Al Congresso Nazionale di Salute Pubblica e Igienisti presso il Teatro Massimo di Palermo, sono  stati trattati alcuni dei temi più cruciali per il futuro della salute digitale e del settore sanitario, in  un momento in cui le tecnologie avanzate stanno cambiando radicalmente il nostro approccio ai  dati, alla sicurezza e alla personalizzazione delle cure. La gestione regionale dei dati sanitari, il  ruolo sempre più rilevante della computazione quantistica e l’importanza di mantenere sicure le  informazioni sanitarie sensibili sono stati al centro di un dibattito che ha evidenziato i potenziali  vantaggi e le sfide che l’Italia deve affrontare in questa rivoluzione digitale. 

La Frammentazione dei Dati Sanitari in Italia 

Uno dei temi principali emersi riguarda la gestione frammentata dei dati sanitari. In Italia, i dati  sanitari vengono amministrati separatamente dalle singole regioni, senza una vera e propria  integrazione a livello nazionale. Questo significa che ogni regione gestisce i dati dei pazienti in  modo indipendente, utilizzando diverse piattaforme e criteri per la raccolta e l’archiviazione. Tale  frammentazione può apparire, a prima vista, un modo per garantire una gestione personalizzata e  locale, ma in realtà rappresenta un ostacolo significativo per lo sviluppo di soluzioni avanzate, in  particolare per l’intelligenza artificiale (AI) in ambito sanitario. 

L’AI, per funzionare in modo efficace e sfruttare appieno il proprio potenziale, necessita di  enormi quantità di dati centralizzati e omogenei. La sua capacità di analizzare dati per trovare  schemi, fare previsioni e offrire cure personalizzate è tanto maggiore quanto più il sistema ha  accesso a una vasta mole di dati di qualità. La mancanza di un sistema nazionale di raccolta e  archiviazione rende difficile raccogliere una base dati sufficiente, e questo limita l’efficacia delle  soluzioni AI. In pratica, senza una quantità adeguata di dati unificati, è impossibile addestrare  algoritmi di AI con la precisione necessaria per identificare le tendenze sanitarie, prevenire  possibili epidemie, e creare modelli di trattamento personalizzati su larga scala. 

La Potenza della Computazione Quantistica: Qubit e Sovrapposizione  Quantistica 

Oltre alla questione della gestione dei dati, il congresso ha discusso approfonditamente il tema  della computazione quantistica, una tecnologia che promette di rivoluzionare il modo in cui  elaboriamo e utilizziamo i dati. Mentre i computer tradizionali utilizzano bit per rappresentare le  informazioni (che possono assumere solo i valori di 0 o 1), i computer quantistici operano con 

unità di informazione note come qubit. I qubit possono esistere in una sovrapposizione di stati,  cioè essere contemporaneamente 0 e 1. Questa proprietà, nota come sovrapposizione quantistica,  permette ai computer quantistici di eseguire operazioni su molti più stati contemporaneamente  rispetto a quelli classici, aumentando esponenzialmente la velocità e la capacità di calcolo. 

La computazione quantistica sfrutta inoltre un fenomeno chiamato entanglement, o intreccio  quantistico, che permette a due o più qubit di diventare correlati in modo tale che lo stato di uno  influenzi direttamente lo stato dell’altro, anche se fisicamente distanti. Questo fenomeno, alla  base del funzionamento dei computer quantistici, permette di risolvere problemi complessi in  tempi estremamente ridotti, offrendo vantaggi enormi rispetto ai calcolatori tradizionali. Ad  esempio, IBM ha già sviluppato diverse generazioni di chip quantistici e continua a migliorare la  potenza e l’efficienza di questi dispositivi, con l’obiettivo di rendere possibile l’elaborazione di  dati sanitari in tempo reale e la creazione di modelli di cura personalizzati e predittivi. 

Crittografia Tradizionale: Algoritmi Simmetrici e Asimmetrici 

Una delle questioni più delicate emerse durante il congresso riguarda la sicurezza dei dati  nell’era della computazione quantistica. Attualmente, i dati sensibili vengono protetti da  algoritmi di crittografia tradizionali, che si dividono in due principali categorie: la crittografia  simmetrica e quella asimmetrica. 

• Crittografia simmetrica: In questo sistema, la stessa chiave viene utilizzata sia per cifrare che per decifrare i dati. Algoritmi come l’AES (Advanced Encryption Standard) appartengono a questa categoria e vengono utilizzati ampiamente in ambito sanitario per  proteggere le informazioni sensibili. L’efficacia della crittografia simmetrica è basata  sulla complessità computazionale necessaria per risolvere i problemi matematici che  stanno alla base degli algoritmi. Per decifrare un messaggio senza la chiave, un computer  dovrebbe provare un numero di combinazioni enorme, un processo che, su un sistema  classico, potrebbe richiedere migliaia di anni. 
• Crittografia asimmetrica: La crittografia asimmetrica, invece, utilizza due chiavi diverse: una chiave pubblica per cifrare i dati e una chiave privata per decifrarli. L’algoritmo RSA è uno degli esempi più noti di crittografia asimmetrica ed è largamente  usato per la sicurezza online. La robustezza di RSA deriva dalla difficoltà di fattorizzare  grandi numeri primi. Tuttavia, anche se richiede tempi molto lunghi per essere forzato da  un computer classico, un computer quantistico potrebbe risolvere questo problema in  pochissimo tempo. 

