La medicina di precisione sta ridisegnando la sanità italiana. Ecco come centri digitali, IA e reti nazionali possono rendere cure più efficaci, sostenibili e personalizzate.
La maggior parte degli ospedali italiani cura ancora “per protocolli standard”, mentre i dati dicono tutt’altro: nelle principali patologie croniche fino al 30‑40% dei pazienti risponde poco o nulla alle terapie di prima linea. Questo spreca risorse, tempo e fiducia.
La medicina di precisione nasce proprio per correggere questo errore: usare genetica, dati clinici e strumenti digitali per scegliere il trattamento giusto, al paziente giusto, nel momento giusto. Il convegno del 04/12/2025 al Centro Studi Americani di Roma, organizzato dalla Fondazione Heal Italia, va esattamente in questa direzione: progettare una rete di centri digitali di medicina di precisione che sostenga una sanità più intelligente e personalizzata.
Questo articolo usa l’occasione del convegno per fare il punto: cosa significa davvero medicina di precisione per il sistema sanitario italiano, qual è il ruolo dell’intelligenza artificiale e, soprattutto, cosa devono iniziare a fare oggi direttori generali, CIO sanitari e clinici per non restare indietro.
Cosa intendiamo per medicina di precisione (senza giri di parole)
La medicina di precisione è un modello in cui le decisioni cliniche si basano su caratteristiche specifiche del singolo paziente:
- profilo genetico e molecolare
- stile di vita, ambiente, fattori sociali
- storia clinica completa e in tempo reale
- risposta passata a terapie simili
In pratica, significa smettere di usare solo linee guida “medie” e iniziare a ragionare su sottogruppi omogenei di pazienti, identificati da dati oggettivi.
Nel 2025 in Italia questo è già realtà in alcuni ambiti:
- Oncologia: test genomici che guidano la scelta di terapie mirate (targeted therapy, immunoterapia) in tumori come mammella, polmone, colon-retto.
- Malattie rare: sequenziamento dell’esoma/genoma per arrivare a diagnosi che prima richiedevano anni di “pellegrinaggi clinici”.
- Farmacogenomica: ottimizzazione del dosaggio di anticoagulanti, antidepressivi, antiepilettici in base ai geni che regolano il metabolismo dei farmaci.
Questo approccio funziona solo se c’è una infrastruttura digitale in grado di raccogliere, integrare e analizzare enormi quantità di dati. Ed è qui che entrano in gioco IA e centri digitali.
Le “Officine per la medicina di precisione”: perché il convegno di Roma è strategico
Il convegno del 04/12 a Roma ha un titolo molto chiaro: “Le Officine per la medicina di precisione progettano la sanità intelligente e personalizzata del futuro – Programma pilota per la rete dei Centri digitali di medicina di precisione”.
Questo racconta già tre cose importanti:
- Non è solo ricerca di laboratorio: si parla di officine, cioè luoghi dove si progetta e si costruisce, non solo dove si teorizza.
- Obiettivo: sanità intelligente: non basta personalizzare la cura, bisogna farlo in modo sostenibile, integrato nei percorsi regionali e nazionali.
- Rete di centri digitali: niente “isole felici” scollegate dal resto, ma una rete coordinata in cui dati e competenze circolano.
Il fatto che partecipino ricercatori da Italia, Germania, Cina e USA fa capire che il modello pensato da Fondazione Heal non è provinciale: si ispira alle migliori esperienze internazionali e prova a tradurle nel contesto del Servizio Sanitario Nazionale (SSN).
