Sanità e intelligenza artificiale, impatti, vantaggi, scenari di una rivoluzione senza precedenti

L’Intelligenza Artificiale sta trasformando il settore sanitario, anche se, almeno nel nostro Paese, non raggiunge gli stessi livelli di investimento e adozione registrati in altri segmenti di mercato.
Eppure, le potenzialità dell’AI in ambito sanitario sono enormi: dalla diagnostica avanzata alla medicina personalizzata, dal monitoraggio remoto alla gestione efficiente delle risorse ospedaliere. Alcuni casi di utilizzo dimostrano già come l’Intelligenza Artificiale possa supportare i medici nel migliorare l’accuratezza delle diagnosi e ridurre i tempi di attesa per i pazienti. Cerchiamo dunque di capire il ruolo crescente dell’AI nella sanità, analizzando applicazioni concrete, benefici e prospettive future.

La crescita dell’AI e il suo impatto sulla sanità

C’è ancora poca sanità nel percorso che anche in Italia si sta sviluppando sull’Intelligenza Artificiale. Un percorso importante e in forte accelerazione, almeno stando ai dati pubblicati all’inizio del mese di febbraio dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.
Secondo l’Osservatorio, infatti, anche nel nostro Paese si sta registrando una crescita significativa nella diffusione di progetti di Intelligenza Artificiale: nel 2024, il mercato dell’AI in Italia ha raggiunto il valore record di 1,2 miliardi di euro, con un incremento del 58% rispetto all'anno precedente.
Ma l’adozione, sempre stando ai numeri dello studio, al momento risulta particolarmente rilevante nei comparti delle telecomunicazioni, dell’energia, della finanza e delle assicurazioni, seguiti dalla grande distribuzione e dalla Pubblica Amministrazione.
Eppure, nonostante l’healthcare non rientri ancora tra i settori maggiormente impattati in termini di investimenti, il potenziale dell’Intelligenza Artificiale in ambito sanitario è enorme: dall’ottimizzazione dei processi clinici al supporto alle diagnosi, fino alla gestione delle risorse ospedaliere, le sperimentazioni in corso indicano che l’AI sta iniziando a ridisegnare il futuro della sanità.

Lo dimostra un caso risalente ormai a qualche anno fa ma ritornato alla ribalta nei giorni scorsi, dopo un intervento televisivo dell’infettivologo Matteo Bassetti.
Protagonista di questa storia è Alex, un bambino americano di 7 anni, da tempo affetto da dolore cronico. Dopo più di tre anni di visite ed esami - e 17 medici consultati senza arrivare a una diagnosi definitiva - la madre decide di utilizzare l’intelligenza artificiale e in particolare ChatGPT per analizzare sintomi, referti medici e consultazioni precedenti, arrivando infine alla diagnosi corretta: spina bifida occulta o sindrome del midollo ancorato. Il verdetto dell’algoritmo è stato poi confermato da un neurochirurgo specializzato, permettendo così al piccolo di ricevere le cure necessarie.
Tralasciando i sensazionalismi di cronaca, che hanno fatto titolare, in più di un caso, come ChatGPT avesse “battuto” i professionisti sanitari, questo caso è emblematico di come l’Intelligenza Artificiale possa in realtà supportare medici e specialisti, riducendo tempi di diagnosi e migliorando l’accuratezza clinica.
Cerchiamo dunque di comprendere come l’Intelligenza Artificiale possa e in qualche misura debba anche trovare spazio nel mondo della sanità.

Perché e che vantaggi porta

Come abbiamo accennato, da tempo l’Intelligenza Artificiale è entrata a pieno titolo nel settore sanitario con applicazioni sempre più avanzate e integrate nei processi diagnostici e terapeutici.
Nel campo dell’imaging medico, gli algoritmi di AI analizzano radiografie, TAC e risonanze magnetiche con un’accuratezza crescente, supportando i medici nell’identificazione precoce di patologie come tumori e malattie neurologiche. Parallelamente, l’AI è impiegata nella medicina personalizzata, elaborando dati clinici e genetici per adattare le terapie alle caratteristiche specifiche di ogni paziente. Gli assistenti virtuali basati su AI forniscono supporto in tempo reale, mentre gli strumenti di analisi predittiva aiutano a individuare pazienti a rischio di malattie croniche o ricoveri ripetuti.
C’è un dato importante sul quale riflettere: il numero di algoritmi approvati per l’uso clinico è in forte e in costante aumento.
Negli Stati Uniti, la Food and Drug Administration (FDA) ha approvato oltre 1.000 algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) per l’uso clinico diretto nella cura dei pazienti. Tra le specialità mediche, è la radiologia a dominare il panorama dell’AI in ambito sanitario, con ben 758 algoritmi approvati, che rappresentano circa il 76% di tutte le applicazioni di AI clinica negli Stati Uniti, mentre la cardiologia è al secondo posto per numero di approvazioni, con 161 algoritmi certificati, alcuni dei quali utilizzabili in più ambiti specialistici.

