Prevenzione, riforma del SSN e intelligenza artificiale: come rendere sostenibile la sanità italiana migliorando accesso alle cure, HTA e gestione delle cronicità.
Prevenzione, SSN e IA: la ricetta per un Servizio Sanitario sostenibile
Nel 2023 la spesa sanitaria pubblica italiana ha sfiorato il 7% del PIL, mentre cresce il numero di cittadini che rinunciano a cure e visite per motivi economici o per liste d’attesa troppo lunghe. Non è solo un problema di soldi: è un problema di modello.
Il Servizio Sanitario Nazionale (SSN) è sotto pressione per invecchiamento della popolazione, aumento delle malattie croniche e carenza di personale. Continuare a ragionare solo in termini di tagli o mini-aggiustamenti non basta più. Serve una strategia diversa: più prevenzione, riforma del SSN, accesso ordinato all’innovazione e uso intelligente dell’intelligenza artificiale (IA).
Questo è il cuore delle proposte che realtà come l’Istituto per la Competitività (I-Com) portano nel dibattito italiano. In questo articolo metto in fila i punti chiave: cosa non funziona oggi, cosa andrebbe cambiato e dove l’IA può davvero fare la differenza nella sanità italiana.
1. Prevenzione: il “farmaco” più potente (e meno usato)
La prevenzione è la misura più efficace per ridurre costi, mortalità e diseguaglianze, ma nel bilancio sanitario occupa ancora una quota modesta rispetto alla cura delle patologie già in atto.
Il punto è semplice: se non spostiamo risorse e attenzione sulla prevenzione, il SSN sarà sempre in affanno.
Dove l’Italia è indietro sulla prevenzione
Tre aree mostrano i limiti dell’attuale modello:
- Screening oncologici non omogenei: adesione alta in alcune regioni, bassa in altre; troppe differenze nell’invito attivo dei cittadini.
- Malattie croniche gestite tardi: diabete, BPCO, scompenso cardiaco vengono intercettati spesso quando sono già avanzati.
- Prevenzione primaria “debole”: educazione alimentare, attività fisica, lotta al fumo sono ancora troppo scollegate dalla pratica clinica quotidiana.
Come l’IA può potenziare la prevenzione
L’intelligenza artificiale in sanità non serve solo a leggere immagini o scrivere referti. Applicata alla prevenzione può:
- Identificare persone a rischio incrociando dati di prescrizioni, referti, accessi al pronto soccorso, esenzioni per reddito o patologia.
- Personalizzare inviti e richiami per screening: non lo stesso messaggio per tutti, ma comunicazioni mirate per fascia d’età, lingua, livello socio-economico.
- Prevedere picchi di malattia cronica (per esempio riacutizzazioni di BPCO in inverno) e programmare visite, terapie domiciliari e personale di conseguenza.
La prevenzione supportata da IA non sostituisce medici e infermieri, ma fornisce loro una mappa precisa: chi intercettare prima, dove concentrare gli sforzi, come ridurre gli accessi inappropriati al pronto soccorso.
2. Riforma del SSN: dal modello ospedalocentrico alla rete territoriale digitale
Se c’è un punto su cui quasi tutti concordano è questo: il SSN italiano è ancora troppo centrato sull’ospedale. Le croniche si curano male in ospedale e peggio ancora quando mancano servizi territoriali coordinati.
La riforma non è uno slogan: vuol dire cambiare organizzazione, responsabilità e strumenti.
Tre nodi strutturali da sciogliere
- Territorio frammentato: medici di medicina generale (MMG), case di comunità, assistenza domiciliare, specialistica ambulatoriale spesso non comunicano tra loro.
- Pronto soccorso sovraccarichi: troppi accessi non urgenti perché il territorio non risponde o non è percepito come accessibile.
- Disomogeneità regionale: 21 sistemi sanitari con livelli di servizi e innovazione molto diversi tra Nord e Sud.
