La sanità italiana si sta avvicinando in maniera sempre più decisa all’integrazione digitale, passando dalla sperimentazione alla diffusione strutturata. Il processo vede nell’AI lo strumento chiave per rendere l’intero percorso di cura sempre più predittivo, personalizzato e integrato.
Tuttavia, 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.
Questi temi sono al centro dei risultati della quinta edizione dello studio “Sanità Digitale 2025 – Verso l’integrazione: di dati, processi, organizzazioni”, realizzato da NetConsulting cube e presentato nel corso della nona edizione della “Digital Health Conference”.
Investimenti crescenti in AI
Negli ultimi anni, l’attenzione verso l’Intelligenza Artificiale e l’analisi dei dati è in aumento, e l’interesse si è tradotto 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.
Per il 2025, le previsioni indicano un’ulteriore espansione fino a 228,1 milioni di euro (+90% in soli tre anni).
La tendenza evidenzia come l’AI non sia più un esperimento, ma una leva strategica per la trasformazione digitale e la sostenibilità del Sistema Sanitario Nazionale.
Cambiamento sistemico
Nel nostro Paese, il cambiamento è ormai sistemico, infatti, l’AI viene utilizzata:
- nell’automazione amministrativa (91%),
- nella simulazione della spesa sanitaria (60%),
- in diagnostica (57%),
- per gestire delle liste d’attesa (50%),
- 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 e gli 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.
Tuttavia, permangono delle differenze territoriali: le Regioni del Nord guidano la trasformazione digitale, mentre il Centro e il Sud procedono più lentamente.
Benefici misurabili
Tra i professionisti i benefici introdotti dall’AI sono già misurabili.
Infatti, 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
Grazie alla sua capacità di correlare in tempo reale dati clinici e predittivi, la medicina di precisione apre scenari nuovi in ambito di prevenzione, diagnosi precoce e programmazione sanitaria, applicazioni all’avanguardia anche in oncologia, cardiologia e malattie rare.
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.
Invece, 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.
Trend per il prossimo futuro
Fra i trend più significativi evidenziati dall’indagine, 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%).
In questo scenario, gli ingegneri clinici ricoprono un ruolo chiave, sono infatti i professionisti 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.
I dati mostrano come 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.
