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    Sei qui:Home»In Evidenza»L’AI guida la trasformazione digitale della sanità italiana

    L’AI guida la trasformazione digitale della sanità italiana

    By Redazione BitMAT11 Novembre 20256 Mins Read
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    Dall’ultimo studio di NetConsulting cube aumentano gli investimenti sull’AI. Persistono però delle barriere strutturali

    AI

    La sanità italiana guarda in modo sempre più deciso all’integrazione digitale, passando dalla sperimentazione alla diffusione strutturata che vede nell’AI lo strumento chiave per rendere l’intero percorso di cura sempre più predittivo, personalizzato e integrato. Ma per raggiungere la piena attuazione dei Percorsi Diagnostico-Terapeutico-Assistenziali (PDTA) e della medicina di precisione, la sfida da vincere è la creazione di ecosistema unico e integrato, che faccia leva su tecnologie sempre più interoperabili e sistemiche. Sono solo alcuni dei risultati della 5^ edizione dello studio «Sanità Digitale 2025 – Verso l’integrazione: di dati, processi, organizzazioni», realizzato da NetConsulting cube e presentato nel corso della 9^ edizione della “Digital Health Conference”, il forum più completo sui temi dell’e-Health organizzato dalla società di analisi di mercato in collaborazione con GGallery.

    “L’Italia si trova in una fase di transizione importante: se da un lato stiamo recuperando terreno grazie agli investimenti del PNRR e a una crescente consapevolezza del valore strategico della sanità digitale, dall’altro restano ancora significativi margini di miglioramento rispetto ai benchmark europei e internazionali. In particolare, il nostro Paese sconta una certa frammentazione organizzativa e tecnologica, con una carenza di interoperabilità semantica e una governance ancora non pienamente integrata tra ospedale, territorio e sociale. Solo andando oltre queste criticità potremo posizionarci stabilmente tra i leader della sanità digitale a livello globale”, commenta Annamaria Di Ruscio, Amministratore delegato di NetConsulting cube.

    Investimenti in AI a quota 228 milioni nel 2025 (+90% in 3 anni)

    Negli ultimi anni l’attenzione verso l’Intelligenza Artificiale e l’analisi dei dati si è tradotta anche in una crescita significativa degli investimenti. La spesa complessiva in AI & Analytics nel settore sanitario italiano è passata da 120,9 milioni di euro nel 2022 a 153,8 milioni nel 2023, fino a 191 milioni nel 2024. E per il 2025 le previsioni di NetConsulting cube indicano un’ulteriore espansione fino a 228,1 milioni di euro (+90% in soli tre anni). Una tendenza che conferma come l’AI non sia più un esperimento, ma una leva strategica per la trasformazione digitale e la sostenibilità del Sistema Sanitario Nazionale.

    “L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale sarà sempre più cruciale per la personalizzazione dei percorsi di cura e l’identificazione precoce delle esigenze assistenziali. L’Ingegneria Clinica considera l’AI soprattutto come uno strumento per migliorare la qualità dell’assistenza e per potenziare il supporto decisionale e operativo, con oltre l’80% dei professionisti che ne riconosce l’impatto positivo. Tra i principali benefici emergono la riduzione degli errori diagnostici e terapeutici, anche grazie ad applicazioni concrete come l’analisi automatica delle immagini radiologiche e delle TAC, fino alle piattaforme predittive per il monitoraggio continuo dei pazienti in terapia intensiva, che permettono interventi tempestivi in caso di criticità”, prosegue l’Ad.

    Gli ambiti di utilizzo: dall’automazione amministrativa alla diagnostica

    Le Regioni del Nord guidano la trasformazione digitale, mentre il Centro e il Sud procedono più lentamente. Ma il cambiamento è ormai sistemico: l’AI viene utilizzata nell’automazione amministrativa (91%), nella simulazione della spesa sanitaria (60%), in diagnostica (57%), per gestire delle liste d’attesa (50%) e ottimizzare gare e acquisti (50%). Tra gli ambiti più promettenti figurano i progetti dedicati alla simulazione della spesa e alla gestione dinamica delle liste d’attesa, insieme agli strumenti di automazione amministrativa che permettono una pianificazione più accurata, tempi ridotti e processi più trasparenti. Si affermano, inoltre, applicazioni per la valutazione dell’appropriatezza delle prescrizioni mediche, a conferma di un’evoluzione ormai orientata verso una governance predittiva, capace di anticipare i bisogni e indirizzare le risorse con maggiore efficacia.