A grande distanza, la neurologia si posiziona al terzo posto con 35 algoritmi certificati. Altri 15 settori medici hanno ricevuto autorizzazioni per l’uso dell’AI, ma ciascuno conta meno di 20 algoritmi approvati.
La FDA ha rivelato che il traguardo dei 1.000 algoritmi approvati era stato già raggiunto a settembre. Il primo algoritmo AI per uso clinico venne certificato nel 1996, ma il numero di richieste di approvazione è cresciuto rapidamente negli ultimi anni. Attualmente, la FDA sta concedendo in media circa 20 nuove approvazioni al mese, e il trend è destinato ad aumentare nei prossimi anni.

Al di là dei numeri, non c’è dubbio che l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale in medicina nei prossimi cinque anni sarà guidata dall’aumento della potenza di calcolo e dalla riduzione dei costi tecnologici. Il machine learning, che consente ai sistemi di apprendere dai dati senza programmazione esplicita, è destinato a rivoluzionare la gestione dei pazienti, la diagnostica e la medicina di precisione.
L’AI contribuirà a migliorare la qualità delle immagini mediche, rendendo possibili diagnosi più precise, e giocherà un ruolo cruciale nella previsione delle risposte ai trattamenti e nella pianificazione chirurgica.
Un ulteriore ambito in forte sviluppo è quello della cura degli anziani, con soluzioni AI in grado di monitorarne stato di salute e prevenire possibili complicazioni, soprattutto nei pazienti affetti da patologie croniche.
Pochi i dubbi sui benefici.
L’integrazione dell’AI nei sistemi sanitari migliora la precisione diagnostica, la personalizzazione dei trattamenti e la gestione delle risorse ospedaliere.
Per i pazienti, ciò si traduce in diagnosi più rapide e accurate, piani terapeutici su misura e una maggiore accessibilità alle cure, grazie a strumenti di telemedicina e monitoraggio remoto.
Dal punto di vista delle organizzazioni sanitarie, sono molte le realtà che in tutto il mondo stanno sperimentando la possibilità di impostare flussi di lavoro più efficienti e di ridurre il carico amministrativo, permettendo così ai professionisti di concentrarsi maggiormente sull’assistenza ai pazienti.
Ma c’è un altro aspetto da non trascurare.
Nel lungo periodo, l’AI potrà contribuire alla riduzione delle disuguaglianze sanitarie, facilitando l’accesso a cure di qualità anche nelle aree meno servite.

La situazione europea

Per quanto riguarda il mercato europeo, l’intelligenza artificiale applicata alla sanità sta vivendo un’accelerazione significativa, e da promessa tecnologica è ormai considerata come uno strumento concreto per migliorare l’efficienza, l’accessibilità e la sostenibilità dei sistemi sanitari. Grazie ai progressi nei modelli di apprendimento automatico e nell’elaborazione dei dati sanitari, l’AI ha fatto il proprio ingresso in diversi ambiti, dalla diagnosi precoce alla personalizzazione delle terapie, fino all’ottimizzazione delle risorse ospedaliere. Le applicazioni spaziano dalla rilevazione tempestiva della sepsi nei reparti di terapia intensiva alla diagnosi del tumore al seno con una precisione superiore a quella dei radiologi umani, fino all’uso dell’AI per la gestione automatizzata dei processi farmaceutici, dalla scoperta di nuovi medicinali alla farmacovigilanza. Tuttavia, nonostante questi progressi, l’adozione dell’AI nella pratica clinica procede ancora a rilento, frenata da sfide tecnologiche, regolatorie ed economiche.

