MiCuroDigitale propone ogni anno un dibattito tra esponenti del mondo della Sanità ed esperti dei sistemi digitali, presentando lo stato dell’arte della digitalizzazione del sistema Salute.
Nell’ultima edizione, che si è tenuta lo scorso 2 ottobre 2026 presso la Torre PWC a Milano, il focus non poteva che essere l’intelligenza artificiale, già adottata da varie organizzazioni ospedaliere e presa in considerazione da altre.
«L’accelerazione della sanità digitale è visibile», ha dichiarato Francesca Ferilli, amministratore delegato di BOS, società organizzatrice di Exposanità (14-16 aprile 2027). «I dati ci dicono che 2 italiani su 3 hanno iniziato a utilizzare in modo costante il fascicolo sanitario elettronico. Il 63% dei medici specialisti utilizza già la cartella clinica elettronica e il 29% dei medici ha già effettuato televisite.
Anche l’intelligenza artificiale sta prendendo piede. Il 36% dei cittadini utilizza strumenti di AI per cercare informazioni sulla salute e sulle terapie. Oltre il 60% dei medici ha già sperimentato l’AI generativa. Sul fronte degli investimenti, la spesa in AI per la sanità ha raggiunto circa 228 milioni di euro nel 2025. La crescita in tre anni si attesta a circa il 90%».
Scopo della sanità digitale, ha proseguito Ferilli, è «integrare dati e competenze per migliorare l’efficacia delle cure. L’impegno è volto a rendere i servizi più accessibili e costruire un sistema più vicino ai bisogni del cittadino».
Un obiettivo non raggiungibile senza la professionalità, le competenze e l’umanità di tutti i professionisti sanitari.
«Gli strumenti tecnologici sono abilitatori di un nuovo modello di sanità, più integrato, più efficace e più orientato al bisogno del cittadino. La vera sfida oggi non è tanto l’utilizzo dell’AI, ma il mix di competenze e cultura. Perché la tecnologia può abilitare ma poi sono le persone, i professionisti e i cittadini a generare il vero valore».
Costruire una strategia che porti valore
A frenare l’integrazione dell’AI nei sistemi aziendali, anche in sanità, permangono due incertezze di base. Una è l’uso effettivo che se ne vuole fare nell’organizzazione. L’altra riguarda i risultati e i ritorni che l’azienda ne può ricavare.
Come ha osservato Andrea Fortuna, partner PwC Italia, Health Pharma & Life Sciences Leader, questi dubbi mostrano la difficoltà di costruire una strategia dietro l’introduzione dell’intelligenza artificiale. «Dalla Global CEO Survey di PwC è emerso che nel settore della salute, il cambiamento tecnologico in Italia è la principale minaccia che temono i CEO, al pari dell’aumento dei costi.
Inoltre, l’80% si chiede se la propria azienda si stia trasformando abbastanza rapidamente per tenere il passo con l’evoluzione tecnologica, inclusa l’AI».
Fortuna ha poi sottolineato che, nonostante ci siano diverse sperimentazioni e implementazioni dell’AI nella sanità, la mancanza di una strategia dietro la sua adozione rischia di compromettere i risultati.
«L’AI non è un tema dell’IT, ma del top management. Eppure, l’83% delle aziende italiane del settore salute non l’ha ancora integrata nella propria strategia. Il 50% non ha una strategia e una roadmap di AI formalizzata.
C’è quindi un rischio rilevante di investire senza creare valore. Il 78% dei CEO non vede benefici concreti nell’uso dell’AI in termini di costi e fatturato, nonostante il 60% si aspetti un aumento della redditività».
Ma non è detto che il valore cercato debba essere sempre e solo economico. L’uso dell’AI può anche accrescere la soddisfazione del paziente, migliorare il livello di servizio e aumentare la soddisfazione dei professionisti.
«Non è quindi un tema tecnologico. La tecnologia c’è ed è accessibile. Il tema vero ora è quali competenze costruire, quali capabilities e quale organizzazione per rendere l’AI di impatto. Mancano ancora competenze e cultura. Bisogna quindi preparare l’organizzazione per adottare meglio questo tipo di strumenti».