Perché questo interessa direttamente le strutture sanitarie italiane
Per un’azienda ospedaliera o una ASL, la medicina di precisione non è più un tema “nice to have”:
- il PNRR e le strategie europee su European Health Data Space spingono verso l’uso avanzato dei dati clinici
- i nuovi farmaci oncologici e le terapie avanzate (ATMP) pretendono biomarcatori precisi per la rimborsabilità
- i pazienti sono sempre più informati e chiedono accesso a test genetici, second opinion, percorsi personalizzati
Chi partecipa a programmi pilota come la rete di centri digitali di medicina di precisione si ritroverà, nel giro di pochi anni, con:
- piattaforme dati già pronte per ricerca e pratica clinica
- team interdisciplinari (clinici, bioinformatici, data scientist) rodati
- posizionamento strategico per bandi, collaborazioni internazionali e attrazione di talenti
Chi resta fermo, rischia di diventare un semplice “erogatore di prestazioni” standard, con margini sempre più stretti.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nella sanità italiana
L’intelligenza artificiale è il motore silenzioso della medicina di precisione: senza algoritmi di analisi avanzata, i dati restano solo numeri in un database.
Dove l’IA sta già facendo la differenza
Nella pratica clinica italiana, le applicazioni più mature sono:
- Radiologia e imaging: sistemi di supporto che segmentano lesioni, quantificano volumi, calcolano score di rischio automatizzati.
- Oncologia di precisione: piattaforme che integrano referti, dati istopatologici e profili genomici per suggerire opzioni terapeutiche o arruolamento in trial.
- Gestione pazienti cronici: modelli predittivi che segnalano chi rischia un ricovero nei successivi 30–90 giorni, utile per attivare prevenzione secondaria.
Ho visto realtà italiane dove l’uso di modelli predittivi sui pazienti cronici ha ridotto del 15–20% i ricoveri ripetuti in un anno, semplicemente anticipando controlli e telemonitoraggio sui pazienti più fragili.
IA sì, ma con governance chiara
Se l’IA entra in corsia senza regole, diventa ingestibile. Gli ospedali che stanno lavorando meglio su questo tema, di solito hanno:
- un comitato etico e digitale che valuta gli algoritmi prima dell’uso
- un registro interno degli strumenti IA in uso (chi li usa, per cosa, con quali metriche)
- protocolli per spiegare in modo comprensibile ai pazienti come vengono usati i loro dati
La medicina di precisione non è solo questione di tecnologia. È anche fiducia, trasparenza e rispetto dei diritti dei cittadini.
Come costruire un centro digitale di medicina di precisione
Per una direzione sanitaria o un assessorato regionale, “centro digitale di medicina di precisione” non può restare uno slogan. Va tradotto in capex, opex, competenze e processi.
I 5 pilastri tecnici
Un centro digitale efficace si regge su almeno cinque elementi concreti:
- Infrastruttura dati interoperabile
- repository clinico unico (dati strutturati e non strutturati)
- integrazione con LIS, RIS, PACS, cartelle cliniche, registry regionali
- Piattaforme di analisi avanzata
- strumenti di bioinformatica per dati genomici
- ambienti sicuri per sviluppo e validazione di modelli di IA
- Standard e qualità del dato
- codifiche condivise (ICD, LOINC, SNOMED, dove possibile)
- procedure chiare di data cleaning, validazione, versioning
- Sicurezza e privacy by design
- gestione dei consensi informati granulari
- pseudonimizzazione/anonimizzazione per uso ricerca
- Interfacce clinico-friendly
- dashboard leggibili per oncologi, cardiologi, neurologi
- report sintetici, azionabili, integrati nel flusso di lavoro
Senza questi pezzi, la medicina di precisione resta confinata in progetti pilota mai davvero scalati.
Le competenze chiave
Un centro digitale non si fa solo con server e software. Servono persone con ruoli ben definiti:
- medici “ibridi” con competenze di data literacy
- data scientist e bioinformatici con esperienza clinica reale, non solo accademica
- ingegneri clinici e ICT focalizzati su interoperabilità e sicurezza
- figure di governance: responsabile del dato sanitario, DPO, responsabile IA
Le strutture che oggi iniziano a formare queste figure (anche attraverso master, fellow, percorsi interni) saranno quelle pronte quando i modelli europei di sanità digitale diventeranno standard.
