infermiere per 10 anni, poi ha svolto consulenza presso McKesson, Accenture, Ernst & Young, e ora collabora con clienti C-Level e dirigenti IT per guidare la trasformazione digitale strategica, l’innovazione IA e iniziative di cura basate su valore presso Kyndryl.

Oltre a ciò, David è presidente della PMI Los Angeles, membro del consiglio di amministrazione di altre cinque organizzazioni no profit, mentore per l’Asian American Professional Association, e questa è solo metà del suo percorso di riconoscimenti e successi.

Davvero impressionante, David. Grazie di essere qui con noi.

David Doan: Un piacere, Galen. Assolutamente.

Galen Low: So che abbiamo affrontato tanti temi durante la preparazione. In questa puntata, spero possiamo concentrarci solo sull’entusiasmo e la paura che circondano l’IA nella cura del paziente e su cosa possiamo fare per affrontarli entrambi. Magari, semplicemente, cosa c’è in gioco per il nostro settore sanitario se non riusciamo ad adottare correttamente l’IA?

Come un quadro di fiducia può aiutare i leader di progetto ad allineare diversi gruppi di stakeholder. E magari, come project leader senza precedenti esperienze in sanità potrebbero entrare nel settore, o viceversa. Che ne pensi?

David Doan: Fantastico. Grandi discussioni, ottime domande. Ho il mio lavoro da svolgere ma penso di poter offrire qualche spunto basato sulla mia esperienza. Ottima discussione.

Galen Low: Be', se ho imparato qualcosa su di te finora, è che sei rapido e preparato. Quindi ti metterò alla prova. Qui abbiamo una tradizione: parto dalla grande domanda, quella calda, da cui poi possiamo allargare e costruire il contesto.

Dunque la mia domanda è questa: qual è la più grande paura che vivono i medici e gli operatori sanitari quando l’IA viene introdotta nel loro lavoro di cura?

David Doan: Ottima e molto pertinente domanda. La suddivido in due temi. Il primo è la paura di perdere la connessione umana e il giudizio. L’ho già accennato. Il secondo è davvero la paura della responsabilità. Iniziando la mia carriera da infermiere, scrivevo letteralmente tutto: non c’erano ancora cartelle cliniche elettroniche. Passando alla tecnologia, anche solo dare farmaci da una macchina chiamata Pyxis, temevamo sempre che potesse allontanarci dal paziente.

L’IA è senz'altro un altro esempio di tecnologia avanzata che può fare proprio questo. Per esempio, adesso c’è uno strumento di IA, macchine in grado di leggere i referti di una radiografia o di una PET. C'è la paura di non poter più toccare e sentire, di perdere la connessione umana e il giudizio. La medicina e l’infermieristica sono certo scienze, ma sono anche molto arte; richiedono molti dati, clinici e non clinici, ma l’ultimo pezzo del puzzle resta il giudizio clinico. È ciò che distingue un operatore non clinico da un clinico che deve esercitare al massimo della sua licenza, ma anche con senso di responsabilità.

Temono che l’IA possa sostituire il dialogo col paziente al letto, o anche solo durante una visita o tramite telemedicina. Temono di non poter, e non dover, perdere il giudizio clinico e la capacità decisionale.

Qualunque tecnologia o strumento deve quindi affrontare questo tema e deve necessariamente essere collaborativo coi clinici. Gli algoritmi che restituiscono delle previsioni devono assicurarsi che i dati siano davvero utili nel punto di cura e che i clinici possano capire, fidarsi e preservare la sacralità del rapporto paziente-curante, continuando a fornire giudizi clinici che guidano le decisioni.

Il tema della responsabilità è importante perché in medicina i clinici sono formati a non causare danno. Vogliamo essere certi che il modello di IA funzioni e che le raccomandazioni siano allineate con linee guida evidence-based e raccomandazioni di organizzazioni professionali serie.

La responsabilità ricade sul fatto che i clinici possano ancora avere l’ultima parola e mantenere la piena responsabilità, mentre il sistema di IA deve avere degli opportuni controlli per assicurare che i dati non siano falsi e rafforzare la fiducia.

Un po’ prolisso, ma direi che le due paure principali sono: la connessione e il giudizio umano da preservare e la responsabilità, sia del clinico che della tecnologia.

