Prevenzione, SSN e innovazione digitale: la vera riforma

La prima voce di spesa sanitaria in Italia non è l’ospedale: sono le malattie croniche non prevenute. Diabete, BPCO, scompenso cardiaco, patologie oncologiche diagnosticate tardi: è qui che il Servizio sanitario nazionale (SSN) sta perdendo il passo, sia in termini clinici sia economici.

Questo pesa ancora di più a fine 2025, con un SSN sotto pressione per l’invecchiamento della popolazione, la carenza di personale e la difficoltà ad assorbire davvero i fondi PNRR. L’Istituto per la Competitività (I-Com) ha portato al centro del dibattito tre nodi: prevenzione, riforma del SSN e accesso all’innovazione, inclusa l’intelligenza artificiale in sanità. Sono esattamente i tre fronti su cui, se sbagliamo rotta oggi, tra cinque anni pagheremo un conto salatissimo.

In questo articolo vediamo cosa significa, in concreto, riformare il SSN italiano mettendo insieme prevenzione, HTA, IA, pronto soccorso e legislazione farmaceutica. E soprattutto cosa possono fare ora aziende sanitarie, clinici, decisori e imprese per non restare «nel guado».

1. Prevenzione: dal documento di principio al modello operativo

La prevenzione nel SSN è già scritta in tutte le strategie, ma non è ancora un modello operativo misurabile e finanziato. Se vogliamo che conti qualcosa, deve cambiare su tre piani: governance, dati e incentivi.

Prevenzione come “linea di produzione” del SSN

La risposta più efficace alla crescita di malattie croniche è chiara: spostare risorse e competenze dall’ospedale al territorio e agire prima che il paziente si scompensi.

Questo significa:

• programmi strutturati di screening e diagnosi precoce (cardiovascolare, oncologico, metabolico)
• percorsi per i cronici basati su PDTA digitalizzati
• campagne di prevenzione mirata, non generica, usando i dati reali delle popolazioni assistite

La realtà? Molte Regioni hanno progetti pilota, poche hanno cruscotti di outcome che mostrano quanti ricoveri evitano davvero e quanta spesa si risparmia.

Il ruolo dei dati e dell’intelligenza artificiale nella prevenzione

L’intelligenza artificiale nella sanità italiana può rendere la prevenzione finalmente proattiva. Non serve fantascienza, ma:

• modelli predittivi per identificare i pazienti ad alto rischio di riacutizzazione
• sistemi di alert automatici per medici di medicina generale e infermieri di comunità
• algoritmi che incrociano farmaci, esenzioni, accessi in PS e referti per intercettare precocemente i fragili

Qui l’IA vale soprattutto se:

1. usa dati interoperabili (fascicolo sanitario elettronico realmente attivo)
2. è integrata nei software clinici che i professionisti usano ogni giorno
3. ha un sistema di governance chiaro su responsabilità, audit e bias

Senza questi tre elementi, si resta al livello di progetto sperimentale da convegno.

Prevenzione e politica sanitaria: cosa dovrebbe cambiare domani mattina

Se guardiamo alle proposte che circolano a livello nazionale (I-Com e altri centri studio), il filo rosso è questo: la prevenzione deve avere obiettivi e budget dedicati, non «quello che avanza» dalla cura.

Misure concrete che hanno senso per l’Italia del 2025:

• inserire indicatori di prevenzione e diagnosi precoce nei sistemi di valutazione delle Regioni e delle aziende ospedaliere
• legare una quota di finanziamento a risultati su vaccinazioni, screening, adesione ai controlli cronici
• finanziare in modo stabile team territoriali multidisciplinari (MMG, infermieri di famiglia, specialisti, farmacisti di comunità) supportati da strumenti digitali e IA

2. Riforma del SSN: dai pronto soccorso al territorio digitale

La riforma del SSN non è (solo) una legge quadro; è la capacità di risolvere i problemi quotidiani: pronto soccorso intasati, liste d’attesa, fuga di professionisti, disomogeneità tra Regioni.

La direzione di marcia più sensata è chiara: territorio forte + ospedale per acuti + infrastruttura digitale unica.

Pronto soccorso: la punta dell’iceberg

I pronto soccorso sono il luogo dove esplodono tutte le criticità del sistema. Quando il PS è saturo, spesso:

• manca la presa in carico territoriale del cronico
• i medici di famiglia hanno poco tempo e pochi strumenti
• l’accesso alla specialistica ambulatoriale è lento o disomogeneo

L’intelligenza artificiale in pronto soccorso può aiutare su triage, prioritizzazione, analisi dei flussi. Ma se a valle non c’è un territorio capace di assorbire i pazienti dimessi, il problema resta.