La Minaccia dei Computer Quantistici alla Crittografia Classica

I computer quantistici rappresentano una sfida diretta alla sicurezza della crittografia tradizionale.  Poiché possono elaborare calcoli complessi a una velocità incredibile grazie alla sovrapposizione  e all’entanglement, i computer quantistici potrebbero decifrare rapidamente gli algoritmi  simmetrici e asimmetrici su cui si basa la protezione dei dati sanitari oggi. Ad esempio, un  computer quantistico potrebbe eseguire rapidamente il cosiddetto “algoritmo di Shor”, che  permette di fattorizzare numeri interi molto velocemente, compromettendo così la sicurezza  dell’algoritmo RSA. Di conseguenza, la crittografia tradizionale non può più garantire la  sicurezza necessaria a proteggere i dati sanitari. 

In un settore come quello sanitario, dove la riservatezza dei dati è di vitale importanza, questo  costituisce una minaccia reale. Se un computer quantistico dovesse accedere a una banca dati  sanitaria, potrebbe decifrare le informazioni crittografate in brevissimo tempo, con conseguenze  devastanti per la privacy dei pazienti. 

Quantum Key Distribution (QKD): Sicurezza Quantistica a Prova di  Intercettazione 

In risposta a queste nuove sfide di sicurezza, la Quantum Key Distribution (QKD) emerge come  una tecnologia promettente, che sfrutta i principi della meccanica quantistica per distribuire  chiavi crittografiche in modo sicuro. La QKD utilizza fotoni per trasmettere le chiavi, poiché la  meccanica quantistica impone che ogni tentativo di intercettazione modifichi lo stato dei fotoni  stessi, rendendo l’intrusione visibile sia al mittente che al destinatario. 

Questo meccanismo di rilevamento è reso possibile dal principio di indeterminazione di  Heisenberg, secondo cui è impossibile misurare uno stato quantistico senza alterarlo. Se un  eavesdropper (un intercettatore) tenta di intercettare la chiave, lo stato dei fotoni cambia, e  l’attacco viene immediatamente rilevato dalle parti legittime, che possono interrompere la  comunicazione. Grazie a questa caratteristica, la QKD garantisce una sicurezza senza precedenti,  indipendentemente dalla potenza computazionale dell’attaccante, e si configura come l’unica  soluzione praticabile per proteggere i dati nell’era quantistica. 

Algoritmi Quantistici: Differenze Rispetto agli Algoritmi Classici 

Il congresso ha inoltre messo in evidenza l’importanza di sviluppare algoritmi quantistici per  sfruttare appieno il potenziale dei computer quantistici. Gli algoritmi classici, utilizzati sui  computer tradizionali, operano attraverso una serie di istruzioni lineari, dove ogni passo viene  eseguito in sequenza. Questi algoritmi, pur essendo estremamente potenti per molte applicazioni,  non riescono a sfruttare la sovrapposizione e l’entanglement, che sono le caratteristiche uniche  della computazione quantistica.

Gli algoritmi quantistici, come l’algoritmo di Shor e l’algoritmo di Grover, sono progettati  appositamente per i computer quantistici e possono eseguire calcoli complessi in tempi  significativamente ridotti. L’algoritmo di Shor, ad esempio, consente la fattorizzazione di numeri  interi (un compito estremamente difficile per i computer classici) in modo molto rapido.  L’algoritmo di Grover, invece, permette di cercare elementi in un database non ordinato con una  velocità quadraticamente superiore rispetto agli algoritmi classici. 

Quantum Speed-Up e Impatti su AI e Sanità 

Una delle caratteristiche più rivoluzionarie della computazione quantistica è il quantum speed up, o accelerazione quantistica. Questa proprietà permette ai computer quantistici di risolvere  problemi complessi con meno dati e in meno tempo rispetto ai computer classici, riducendo  sensibilmente i requisiti di calcolo per l’addestramento degli algoritmi di deep learning. 

Nel settore sanitario, il quantum speed-up potrebbe aprire nuove prospettive per l’intelligenza  artificiale, permettendo la creazione di modelli di deep learning specifici per ciascun paziente e  personalizzati in base alle sue condizioni uniche. Con i computer quantistici, l’addestramento di  un algoritmo non richiederà più grandi quantità di dati e potenza computazionale, rendendo  possibile la personalizzazione delle cure su larga scala. In futuro, ciò potrebbe consentire di  ottimizzare le cure per ciascun paziente, migliorando diagnosi, trattamenti e prevenzione in  modo altamente specifico. 

Realtà Aumentata (AR) nelle Applicazioni Sanitarie e la Sinergia con l’AI 

Infine, il congresso ha esplorato il potenziale della realtà aumentata (AR) nelle applicazioni  sanitarie, una tecnologia che ha già dato vita a innovazioni notevoli. La AR permette di  sovrapporre informazioni digitali al mondo reale, creando interfacce interattive che migliorano  l’assistenza medica e facilitano il lavoro dei professionisti. Per esempio, un chirurgo potrebbe  visualizzare in tempo reale i dati vitali del paziente o consultare istruzioni procedurali senza  interrompere l’intervento. 

Quando combinata con l’AI, la realtà aumentata permette di analizzare e interpretare i dati in  tempo reale, supportando decisioni rapide e basate su informazioni aggiornate. Questa  combinazione risulta particolarmente utile in situazioni di emergenza, dove il tempo è cruciale e  ogni informazione può fare la differenza tra la vita e la morte. 

Verso un Futuro di Salute Digitale Sicura e Personalizzata

In conclusione, il futuro della salute digitale richiede una gestione centralizzata e sicura dei dati,  capace di integrare le più recenti tecnologie quantistiche e di intelligenza artificiale. La Quantum  Key Distribution rappresenta una svolta per la sicurezza dei dati, mentre il quantum speed-up e  gli algoritmi quantistici permetteranno di sfruttare nuove possibilità nel campo della sanità.