Galen Low: Mi piace il fatto che l’hai visto come arte e scienza insieme. È facile farsi prendere dalla prospettiva “sono solo informazioni, basta caricare tutta la conoscenza medica e sarà tutto disponibile”. Ma come dici tu, la storia delle rivoluzioni tecnologiche in sanità è lunga: dalle app per prescrizioni alla telemedicina, l’EHR, le cartelle cliniche elettroniche... ancora oggi non c’è solo progresso tecnologico, stiamo ancora costruendo fiducia, proprio a causa di quel giuramento di non nuocere.

Non basta una “scatola nera” che funziona il 90% delle volte. Serve il giudizio e l’umanità. E poi la coerenza: le allucinazioni dell’IA. Nel mio lavoro, va bene ricevere tre risposte diverse dallo stesso prompt... ma nella cura del paziente no. Dobbiamo essere molto più attenti e rigorosi.

Vorrei allargare la discussione. Parliamo di responsabilità e fiducia, dell’esperienza del paziente, dell’umanità… la tecnologia trova ormai da tempo la sua strada nella sanità, per buoni motivi.

Sotto alcuni aspetti l’IA sembra diversa, sotto altri no. Perché è così importante che la sanità trovi la via giusta per adottare l’IA? Cosa c’è in gioco qui e qual è il più grande ostacolo all’adozione dell’IA nella sanità?

David Doan: In gioco c’è più dell’efficienza e dell’efficacia delle interazioni tra clinici e pazienti o team di cura. Il tutto si riflette direttamente sugli esiti di salute. Parliamo di vasta portata, non solo di workflow migliore, ma di impatti diretti sulla cura del paziente, che su larga scala rappresenta la salute di popolazione.

Si parla di quintuple aim: non solo costi e accesso, ma anche esperienza clinica, esperienza del paziente e, per ultimo, l’equità nella salute. L’IA può prevedere malattie analizzando dati clinici, di rimborso, dati pubblici e altro. Tutto ciò serve a prevedere quali coorti di pazienti necessitano di interventi per rallentare la progressione della malattia cronica.

Se quell’adozione fallisce, ci saranno pazienti che dovrebbero essere seguiti e non lo sono, o identificati erroneamente. C’è il grave rischio che pazienti e assistiti perdano interventi salva-vita.

Potrebbero esserci diagnosi errate se l’algoritmo non funziona. E non dimentichiamo le aree rurali, dove la tecnologia è ancora una sfida: anche se disponibile, la connessione 5G o Internet non è garantita. Pensando all’equità, non possiamo aspettarci che tutti abbiano la stessa facilità d’uso — barriere linguistiche, educative, di età — per utilizzare soluzioni di telemedicina.

Quindi con l’IA sono enormi le implicazioni sull’esito della popolazione. Il maggiore ostacolo non è solo tecnologico dal lato dei pazienti, ma anche dal lato dei clinici e dei caregiver: si tratta di fiducia.

Tecnologicamente, servono sistemi integrati nel workflow clinico naturale. Se l’IA è solo un modulo a sé stante, non sarà adottata. Tutto ciò che limita il tempo di un clinico col paziente porterà a una scarsa adozione.

Infine, ci sono bias: se i modelli di IA si formano su dati incompleti o distorti, ciò può peggiorare gli esiti di salute, specie nelle popolazioni emarginate.

Galen Low: Sono contento che tu abbia citato l’esperienza di pazienti e clinici. La mia esperienza è nel design user-centered: soluzioni digitali, più dati, maggiore efficienza ma fondamentali nella pratica quotidiana, per non creare barriere in più.

Anche il tema equità… spesso non ci avevo pensato così. L’IA dovrebbe livellare il campo, rendendo accessibili capacità e conoscenze distribuite. È una questione infrastrutturale, non tutti sono attrezzati allo stesso modo, quindi non si può dare per scontato che tutti abbiano accesso uguale. In sanità non stiamo parlando solo di worker della knowledge economy, ma davvero di tutti.

David Doan: Assolutamente.