Benefici concreti per pazienti, clinici e sistema
Questo sforzo infrastrutturale e organizzativo ha senso solo se produce risultati misurabili. I più rilevanti, quando la medicina di precisione è implementata bene, sono tre.
1. Miglior esito clinico per i pazienti
- diagnosi più rapide e meno errori diagnostici, soprattutto in oncologia e malattie rare
- terapie mirate con tassi di risposta superiori e minori effetti collaterali inutili
- monitoraggio da remoto che riduce accessi inutili in pronto soccorso
Per un paziente oncologico, ad esempio, arrivare al test genomico corretto in tempi brevi significa evitare mesi di chimioterapia poco efficace e puntare subito sul trattamento più adatto.
2. Migliore esperienza e qualità del lavoro per i clinici
Quando i dati sono integrati e gli strumenti IA sono ben progettati:
- i clinici impiegano meno tempo nella burocrazia e più nel confronto con il paziente
- il decision making è supportato da evidenze sintetizzate e aggiornate
- si riduce la variabilità ingiustificata tra reparti e tra regioni
Ho sentito più di un primario dire che, con cartelle ben strutturate e report automatici, si recupera almeno 1 ora al giorno da dedicare al dialogo con il paziente o alla formazione dei giovani.
3. Sostenibilità per il SSN
La narrazione “medicina di precisione = costi più alti” è miope. La realtà, dove esistono dati, è diversa:
- meno esami inutili o ripetuti
- meno terapie inefficaci prolungate nel tempo
- riduzione di ricoveri evitabili grazie a prevenzione mirata
Il punto non è spendere meno a priori, ma spendere meglio, allineando costi alle reali probabilità di beneficio clinico.
Da dove iniziare: passi pratici per strutture e decisori
Chi gestisce oggi un ospedale, una fondazione IRCCS o un assessorato alla sanità, non può attendere il “piano nazionale perfetto”. Ci sono azioni concrete, realistiche, che si possono avviare in 6–12 mesi.
1. Scegliere 1–2 aree cliniche pilota
Oncologia, diabete cardiovascolare, malattie rare sono i candidati naturali. Lavorare in profondità su pochi percorsi è più utile che disperdersi.
2. Mappare i dati già disponibili
Capire dove sono, in che formato, chi li gestisce. In molte strutture i dati ci sono già, ma sono “intrappolati” in silos.
3. Costruire un piccolo team interdisciplinare
Anche 4–5 persone motivate (clinico, data scientist, ICT, qualità, legale) possono avviare un progetto serio.
4. Definire 3–5 indicatori chiari
Esempi: tempo alla diagnosi, percentuale di pazienti con profilo genomico completo, tasso di ricoveri ripetuti, aderenza terapeutica.
5. Cercare partnership
Fondazioni come Heal, università, IRCCS, cluster tecnologici regionali: nessuno può fare medicina di precisione da solo.
Questo approccio graduale consente di sperimentare, misurare e poi scalare, senza bloccare l’organizzazione con progetti troppo teorici.
Perché adesso è il momento giusto per l’Italia
La combinazione di maturità tecnologica, pressione sul sistema sanitario e disponibilità di fondi europei rende il 2025–2026 una finestra unica per accelerare sulla medicina di precisione.
Il convegno di Roma del 04/12 è un segnale forte: la comunità scientifica e le istituzioni stanno iniziando a progettare una rete strutturata di centri digitali, non solo progetti isolati.
Chi guida oggi un’organizzazione sanitaria ha una scelta molto chiara:
- restare ancorato a un modello “uguale per tutti”, con margini di miglioramento limitati, oppure
- investire su medicina di precisione e sanità intelligente, agganciandosi a reti, programmi pilota e iniziative come quelle promosse da Fondazione Heal.
Se vuoi che la tua struttura sia tra i protagonisti della sanità italiana dei prossimi dieci anni, il momento per iniziare a costruire il tuo centro digitale di medicina di precisione è adesso.