L’AI in sanità e in ospedale
Un’esortazione a non spaventarsi di fronte all’intelligenza artificiale è stata rivolta ai professionisti sanitari da Francesco Sicurello, presidente IITM (Istituto Internazionale di Telemedicina). Ripercorrendo l’evoluzione storica delle strutture ospedaliere, Sicurello ha sottolineato che già la riforma del 1978 attribuiva massima importanza ai dati e ai flussi informativi.
Da lì si è resa indispensabile l’informatizzazione dell’ospedale, che negli anni ha dato vita alla cartella clinica digitale per raccogliere tutto ciò che gira intorno al paziente.
«Dall’ospedale i dati devono poi arrivare all’esterno, dove il paziente deve essere preso in carico in un circuito virtuoso. L’ospedale ha la missione di migliorare il processo diagnostico-terapeutico. La digitalizzazione e l’intelligenza artificiale possono supportare al meglio l’equipe clinica nell’accorciare i tempi tra la diagnosi e la terapia. In tal modo il paziente può ricevere un’assistenza migliore. Ci sono vari ambiti in cui i sistemi di AI sono molto più precisi e più accurati dell’uomo. Non facciamoci spaventare, quindi».
La case history dell’Asst Brianza
Paolo Colombo, direttore sistemi informatici Asst Brianza, ha illustrato un esempio concreto di applicazione di algoritmi e intelligenza artificiale in ambito ospedaliero. Questa realtà pubblica è molto articolata e ha sempre attribuito grande importanza alla raccolta, categorizzazione e centralizzazione dei dati.
«Queste attività sono sempre state una nostra priorità. I nostri sistemi hanno quindi seguito un percorso di grande evoluzione negli anni, che ci ha portato a essere avvantaggiati nell’adozione dell’AI. Abbiamo sempre voluto un’organizzazione centralizzata del dato.
Quando abbiamo introdotto la cartella clinica elettronica, questa è diventata l’unico centro di raccolta dati dei pazienti ricoverati, un unico sistema, strutturato e analizzato, implementato in tutti i nostri ospedali».
La struttura ha proseguito con lo sviluppo di algoritmi, oggi anche con AI, che si sono rivelati utili e sempre più richiesti dagli stessi medici. Nel periodo pandemico un algoritmo è stato usato in ambito radiologico per coadiuvare i medici nell’individuare casi di polmonite.
Tra il 2022 e il 2026 sono stati acquisiti altri algoritmi in diverse aree, quali: radiologia, endoscopia, sala operatoria e in ambito amministrativo. Per il prossimo futuro, l’Asst Brianza lavora all’estensione degli algoritmi in altre applicazioni radiologiche e nelle aree di oculistica, anatomia patologica e cardiologia.
Migliorare l’interoperabilità
Dall’ospedale alla presa in carico è importante che i dati dei pazienti siano utilizzabili anche dopo le dimissioni dall’ospedale. A questo proposito, Marisa De Rosa digital health expert ASSD (Associazione Scientifica per la Sanità Digitale), ha ricordato che sono diversi gli ambiti di cura, nei quali il cittadino ha necessità di avere a disposizione le informazioni sul suo stato di salute.
«Quando esce dall’ospedale, il paziente deve essere preso in carico. I dati devono essere accessibili a lui, ai suoi caregiver, al medico di medicina generale e allo specialista. Un altro punto essenziale è l’interoperabilità a livello di sistemi, di semantica, di organizzazione. Non ultimo, l’usabilità: le sperimentazioni devono riuscire a passare al servizio ordinario-clinico. Poche però vanno a regime.
Ci vogliono sistemi scalabili e strumenti per misurare l’adozione e la sostenibilità nella continuità. Strumenti come l’AI potrebbero essere molto utili al medico, al paziente e alla ricerca, purché i dati possano circolare, essere visibili, scambiabili, interoperabili. Cosa che avviene in alcuni casi, ma non è ancora lo standard».