A livello normativo, l’Unione Europea sta lavorando per creare un quadro regolatorio solido che favorisca lo sviluppo dell’AI in sanità garantendo, al tempo stesso, sicurezza ed equità. Il Regolamento sull’AI (AI Act), entrato in vigore nell’agosto 2024, introduce requisiti stringenti per le soluzioni AI ad alto rischio, come quelle utilizzate per scopi medici, mentre il Regolamento sullo Spazio Europeo dei Dati Sanitari (EHDS) mira a facilitare l’accesso e il riutilizzo dei dati sanitari per ricerca e innovazione. Un altro elemento chiave è la nuova Direttiva sulla Responsabilità dei Prodotti (PLD), che estende il concetto di responsabilità del produttore anche agli sviluppatori di software e AI medicali, garantendo maggiore protezione ai pazienti.
Parallelamente, iniziative come AICare@EU, supportate dalla Commissione Europea, si concentrano sul superamento delle barriere all’adozione dell’AI in ambito clinico, favorendo la sperimentazione di nuovi modelli e l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi sanitari. Queste misure, unite a una crescente collaborazione internazionale con organismi come l’OMS e l’OCSE, stanno contribuendo a delineare un ecosistema sanitario più innovativo, in cui l’AI diventi un motore di trasformazione per la salute pubblica in Europa.

Interessante, per comprendere la logica di ecosistema che guida l’approccio europeo all’AI nella sanità, è il progetto European Cancer che mira a creare un’infrastruttura federata per la condivisione e l’analisi delle immagini mediche relative al cancro tra gli ospedali europei. L’obiettivo è mettere a fattor comune i dati diagnostici provenienti da 170 strutture sanitarie avanzate in tutta Europa, con l'intenzione di ampliare progressivamente la rete e creare un archivio digitale senza precedenti. Questa rete federativa permetterà di addestrare algoritmi di IA su una mole di dati mai vista prima, facilitando lo sviluppo di strumenti avanzati per l’identificazione precoce delle patologie tumorali e il supporto alla diagnosi clinica.

Grazie alla generazione e all’analisi di immagini sintetiche, gli algoritmi potranno riconoscere con maggiore precisione le anomalie, migliorare la qualità delle immagini reali e ottimizzare il lavoro dei radiologi. Questo processo renderà più efficace la medicina preventiva e aiuterà a individuare tumori in fase precoce, aumentando significativamente le possibilità di trattamento e guarigione.

La situazione in Italia

L'Italia sta emergendo come attore di primo piano nello sviluppo e nell'applicazione dell'Intelligenza Artificiale (AI) nel settore sanitario, con un panorama ricco di sperimentazioni e soluzioni innovative già in uso in ospedali, istituti di ricerca e università.
I nostri ricercatori portano importanti contributi a progetti di rilievo internazionale, come l’algoritmo Sphinks, sviluppato da un team guidato da scienziati italiani negli Stati Uniti, che sfrutta il machine learning per identificare tumori e creare terapie personalizzate. Sul territorio nazionale, diversi centri ospedalieri stanno già implementando l'AI in ambito diagnostico, come l’IRCCS Policlinico Sant’Orsola, che utilizza un dispositivo basato su AI per la diagnosi precoce dei noduli polmonari, o l’Ospedale Cardarelli di Napoli, che sta sperimentando l’AI per individuare tumori al pancreas di dimensioni ridotte, migliorando così le possibilità di diagnosi precoce.

L’AI supporta anche una più efficace gestione dei dati clinici e delle decisioni terapeutiche, sfruttando cloud e algoritmi specifici per classificare dati medici con una velocità 300 volte superiore ai metodi tradizionali.
Università e istituti di ricerca italiani sono all’avanguardia anche nella lotta alle malattie neurodegenerative: l’Università di Bari e il Politecnico di Bari hanno sviluppato un algoritmo AI in grado di rilevare alterazioni precoci legate all'Alzheimer, mentre il San Raffaele di Milano sta utilizzando l’AI per migliorare la diagnosi della malattia.

Casi reali di utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nell’Healthcare

Cerchiamo però di capire quali sono i casi d’uso reali e già in uso, nei quali l’Intelligenza Artificiale rappresenta un reale supporto per gli operatori del mondo sanitario.

Diagnostica avanzata e imaging medico

Gli algoritmi di AI analizzano immagini diagnostiche come radiografie, TAC e risonanze magnetiche, identificando anomalie con un’accuratezza comparabile a quella dei radiologi esperti.
L’AI viene utilizzata per il riconoscimento precoce di malattie come tumori, patologie cardiovascolari e neurologiche, migliorando i tempi di diagnosi e aumentando le possibilità di trattamento tempestivo.
Sistemi e software basati su reti neurali consentono di automatizzare l’analisi delle immagini, riducendo il carico di lavoro dei medici e migliorando l’affidabilità delle diagnosi.