Che riforma serve davvero
Una riforma seria del SSN dovrebbe puntare su alcuni pilastri chiari:
- Piena operatività dell’assistenza territoriale: case della comunità, infermieri di famiglia, centrali operative territoriali che funzionino 7 giorni su 7.
- Integrazione ospedale-territorio: percorsi condivisi per grandi cronicità e fragilità, con un referente chiaro per il paziente.
- Responsabilità sui risultati: non solo rispetto della spesa, ma indicatori obbligatori su esiti di salute, aderenza terapeutica, riammissioni ospedaliere.
Qui l’IA nella sanità italiana diventa uno strumento operativo di riforma, non un gadget tecnologico.
IA come “collante” della rete di cura
Sistema dopo sistema, l’IA può:
- Supportare il triage in pronto soccorso, analizzando sintomi, parametri vitali e storia clinica per suggerire la priorità (sempre con controllo umano).
- Segnalare automaticamente pazienti fragili che mancano a visite di follow-up o non ritirano i farmaci.
- Favorire il coordinamento tra strutture: algoritmi che aggregano dati da ospedali, MMG e territorio, offrendo una “vista unica” del paziente.
Chi pensa che l’IA serva solo per fare diagnosi sofisticate perde il punto: il valore maggiore, oggi, è organizzativo. È qui che si gioca la sostenibilità del SSN.
3. Accesso all’innovazione: velocizzare, valutare meglio, decidere prima
Nuovi farmaci, dispositivi medici, terapie avanzate e soluzioni digitali arrivano in Italia con un ritardo ancora rilevante rispetto ad altri Paesi europei. Una parte del problema è procedurale, un’altra è culturale.
L’equilibrio giusto è questo: accesso rapido all’innovazione sanitaria, ma basato su evidenze e valutazioni solide di costo-efficacia.
Il ruolo dell’HTA nelle decisioni
La Health Technology Assessment (HTA) è lo strumento che dovrebbe orientare le scelte: analizza efficacia, sicurezza, costi, impatto organizzativo e sociale di una tecnologia sanitaria.
In Italia:
- l’HTA è stata potenziata progressivamente, ma
- la capacità di produzione di report e la loro traduzione in decisioni rapide non è ancora sufficiente,
- la variabilità regionale nell’adozione delle tecnologie è elevata.
Come l’IA può migliorare l’HTA
L’IA può rendere più forte e rapida la valutazione delle tecnologie sanitarie attraverso:
- analisi automatica della letteratura scientifica, con filtri su qualità degli studi e outcome.
- modelli predittivi di impatto reale sul SSN: simulazioni su ricoveri evitati, giornate di degenza, riduzione di esami ridondanti.
- utilizzo di Real World Data (dati della pratica clinica quotidiana) per capire se un farmaco o un dispositivo funziona davvero come nei trial.
Questo permette di ridurre il tempo tra autorizzazione, rimborsabilità e reale accesso dei pazienti, mantenendo al centro la sicurezza e la sostenibilità.
Accesso all’innovazione digitale
Non c’è solo il farmaco: ci sono app, software di supporto decisionale, sistemi di telemedicina, algoritmi diagnostici.
Per queste tecnologie servono:
- percorsi regolatori chiari (chi valuta cosa e in quanto tempo),
- modelli di rimborso e tariffazione specifici,
- requisiti stringenti di interoperabilità con i sistemi informativi sanitari regionali e nazionali.
Chi lavora in sanità digitale oggi in Italia lo sa: senza queste regole, anche la soluzione migliore resta un pilota in una sola azienda sanitaria e non scala mai.
4. IA nella sanità italiana: casi d’uso concreti e problemi reali
Parlare di intelligenza artificiale nella sanità italiana ha senso solo se si scende sul concreto: dove sta già producendo valore? Quali rischi vanno gestiti seriamente?
Casi d’uso ad alto impatto
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Pronto soccorso e urgenza
- sistemi di prioritarizzazione dei pazienti in base a segni vitali e sintomi;
- supporto nella lettura rapida di esami (ECG, RX torace) per ridurre i tempi decisionali;
- analisi dei flussi per prevedere sovraffollamento e ottimizzare turni e risorse.