    Rapidità decisionale e diagnostica con l’AI. Ma il Gap è nelle competenze

    I benefici dell’AI sono già misurabili. Il 70% dei direttori generali riconosce un impatto positivo sulla velocità dei processi decisionali, mentre l’80% degli ingegneri clinici ne apprezza il contributo alla qualità dell’assistenza. Algoritmi predittivi riducono i tempi diagnostici e ottimizzano l’uso di risorse come personale e posti letto. Tuttavia, le barriere strutturali restano numerose: la carenza di competenze interne (73% dei Dg), i costi di implementazione elevati, la frammentazione dei dati e i rischi legati alla privacy. Il tema della formazione è quindi cruciale e la transizione digitale dovrebbe essere accompagnata dalla creazione di team multidisciplinari – medici, ingegneri, data analyst, esperti legali – capaci di interpretare e governare le nuove tecnologie. 

    Medicina di precisione: l’83% delle Regioni prevede piattaforme “ad hoc”

    Grazie alla sua capacità di correlare in tempo reale dati clinici e predittivi, la medicina di precisione apre scenari nuovi per la prevenzione, la diagnosi precoce e la programmazione sanitaria, applicazioni all’avanguardia anche in oncologia, cardiologia e malattie rare. Pur essendo ancora nella sua fase iniziale,

    l’83% delle Regioni italiane prevede di attivare piattaforme che assistano i medici nella scelta delle terapie più appropriate, mentre oltre l’80% intende estendere il Fascicolo Sanitario Elettronico a dati genetici e ambientali e creare database integrati di informazioni cliniche e genomiche. Nel frattempo, alcune strutture, soprattutto nel settore privato, stanno realizzando data Lake clinici – repository centralizzato per archiviare grandi quantità di dati sanitari eterogenei (strutturati, non strutturati e semi-strutturati) raccolti da diverse fonti – capaci di integrare informazioni storiche e in tempo reale per generare nuovi modelli di analisi predittiva e supporto decisionale.

    In crescita robotica medica e chirurgica

    Fra i trend più significativi “intercettati” dallo studio di NetConsulting cube spicca la previsione di crescita, fra il 2025 e il 2026, dei progetti in robotica medica e chirurgica per il supporto intraoperatorio (45%), nella telemedicina e nel monitoraggio da remoto, ad esempio dei pazienti cronici (27%) e nella medicina personalizzata (21%), grazie all’impiego di analisi genomiche. Si rafforzano inoltre le applicazioni di analisi delle immagini mediche e diagnosi automatizzata (42%) e i sistemi di supporto alle decisioni cliniche (27%). Degno di nota in questo scenario, il ruolo chiave degli ingegneri clinici, i più pronti ad accogliere l’AI e a guidare progetti di diagnosi automatizzata e robotica chirurgica e si preparano a integrare la telemedicina e il monitoraggio da remoto nei percorsi di cura. 

    L’88% delle Regioni verso il Fasciolo Sanitario Elettronico

    Secondo l’Indagine di NetConsulting cube, l’88% delle Regioni sottolinea l’importanza della realizzazione di un Fascicolo Sanitario Elettronico comprensivo dei PDTA, un passo che conferma la volontà di fare della digitalizzazione il motore della personalizzazione della cura. In parallelo, il 76% delle Regioni e il 43% dei Direttori Generali delle aziende sanitarie intervistate auspicano progetti di telemedicina integrati con i PDTA oltre a piattaforme di collaborazione per i team multidisciplinari. Eppure, la distanza tra ambizione e realtà operativa resta ampia: il 55% dei CIO non dispone ancora di PDTA pienamente digitalizzati o integrati nei flussi informativi. In questo scenario, un ruolo centrale è attribuito al Garante della Privacy, chiamato a favorire regole comuni e a garantire che la protezione dei dati diventi un fattore abilitante e non un ostacolo allo sviluppo della sanità digitale.

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