Galen Low: Nelle imprese si cerca efficienza col supporto dell’IA, ma in sanità ha impatti su tutti — va davvero oltre la semplice efficienza e diventa un tema di popolazione. E il lato predittivo collegato alla prevenzione? Pensare agli analytics predittivi per prevenire problemi futuri, ridurre i costi, intervenire per tempo…

Tu che hai vissuto la sanità al letto prima come infermiere, poi come consulente ora con CMO e regolatori, hai la prospettiva giusta per parlare di fiducia. Come si costruisce fiducia tra pazienti, caregiver, clinici, enti regolatori, leader di business? Ognuno ha una visione. Come si conciliano prospettive così diverse?

David Doan: È una domanda difficile ma importante. Nella sanità parliamo sempre di ecosistema: stakeholder visibili e invisibili per il paziente/membro, come enti di regolazione, organismi di accredito, CMS, CDC… Vogliono governance e sicurezza della cura, con o senza tecnologia.

I pazienti invece vogliono rassicurazioni: che i loro medici conoscano le loro specificità culturali e linguistiche, con implicazioni per nutrizione, abitudini e così via. I clinici vogliono evidenze: sono abituati agli articoli peer review, non solo alle raccomandazioni di un CIO. Non vogliono essere “i primi” — vogliono vedere la letteratura.

I business leader — anche in ospedale — pensano alla performance finanziaria e al ROI dell’investimento tecnologico.

Come colmare questo gap? Serve trasparenza e linguaggio condiviso per costruire fiducia. Primo: spiegabilità. Riuscire a collegare dati, modelli, casi concreti tra esperti tecnici e clinici, parlando un linguaggio comprensibile da entrambi. Così aumenta il buy-in ed emerge la collaborazione. Serve parlare di salvaguardia dei dati, sicurezza, privacy, integrazione nel workflow clinico. Bisogna saper ascoltare i casi d’uso presentati dai clinici, anche se il tecnico non li comprende a fondo.

Secondo: inclusività nel design. Serve la voce dei clienti: pazienti, infermieri, medici, fisioterapisti, farmacisti, ciascuno con flussi di lavoro differenti e bisogni specifici da considerare nel design e nel change management. E poi: governance. Tutti parlano di framework, ma servono policy, garanzie su equità, privacy, bias e responsabilità.

Infine: narrazione culturale. Bisogna collegare tecnologia e vite reali. Quei team tecnologici che “ci riescono” sono quelli che trasmettono ai tecnici il vero impatto: se non capisci come la tua soluzione è usata da clinici e utenti finali, non dovresti lavorarci sopra. I tecnici dovrebbero essere i “caregiver dei caregiver”. È così che nasce la fiducia: con collaborazione e narrazione condivisa attorno ai reali bisogni.

Galen Low: Mi piace l’idea di ecosistema: ogni stakeholder guarda lo stesso quadro da prospettive diverse, ognuno ha uno scopo specifico, anche chi si occupa di finanziamenti o regolamenti. Non basta la rapidità del business tradizionale — serve un rigore scientifico, revisione tra pari, evidenze cliniche. Non basta provare e scalare: il CDC deve essere d’accordo. Altro che pilot!

Ma tutti i settori finiranno per scontrarsi su governance, data quality e fiducia. E la sanità è l’esempio massimo di rigore e complessità.

Vorrei riportare la discussione al livello progettuale. Che responsabilità hanno i leader di progetto nella costruzione della fiducia nei progetti IA in sanità? Oltre a essere “caregiver dei caregiver”, qual è il loro ruolo concreto?

David Doan: Domanda che mi sta a cuore. Come presidente del Project Management Institute Los Angeles desidero sottolineare anche i concetti PMI.

Il project manager orchestra stakeholder e team, ha un ruolo privilegiato nel vedere tutto da entrambe le parti. Deve essere strategico, tradurre tra business, clinica e tutti gli attori, assicurando che si “parli la stessa lingua” e si comprendano esigenze e requisiti.

Deve quindi segnalare rischi con trasparenza, inquadrare il progetto IA come cambiamento umano, ricordando sempre che lo scopo è aumentare la produttività e generare più tempo “faccia a faccia” coi pazienti, migliorando così gli outcome (altro tema importante: come misurare gli outcome?).

I PM non sono più solo “task master”: i robot possono automatizzare le attività ripetitive. Serve visione strategica, problem solving, pensiero critico. Un esempio: il presidente PMI Pierre Le Manh e il concetto PMI:Next e il framework PMI MORE. Si tratta di una visione che eleva il successo del progetto verso il cambiamento trasformativo, puntando sulla strategia, la cultura, l’apprendimento continuo.