Medicina personalizzata e predittiva

L’Intelligenza Artificiale analizza dati genetici, anamnesi e stili di vita per prevedere il rischio di malattie e personalizzare trattamenti in base alle caratteristiche specifiche di ogni paziente.
La farmacogenomica utilizza l’AI per identificare le terapie più efficaci, minimizzando gli effetti collaterali e ottimizzando il dosaggio dei farmaci.
Sistemi di machine learning sono impiegati per prevedere le risposte ai trattamenti, migliorando la gestione di patologie croniche come diabete e malattie cardiovascolari.

Monitoraggio remoto dei pazienti e telemedicina

I dispositivi indossabili e i sensori AI monitorano in tempo reale parametri vitali come pressione sanguigna, glicemia e attività cardiaca, inviando allarmi in caso di anomalie.
Le piattaforme di telemedicina basate su AI permettono ai medici di fornire consulenze a distanza, ampliando l’accesso alle cure anche nelle aree meno servite.
Assistenti virtuali e chatbot basati su AI supportano i pazienti con promemoria per l’assunzione di farmaci, gestione della terapia e consigli medici preliminari.

Chirurgia

I robot chirurgici dotati di AI migliorano la precisione degli interventi, riducendo i rischi e i tempi di recupero dei pazienti.
Durante le operazioni, l’AI analizza immagini in tempo reale, suggerisce i migliori approcci chirurgici e previene complicazioni.
Chirurghi assistiti da AI possono eseguire interventi minimamente invasivi con maggiore sicurezza ed efficacia.

Farmaceutica

Gli algoritmi AI analizzano enormi quantità di dati biologici e chimici per identificare nuove molecole e accelerare la ricerca di farmaci.
L’AI viene impiegata per prevedere interazioni farmacologiche e ridurre i costi della ricerca, riducendo drasticamente i tempi di sviluppo di nuovi trattamenti.
Durante la pandemia di COVID-19, l’AI ha aiutato a individuare rapidamente candidati per vaccini e farmaci antivirali.

Automazione amministrativa e gestione dei dati sanitari

L’AI automatizza attività ripetitive come la gestione degli appuntamenti, la compilazione delle cartelle cliniche e la fatturazione, liberando tempo per i professionisti sanitari.
Sistemi di AI analizzano grandi volumi di dati per ottimizzare la gestione delle risorse ospedaliere, prevedere flussi di pazienti e ridurre i tempi di attesa.
Le soluzioni basate su AI migliorano la sicurezza dei dati sanitari, proteggendo le informazioni dei pazienti e garantendo la conformità alle normative sulla privacy.

Guida completa ai sistemi AI per la sanità firmata 4Ward

Se dunque l’Intelligenza Artificiale rappresenta una leva strategica per la trasformazione del settore sanitario, rendendo i processi più efficienti e migliorando l’esperienza dei pazienti, Impresoft 4ward gioca un ruolo importante come partner tecnologico per strutture sanitarie pubbliche e private, supportandone la digitalizzazione attraverso soluzioni basate su AI, data analytics e cloud. Il suo approccio si basa su tre pilastri fondamentali: interoperabilità dei dati, ottimizzazione dei processi clinici e centralità del paziente.

Dati interoperabili per una sanità più connessa

Uno dei principali ostacoli alla digitalizzazione sanitaria è la frammentazione dei dati, spesso archiviati in sistemi non comunicanti tra loro. Impresoft 4ward affronta questa sfida con soluzioni di data management avanzate, che permettono di integrare informazioni cliniche da diverse fonti e renderle accessibili in modo sicuro e conforme alle normative. Questo approccio consente di:

Superare i silos informativi, centralizzando le informazioni e migliorando l’accessibilità per i professionisti sanitari.
Garantire l’interoperabilità tra sistemi IT, facilitando lo scambio di dati tra ospedali, laboratori e strutture territoriali.
Supportare la governance data-driven, fornendo strumenti per analizzare e valorizzare i dati clinici, ottimizzando le decisioni strategiche.

AI e automazione per il miglioramento dei processi sanitari

L’adozione dell’AI nella sanità permette di ridurre i tempi di diagnosi, migliorare la precisione clinica e ottimizzare le operazioni amministrative. Impresoft 4ward sviluppa soluzioni AI applicate a due ambiti specifici:

Gestione dei pazienti cronici, attraverso strumenti predittivi che monitorano i parametri vitali e suggeriscono interventi preventivi.
Automazione dei processi amministrativi, con chatbot e assistenti virtuali che semplificano la gestione degli appuntamenti, il ritiro dei referti e l’interazione con il Fascicolo Sanitario Elettronico.