Un approccio più serio combina:

• protocolli di triage supportati da algoritmi (non sostitutivi del medico)
• teleconsulto immediato con specialisti per ridurre ricoveri impropri
• collegamento automatico con presa in carico territoriale dopo la dimissione

Territorio, case di comunità e IA

Le strutture PNRR (case e ospedali di comunità) rischiano di restare contenitori vuoti, se non sono riempite con:

• personale dedicato e formato sul lavoro in team
• cartella clinica territoriale unica
• strumenti di telemedicina integrata: monitoraggio remoto, televisita, teleconsulto
• piattaforme che usano IA per prioritarizzare visite e controlli

Ho visto realtà italiane dove l’IA aiuta a selezionare, ogni mattina, i pazienti cronici da contattare in base al rischio. Il risultato? Meno accessi impropri al PS e una relazione diversa con il paziente, più continuativa e meno episodica.

Governance: meno progetti isolati, più regia nazionale

L’Italia ha un problema tipico: eccellenze locali e assenza di standard nazionali. Su dati sanitari, IA, HTA e accesso all’innovazione serve una regia centrale più forte.

Tre priorità realistiche:

1. definire standard minimi nazionali di interoperabilità dei dati clinici
2. creare un framework unitario per l’IA in sanità (valutazione, autorizzazione, monitoraggio post-implementazione)
3. rendere pubblici indicatori di esito e accesso per area terapeutica, in tutte le Regioni

3. Accesso all’innovazione: farmaci, dispositivi, IA e HTA

L’accesso all’innovazione sanitaria in Italia è spesso frenato da iter lunghi e non coordinati tra livello regolatorio, negoziazione del prezzo e decisioni regionali. Questo vale per i farmaci, ma sempre di più anche per dispositivi medici, software e soluzioni di IA.

HTA: da esercizio formale a leva per decidere

L’Health Technology Assessment (HTA) dovrebbe rispondere a una domanda semplice: “Questa tecnologia porta valore clinico, organizzativo ed economico al SSN italiano?”

Oggi, però, l’HTA è ancora troppo frammentato:

• tempi lunghi
• metodologie non sempre omogenee tra Regioni
• poca integrazione tra valutazione clinica ed economica

Per farlo funzionare davvero servono:

• percorsi HTA differenziati per tecnologie ad alto e basso impatto
• dati di real world evidence (RWE) raccolti in modo sistematico
• coinvolgimento strutturato di pazienti e professionisti

Quando l’HTA è ben fatto, accelera l’accesso a ciò che funziona e mette un freno a ciò che consuma risorse senza benefici reali.

Legislazione farmaceutica e tempi di accesso

Nel dibattito sulla legislazione farmaceutica italiana emergono sempre gli stessi punti critici:

• tempo tra autorizzazione europea e disponibilità reale nelle Regioni
• complessità delle procedure di rimborsabilità
• accordi di prezzo spesso scollegati da esiti misurati sul campo

Un approccio più moderno prevede:

• accordi basati sui risultati (outcome-based) con raccolta dati digitale integrata
• uso di registri clinici informatizzati collegati al fascicolo sanitario
• revisione periodica delle condizioni di rimborso in base a evidenze aggiornate

Qui l’IA può aiutare a estrarre e analizzare dati reali dai flussi amministrativi e clinici, supportando AIFA, Regioni e aziende sanitarie nelle decisioni.

Innovazione digitale e IA come “dispositivi medici evoluti”

Le soluzioni di intelligenza artificiale in sanità vanno trattate come vere tecnologie sanitarie, non gadget. Questo implica:

• valutazioni HTA dedicate per software di supporto alla diagnosi, algoritmi di triage, strumenti di decisione clinica
• chiarezza su responsabilità professionale e tracciabilità delle decisioni
• formazione mirata dei clinici che le usano

La proposta più sensata è quella di creare percorsi di valutazione rapidi ma rigorosi per queste tecnologie, con fasi di sperimentazione controllata e uso condizionato alla raccolta struttura di dati.