Il framework MORE: successo non solo sui tradizionali scope-budget-schedule, ma anche sugli outcome reali. In sanità: stiamo salvando vite? Aumentiamo la longevità e la qualità della vita? Cambiamo davvero i comportamenti?

Come rendere più forte la comunità dei professionisti di progetto? Come reinventare e recoinvolgere l’ecosistema? Tutto questo è ruolo del project leader: adottare la mentalità PMI:Next e MORE è essenziale.

Galen Low: Mi piace l’idea del PM come traduttore strategico. Questo si collega direttamente alla spiegabilità: è un ruolo molto umano, serve davvero “umanizzare” i progetti tech. Non è solo teoria: è così che si manifesta — specie in progetti che impattano la salute reale.

Tuttavia, spesso si dice che “si vuole trasformare ogni PM in un dirigente strategico”, e il salto appare immenso: da gestione operativa a capacità di impattare realmente gli outcome. Ma è veramente così proibitivo?

David Doan: Domanda importante. Si tratta di un percorso di maturità. Il neolaureato deve prima apprendere i metodi di gestione progetto (PMI, Agile, Scrum…). Col tempo, una volta padroneggiata la tecnica, sentirà il bisogno di una nuova sfida: salire da coordinatore a program manager, a portfolio manager, ampliando progressivamente l’impatto.

Serve però anche rivendicare i risultati: saper parlare di ROI ma con una visione ampia — non solo risparmi o nuove entrate grazie all’efficienza, ma anche miglioramento della salute delle comunità, impatti sociali, inclusività.

La sfida va raccolta dalle organizzazioni (PMO e leader) che devono offrire formazione, occasioni e sostegno per pensare in modo più strategico. Credo che le persone desiderino vedere l’impatto umano delle loro azioni. “Legacy” è una parola forte, ma in progetti sanitari ha davvero senso.

Galen Low: Grazie, questa è probabilmente la risposta più chiara che abbia mai ricevuto. Alcuni comportamenti sono già parte del lavoro quotidiano del PM, spesso senza riconoscimento: interazione umana, collaborazione, allineamento di punti di vista. Il salto non è così alto come sembra: basta cambiare sguardo e continuare il proprio percorso di crescita. E la carriera non si ferma certo a “senior project manager”. Più impattante, più legacy, più trasformativo.

David Doan: Vorrei sfidare i project manager che ascoltano: quando finisci un progetto, ad esempio in IA in sanità, torni mai dall’utente finale a chiedere “Come ha funzionato la tecnologia per te? Hai fiducia in questo strumento?” Questo feedback qualitativo è fondamentale e ci permette anche di individuare aree di miglioramento.

Non lo facciamo abbastanza spesso: portiamo a termine il progetto e basta, senza tornare a parlare con chi ne beneficia o potrebbe suggerire miglioramenti.

Galen Low: Anch’io sono colpevole: nel mio percorso in agenzia, una volta chiuso il progetto passavo subito a quello nuovo e non guardavo mai indietro. Ma in sanità puoi davvero tornare a chiederlo. È una questione reale, umana, iterativa.

La sanità affascina, impegnativa, coinvolgente e… seria. E al contempo è facilissimo chiedere: “Com’è andata per te?” Un feedback che conta davvero, per la salute pubblica. Poi, personalmente ho solo lavorato su siti web di ospedali, non su sistemi clinici veri e propri. Per chi vorrebbe fare un salto nel settore sanità: quali competenze e conoscenze dovrebbe acquisire? Bisogna diventare medici/infermieri? Come si può formare per riuscirci?

David Doan: Ottima domanda.

Per tutti: no, assolutamente no, non è necessario essere clinici per portare valore a progetti in sanità. Anzi, serve contaminazione e punti di vista freschi. Come PM, già si è preparati (certificazioni come PMP coprono tutti i settori). Occorre poi capacità di influenza, comunicazione efficace, leadership per guidare il cambiamento — trasversale a tutti i settori.

Le nuove generazioni dovrebbero sfruttare l’occasione di aumentare la propria alfabetizzazione sui dati e sulla IA: la governance, la normalizzazione, l’integrità sono fondamentali. Questo è uno skillset molto richiesto.