Un ecosistema sanitario centrato sul paziente

L’obiettivo ultimo dell’approccio di Impresoft 4ward è creare un sistema sanitario data-driven, incentrato sul paziente e sulla qualità delle cure. Grazie alle soluzioni basate su cloud e AI, le strutture sanitarie possono:

Migliorare la personalizzazione delle terapie, analizzando dati genetici e anamnestici per fornire trattamenti su misura.
Potenziare la telemedicina, garantendo accesso rapido ai servizi sanitari anche in aree remote.
Migliorare l’efficienza delle cure, riducendo i tempi di attesa e ottimizzando l’impiego delle risorse ospedaliere.

Vantaggi del modello di 4Ward

Ecco, dunque, che l’approccio di Impresoft 4ward all’implementazione dell’AI nel settore sanitario offre vantaggi concreti sia per le strutture sanitarie che per i pazienti. Con le sue soluzioni, Impresoft 4ward permette di superare la frammentazione dei dati e ottimizzare la gestione delle informazioni cliniche, rendendole accessibili in tempo reale e migliorando l’integrazione tra i diversi sistemi IT. L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nella diagnostica riduce i tempi di analisi e migliora l’accuratezza delle diagnosi, mentre l’automazione dei processi libera risorse per il personale sanitario, permettendo loro di concentrarsi sulla cura del paziente.
In questo percorso, Impresoft 4ward non si limita a introdurre tecnologie avanzate, ma le integra in un modello di sanità digitale più efficiente, accessibile e sostenibile, con un impatto positivo sia sulla qualità delle cure sia

Le soluzioni di Impresoft 4ward per la sanità digitale

Per realizzare un sistema sanitario più connesso ed efficiente, Impresoft 4ward ha sviluppato una suite di soluzioni innovative che migliorano la gestione dei dati clinici, l’interoperabilità tra i sistemi e l’efficacia operativa delle strutture sanitarie.

H-Connect è il Clinical Data Repository certificato Dispositivo Medico che permette di centralizzare, consultare e inoltrare documenti sanitari, eliminando le difficoltà di comunicazione tra sanità pubblica, privata e centri di diagnostica. L’integrazione con il Sistema Anagrafico Centralizzato (SAC) consente di unificare i profili dei pazienti, garantendo una visione completa delle informazioni cliniche attraverso un Master Patient Index condiviso.

A supporto della gestione dei dati, il Data Warehouse Clinico (DWH) raccoglie e archivia tutte le informazioni sanitarie rilevanti, rendendole accessibili ai professionisti tramite Single Sign-On. Questo repository avanzato consente di tracciare e analizzare i percorsi di cura, migliorando la qualità e la tempestività delle decisioni cliniche.

L’Order Entry (OE) ottimizza la gestione delle richieste di prestazioni ed esami, riducendo il rischio di errori e garantendo un monitoraggio costante dello stato di avanzamento. H-Sign, invece, introduce una soluzione avanzata per la firma digitale in formato PAdES, conforme alle normative vigenti, che velocizza e semplifica la gestione documentale, assicurando la conservazione sostitutiva degli atti clinici.

Infine, H-Desk facilita la comunicazione con i pazienti, fornendo informazioni centralizzate e accessibili su prenotazioni, modalità di accesso alle prestazioni e contatti delle strutture sanitarie.

Esperienze concrete: il valore delle soluzioni digitali in Emilia-Romagna

L’efficacia delle soluzioni di Impresoft 4ward è già tangibile in contesti reali, come dimostrano due importanti progetti realizzati per il Servizio Sanitario Regionale dell’Emilia-Romagna.

Presso l’Azienda Unità Sanitaria Locale di Reggio Emilia, H-Connect gestisce ogni settimana migliaia di messaggi clinici, tra referti, prescrizioni, accettazioni e dimissioni. L’integrazione di sistemi eroganti e richiedenti permette di archiviare e rendere immediatamente disponibili milioni di referti storicizzati. Il repository centralizzato garantisce ai medici un accesso in tempo reale ai documenti clinici, consentendo, ad esempio, ai professionisti del Pronto Soccorso di consultare i referti degli esami immediatamente dopo la loro disponibilità.

Un modello simile è stato adottato presso l’Azienda Ospedaliero-Universitaria di Modena dove H-Connect elabora migliaia di messaggi clinici a settimana, coordinando le informazioni tra sistemi integrati. La piattaforma ha archiviato milioni di referti storicizzati, offrendo un repository centralizzato che ottimizza il flusso di informazioni e migliora la qualità dell’assistenza. Anche in questo caso, la possibilità di accedere istantaneamente ai referti degli esami prescritti garantisce un supporto decisionale più rapido ed efficace per i medici.