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Malattie croniche
- modelli predittivi di riacutizzazione (per BPCO, scompenso, diabete),
- promemoria personalizzati per farmaci e visite,
- monitoraggio remoto attraverso dispositivi medici con alert automatici.
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Oncologia e diagnosi avanzata
- supporto alla lettura di immagini radiologiche e istologiche,
- stratificazione dei pazienti per terapie mirate,
- gestione dei percorsi diagnostico-terapeutici assistenziali (PDTA) complessi.
In tutti questi casi il punto non è “l’algoritmo è più bravo del medico”, ma “l’algoritmo aiuta il medico a non perdersi nulla, a concentrare tempo e competenze dove servono di più”.
Rischi: bias, privacy, fiducia
Se vogliamo davvero che l’IA entri nella pratica clinica quotidiana, ci sono tre problemi che non vanno minimizzati:
- Bias nei dati: se addestriamo gli algoritmi solo su popolazioni di alcune regioni o fasce sociali, rischiamo di peggiorare le disuguaglianze.
- Protezione dei dati sanitari: servono architetture sicure, chiari ruoli di responsabilità, audit continui.
- Accettazione da parte dei professionisti: l’IA va progettata con medici, infermieri, farmacisti, non “calata dall’alto”.
Qui le proposte dei think tank come I-Com spingono per governance chiara dell’IA sanitaria: linee guida nazionali, registri delle soluzioni in uso, valutazioni indipendenti delle performance.
5. Dal dibattito alle azioni: cosa fare ora (in pratica)
Parlare di prevenzione, riforma del SSN, accesso all’innovazione e IA ha senso solo se si traduce in scelte operative. Riassumendo in chiave molto concreta:
Per decisori istituzionali
- Aumentare in modo vincolato la quota di spesa destinata alla prevenzione, con obiettivi misurabili per regione (es. tasso di adesione agli screening, riduzione accessi impropri in PS).
- Accelerare la piena attuazione dell’assistenza territoriale, con sistemi informativi unificati e interoperabili.
- Rafforzare HTA e valutazione delle tecnologie digitali, usando IA per analisi più rapide e approfondite.
- Definire regole chiare per IA in sanità: requisiti minimi, trasparenza degli algoritmi, monitoraggio degli esiti.
Per aziende sanitarie e strutture private accreditate
- Partire da pochi casi d’uso mirati di IA, dove il ritorno è chiaro (PS, cronici, gestione liste d’attesa), misurando risultati prima e dopo.
- Coinvolgere i clinici fin dall’inizio nei progetti di innovazione, evitando la sindrome del “software imposto dall’alto”.
- Investire in formazione digitale del personale: un algoritmo inutile nelle mani di chi non si fida o non lo sa usare.
Per imprese e startup della sanità digitale
- Progettare soluzioni aderenti alle reali priorità del SSN italiano: cronicità, pronto soccorso, carenza di personale, disomogeneità territoriale.
- Integrare da subito aspetti regolatori, HTA e valutazione economica, non come passaggi finali.
- Rendere trasparente il funzionamento dei modelli di IA, nei limiti del possibile, per favorire fiducia e adozione.
La sanità italiana è in una fase di passaggio delicata: i costi crescono, il personale è sotto pressione, i cittadini chiedono più accesso e più qualità. Prevenzione seria, riforma del SSN, accesso responsabile all’innovazione e utilizzo strategico dell’intelligenza artificiale non sono quattro capitoli separati, ma pezzi della stessa strategia.
Chi oggi guida strutture sanitarie, aziende o progetti di IA in sanità ha una finestra temporale limitata per posizionarsi: scegliere casi d’uso concreti, misurare gli impatti, dimostrare che innovazione e sostenibilità possono andare nella stessa direzione.
La domanda da porsi nei prossimi mesi è una sola: stiamo usando l’IA e l’innovazione per difendere l’esistente, o per costruire un SSN più giusto, accessibile e sostenibile per i prossimi vent’anni?