4. Intelligenza artificiale nella sanità italiana: da slogan a strumenti utili

L’IA in sanità in Italia ha già superato la fase sperimentale in radiologia, cardiologia, pronto soccorso e gestione dei cronici. Il problema non è più “se funziona”, ma come integrarla nel SSN senza sprechi e senza fermarsi ai progetti pilota.

Dove l’IA può dare valore subito

Ci sono alcuni ambiti dove l’IA ha un impatto rapido e misurabile:

• radiologia e imaging: supporto al referto, prioritizzazione delle urgenze
• oncologia: supporto nella definizione del piano terapeutico personalizzato
• pronto soccorso: aiuto nel triage, previsione dei picchi di afflusso, allocazione delle risorse
• cronicità: identificazione dei pazienti a rischio di riacutizzazione

In tutti questi casi, il punto non è sostituire il medico, ma ridurre il carico ripetitivo, aumentare la rapidità di risposta e migliorare la sicurezza.

Le condizioni per un’IA “seria” nel SSN

Un’IA sanitaria che funziona davvero in Italia richiede:

1. dati affidabili e rappresentativi della popolazione italiana
2. processi di validazione indipendente dei modelli
3. integrazione nei workflow clinici esistenti (nessun medico vuole 3 piattaforme in più)
4. trasparenza sugli algoritmi critici, soprattutto in ambiti come urgenza, oncologia, farmaci

Senza queste condizioni, l’IA resta un bel titolo di progetto e poco più. Con queste condizioni, diventa un pezzo concreto della riforma del SSN, perché permette di fare di più con le stesse (o minori) risorse.

IA e responsabilità clinica

Un’altra paura frequente è: “Se mi affido a un algoritmo, di chi è la responsabilità?”. La risposta netta: la responsabilità clinica resta del professionista, ma il sistema deve:

• documentare in modo chiaro il contributo dell’algoritmo alla decisione
• permettere al professionista di accettare o rifiutare il suggerimento motivando la scelta
• prevedere audit periodici sugli esiti associati all’uso degli algoritmi

Questo non blocca l’innovazione; la rende semplicemente adulta.

5. Cosa possono fare oggi strutture sanitarie e imprese

Il quadro nazionale è complesso, ma chi guida aziende sanitarie, IRCCS, ospedali privati o imprese del settore salute non può aspettare solo leggi e decreti.

Per le direzioni sanitarie e regionali

Azioni pratiche che funzionano davvero:

• creare unità dedicate a innovazione digitale e IA, con mandato chiaro
• avviare 1–2 progetti di IA ad alto impatto e basso rischio (es. supporto triage PS, prioritizzazione liste)
• costruire un cruscotto di prevenzione e cronicità con indicatori condivisi con MMG e specialisti
• formare clinici e infermieri su uso consapevole di strumenti digitali e IA

Per le aziende farmaceutiche, medtech e digital health

Chi porta innovazione nel SSN deve cambiare approccio: non vendere “prodotti”, ma soluzioni integrate in logiche di prevenzione e presa in carico.

Alcune mosse strategiche:

• proporre soluzioni che includano modelli organizzativi, non solo tecnologia
• collaborare alla raccolta di real world evidence utile per HTA e negoziazione
• co-progettare con Regioni e aziende sanitarie percorsi pilota misurabili, con indicatori chiari su esiti e costi

Le realtà che sapranno posizionarsi come partner di trasformazione clinica, organizzativa e digitale avranno più spazio nel quadro regolatorio che sta nascendo.

Conclusione: superare il guado dell’innovazione sanitaria

Prevenzione, riforma del SSN e accesso all’innovazione non sono tre capitoli separati, ma lo stesso cantiere. Se rafforziamo il territorio senza strumenti digitali, riempiremo solo nuove strutture fisiche. Se introduciamo IA senza rivedere i percorsi clinici, avremo costi extra e poca utilità. Se parliamo di prevenzione senza indicatori e incentivi, resterà uno slogan.

La vera occasione per la sanità italiana nel 2026–2030 è trasformare queste parole in scelte operative: dati condivisi, IA valutata con criteri HTA seri, percorsi di cronicità presi davvero in carico dal territorio, pronto soccorso meno schiacciati sulle carenze del sistema.

Chi guida oggi organizzazioni sanitarie o imprese del settore ha una scelta chiara: aspettare che la riforma «arrivi dall’alto» oppure iniziare a costruire, con progetti concreti, la sanità preventiva, digitale e intelligente che tutti dicono di volere. Il guado si supera così, un percorso ben progettato alla volta.