Le leve per un’evoluzione consapevole del sistema sanitario
Negli ultimi anni il settore sanitario è stato attraversato da una trasformazione profonda, segnata dall’emergere di un nuovo paradigma che attribuisce al dato un valore strategico. La capacità di raccogliere, integrare e analizzare grandi volumi di informazioni rappresenta oggi una risorsa fondamentale per supportare decisioni più consapevoli, migliorare l’efficienza dei processi di cura e ottimizzare la distribuzione delle risorse disponibili.
In questo contesto, gli investimenti previsti dal PNRR hanno impresso un’accelerazione significativa all’evoluzione digitale della sanità italiana, favorendo la diffusione di tecnologie avanzate e aprendo la strada a un utilizzo sempre più esteso dell’Intelligenza Artificiale. Quest’ultima, pur con le necessarie cautele, sta progressivamente trovando applicazione nei processi clinici e organizzativi, assumendo un ruolo destinato a crescere nei prossimi anni.
Un’accelerazione tecnologica ancora disomogenea
Il 2025 si configura come un anno cruciale per l’evoluzione tecnologica: l’Intelligenza Artificiale sta registrando progressi senza precedenti nella classificazione delle immagini, nella generazione automatica di testi e nell’elaborazione matematica. Tuttavia, la sua diffusione in ambito sanitario rimane ancora limitata e disomogenea. Le ragioni di questa lentezza risiedono in vari fattori. Il settore sanitario richiede livelli di accuratezza estremamente elevati, poiché anche un margine di errore minimo può avere conseguenze critiche. A ciò si aggiungono tre ostacoli principali:
- Lingua e localizzazione: gran parte dei modelli di AI nasce in lingua inglese e non risulta immediatamente adattabile al contesto clinico italiano.
- Regolamentazioni stringenti: la necessità di rispettare il GDPR e le norme europee sulla protezione dei dati limita l’accesso ai dati clinici, condizionando lo sviluppo di applicazioni specifiche.
- Interoperabilità ridotta: la frammentazione dei sistemi informativi sanitari rende complessa la realizzazione di modelli scalabili e comporta costi e complessità aggiuntive per le necessarie personalizzazioni.
Dai Big Data ai Better Data
Qualità e accessibilità dei dati diventano oggi elementi imprescindibili. L’era dei Big Data ha portato a un accumulo massiccio di informazioni, spesso poco strutturate e difficilmente traducibili in conoscenza utile. In ambito sanitario emerge sempre con maggiore chiarezza come la qualità del dato sia un fattore decisivo rispetto alla mera quantità.
Disporre di dataset meno estesi ma accurati, aggiornati e rappresentativi significa costruire basi affidabili per modelli predittivi realmente efficaci, in grado di orientare le decisioni cliniche e organizzative e di ridurre i rischi di errore.
La qualità del dato si configura dunque come requisito imprescindibile non solo per la conformità normativa, ma anche per garantire interventi tempestivi e appropriati a beneficio dei pazienti e degli operatori.
Sistemi informativi sanitari: dal passato al futuro
Negli ultimi anni la struttura stessa dei sistemi informativi sanitari non ha contribuito a favorire l’adozione di modelli analitici avanzati. Nati storicamente per rispondere a esigenze specifiche e normative hanno supportato la proliferazione di applicazioni verticali, la moltiplicazione di fonti dati non sempre integrate e la presenza di duplicazioni che hanno ridotto così la qualità complessiva dell’informazione. Il risultato è un panorama frammentato, caratterizzato da silos informativi stratificati nel tempo e collegati tramite integrazioni eterogenee, con un impatto negativo sull’interoperabilità e sulla valorizzazione del patrimonio informativo.
Gli investimenti previsti dal PNRR hanno riportato al centro l’esigenza di infrastrutture cloud e piattaforme capaci di garantire sicurezza, integrazione e utilizzo dei dati nei processi decisionali. Tuttavia, permane un elemento critico: la tempestività di risposta dei sistemi rispetto alle esigenze analitiche del management per supportare decisioni efficaci e realmente data driven.
Nel breve le applicazioni sanitarie dovranno essere migrate verso il Polo Strategico Nazionale (PSN), segnando l’avvio di un processo di cambiamento che va oltre la dimensione tecnologica imponendo una necessaria revisione complessiva delle architetture informative nonché dei processi di gestione del dato. Sarà dunque una prima occasione per ridisegnare in profondità il modo in cui il sistema sanitario raccoglie, gestisce e valorizza le informazioni. Questo passaggio consentirà, inoltre, di sviluppare architetture più integrate, capaci di superare frammentazioni e ridondanze, rafforzando la sicurezza e la sovranità dei dati sanitari garantendo una migliore continuità assistenziale per i cittadini.
Sono già molte le aziende sanitarie che hanno intrapreso percorsi di razionalizzazione delle proprie architetture IT, ponendo la cultura del dato al centro dei processi.
E’ su queste basi che può svilupparsi una nuova fase della sanità digitale, in cui l’Intelligenza Artificiale non rappresenti solo uno strumento tecnico, ma diventi il motore di una sanità più intelligente, capace di trasformare il patrimonio informativo in valore concreto per i cittadini, gli operatori e l’intero sistema.