Serve poi conoscere la regolamentazione: la sanità è molto regolamentata come finanza e banche. Approfondire CMS, CDC, HIPAA, FDA… tutte materie che anche i clinici stanno imparando sul campo. Ad esempio, il regolamento CMS-0057 sull’interoperabilità e la prior authorization ha una componente tecnologica forte; anch’io cerco di approfondirla costantemente.

Infine: empatia. Tutti noi abbiamo storie di “care journey” personali o familiari, e spesso è quello che ci motiva davvero. Questa passione, questa curiosità guidata dall’empatia — anche se non si è clinici — aiuta a comprendere le sfumature ed è fondamentale per tradurre tra tecnologi, data scientist, QA, e vari clinici.

Benvenuti quindi ingegneri, finanziari, QA: serve davvero diversità di pensiero e competenza per costruire soluzioni migliori.

Galen Low: Mi piace che l’empatia derivi dalla nostra umanità: tutti abbiamo storie di sanità vissuta. Questo spinge la curiosità, la voglia di imparare (anche leggendo medical journal non sempre comprensibili al 100%). Nulla è irraggiungibile: serve solo impegno. E tutti stanno imparando: quindi si parte quasi alla pari.

David Doan: Ottima sintesi Galen.

Galen Low: Ben detto, peraltro! È stato un piacere. Ti inviterò di nuovo per parlare di outcome di salute e misurabilità.

Magari, solo per divertimento, vuoi farmi una domanda?

David Doan: Certo! Volevo imparare anche da te. Per chi conosce la gestione progetto e frequenta altri project leader di diversi settori: quale grande trend o cambio di mentalità noti nei progetti digitali fuori dalla sanità — e che le lezioni potrebbe imparare la sanità da questi altri mondi?

Galen Low: Forse accade molto anche in sanità, ma vedo cross-pollination e cross-training tra ruoli diversi che raramente si parlavano prima. I team digitali fanno sempre più cose con meno risorse: c’è molta commistione di ruoli (es. business analyst + PM, account manager + business developer…) e contaminazione positiva. Ad esempio, ho lavorato con linguisti su un progetto di natural language processing: non sembravano un “fit” naturale, ma lavorando insieme, la squadra cresce. Siamo troppo fissati con la lista “chi ci serve?”, “serve questo profilo” — in realtà più diversità porta più risultati. Si impara molto, si fa squadra, si è più pronti all’età dell’IA (anche se ora si parla di riduzione costi, c’è un lato positivo: imparare di più e lavorare meglio in team ibridi).

David Doan: Ottimo punto, Galen. Dobbiamo ricordarcelo: la sanità può guadagnarci molto. Spero che questo scambio abbia suscitato curiosità (in te e negli altri) su questi temi.

Galen Low: Sicuramente!

David Doan: Conversazione splendida. Grazie mille per il confronto.

Galen Low: Anche da parte mia, davvero molto arricchente. Grazie ancora per il tuo tempo.

Per chi ci ascolta, dove può trovarti?

David Doan: Sono abbastanza attivo su LinkedIn, invito tutti a collegarsi. Da un mese circa sto scrivendo anche un blog su LinkedIn — quindi probabilmente quando questo podcast uscirà, ci sarà anche il blog. I temi che affronto sono molti: non solo sanità e tecnologia (la mia passione e il mio mestiere), perché credo che la strategia debba essere guidata dal bisogno business e clinico, non solo dalla tecnologia. Sono molto impegnato sul tema equità nella salute: non solo perché sono asiatico, ma anche per le esperienze vissute in famiglia. Credo che queste dinamiche oggi vadano raccontate. Sono appassionato sostenitore del project management: lo porto anche nel no profit, convinto che dare indietro e avanti sia parte essenziale, sia a livello locale che globale. Invito chiunque a seguirmi lì.

Galen Low: Fantastico: il blog come punto di convergenza. Sarò felice di leggere e condividerò il link su LinkedIn e sito quando sarà pubblicato. Grazie ancora, David.

David Doan: Piacere mio. Grazie mille per la chiacchierata.

Galen Low: È tutto per l’episodio di oggi di The Digital Project Manager podcast. Se la conversazione ti è piaciuta, iscriviti ovunque tu stia ascoltando. Se vuoi ancora più approfondimenti pratici, casi studio e playbook, vai su thedigitalprojectmanager.com.

Alla prossima! Grazie dell’ascolto.