Quasi due ospedali italiani su dieci sono “rimandati” da Agenas. Ecco come i dati PNE 2025 e l’intelligenza artificiale possono aiutare le strutture a migliorare davvero.
Perché le “pagelle” di Agenas contano davvero
Quasi 2 ospedali italiani su 10 sono rimandati sulla qualità dell’assistenza. Il dato arriva dal Programma Nazionale Esiti (PNE) 2025 di Agenas e mette nero su bianco qualcosa che chi lavora in corsia sente ogni giorno: il sistema regge, ma viaggia a velocità diverse, soprattutto tra Nord e Sud.
Questo non è solo un problema di equità. È un problema di vite, di giorni di degenza in più, di complicanze che potevano essere evitate. E mentre l’Italia discute di liste d’attesa e carenza di personale, sta prendendo forma un altro pezzo della risposta: l’intelligenza artificiale applicata alla sanità.
In questa analisi, inserita nella serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica”, partiamo dai numeri di Agenas per capire:
- dove il nostro sistema ospedaliero sta migliorando;
- dove continua a fare fatica, in particolare al Sud;
- come gli strumenti di IA possono aiutare ospedali e Regioni a scalare la classifica, agendo su esiti, organizzazione e qualità clinica.
La fotografia di Agenas: pochi top, molti da recuperare
Il PNE 2025 valuta 1.117 strutture di ricovero pubbliche e private su 218 indicatori, suddivisi in 8 aree cliniche principali:
- cardiocircolatorio
- sistema nervoso
- respiratorio
- chirurgia generale
- chirurgia oncologica
- gravidanza e parto
- osteomuscolare
- nefrologia
Gli ospedali al top (e dove si trovano davvero)
Agenas individua 15 ospedali “di vertice”, cioè strutture che raggiungono un livello alto o molto alto in almeno 6 aree cliniche su 8.
Solo due centri ottengono il massimo in tutte e 8 le aree:
- l’Ospedale di Savigliano in Piemonte
- l’Ospedale di Mestre in Veneto
Le eccellenze si concentrano soprattutto in:
- Lombardia: 5 strutture ad alto/molto alto livello
- Veneto: 3 strutture
- Emilia-Romagna: 2 strutture
- Campania: 1 struttura (AOU Federico II di Napoli, 7 aree su 8 ad alto/molto alto livello)
Quindi sì, esistono punte di qualità anche al Sud, ma sono eccezioni isolate in un quadro complessivo più fragile.
I “rimandati”: quasi 2 ospedali su 10
Sul fronte opposto, il PNE segnala 197 strutture da sottoporre a revisione tramite audit per criticità sugli esiti:
- erano 239 l’anno precedente: 68 ospedali sono migliorati;
- 26 nuove strutture entrano quest’anno nel gruppo critico;
- la concentrazione peggiore è in Campania (51 ospedali) e Sicilia (43);
- Valle d’Aosta, Provincia autonoma di Trento e Umbria non hanno strutture “rimandate”.
Se allarghiamo lo sguardo, Agenas ricorda che solo poco più del 10% degli ospedali (189 strutture) ottiene valutazioni alte/molto alte su tutte le aree considerate. Il resto si colloca in una fascia intermedia, spesso troppo dipendente dal codice di avviamento postale.
Questa disomogeneità è esattamente il terreno dove l’uso intelligente dei dati e dell’IA può fare la differenza, perché permette di copiare e scalare rapidamente ciò che funziona dove funziona.
Dove stiamo migliorando (e perché non basta)
Agenas non racconta solo criticità. In diverse aree cliniche gli esiti stanno migliorando in modo chiaro.
Ortopedia, cardiologia, oncologia: segnali positivi
Alcuni dati chiave del PNE 2025:
- Frattura di femore negli over 65: cresce la quota di interventi entro 48 ore dal ricovero, con impatto diretto su mortalità, complicanze e perdita di autonomia.
- Tagli cesarei primari: in calo dal 25% nel 2015 al 22% nel 2024, con una maggiore appropriatezza nell’ostetricia.
- Chirurgia oncologica: aumenta la concentrazione degli interventi in centri ad alto volume, associata in letteratura a esiti migliori.
- Tumore del seno: dal 72% dei casi trattati in centri ad alto volume nel 2015 al 90% nel 2024.
- Tumore del colon: dal 69% al 73%.
- Prostata: dal 63% all’82%.
- Polmone: dal 69% all’83%.
- Pancreas: dal 38% al 54%, ma con il Sud fermo a circa il 28% dei casi in centri ad alto volume.
- Infarto miocardico acuto: la quota di angioplastiche coronariche eseguite entro 90 minuti sale dal 57% (2020) al 63%.
- Bypass aortocoronarico isolato: mortalità a 30 giorni al 1,5% (valore mediano).
- Interventi su valvole cardiache: mortalità al 2%, con criticità in Calabria, Campania e Puglia.
Questi trend mostrano che, quando si fissano standard chiari, si misurano gli esiti e si riorganizza la rete, il sistema risponde. Non è magia, è governance.
Ed è esattamente ciò che le tecnologie di analytics avanzati e IA clinica possono potenziare: consolidare i progressi e accorciare la distanza nelle aree più deboli.
Il divario Nord-Sud: un problema di organizzazione, non solo di risorse
Il messaggio che esce dal rapporto non è solo “mancano soldi” o “mancano medici”. Certo, il sottofinanziamento cronico incide. Ma il PNE mostra chiaramente che organizzazione, processi e dati contano quanto (se non più) dei metri quadri e delle apparecchiature.
Le differenze Nord-Sud sono marcate soprattutto su:
- tempestività dei trattamenti tempo-dipendenti (infarto, femore, stroke);
- concentrazione dei casi complessi in centri ad alto volume;
- tassi di taglio cesareo;
- esiti cardiochirurgici.
In molte regioni meridionali non è solo un tema di “mancanza di eccellenze”, ma di frammentazione della casistica, percorsi poco standardizzati, integrazione ospedale-territorio fragile e scarsa capacità di usare i dati per correggere la rotta in tempo reale.
Qui entra in gioco la serie che stai leggendo: “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica”. Perché il punto non è se adottare l’IA, ma come usarla per chiudere queste falle, in modo misurabile.
Come l’IA può aiutare un ospedale a “salire di livello” secondo Agenas
Se sei un direttore generale, un clinico con responsabilità di reparto o lavori in una direzione sanitaria, la vera domanda è:
“Come trasformare i numeri di Agenas in un piano d’azione concreto?”
L’intelligenza artificiale non sostituisce la governance, ma può diventare il motore che rende praticabile un miglioramento sistematico sugli indicatori PNE.
1. Analisi predittiva sugli esiti clinici
Gli indicatori Agenas si basano su grandi volumi di dati storici. Qui gli algoritmi di IA fanno quello che sanno fare meglio: scovare pattern che l’occhio umano non vede.
Applicazioni pratiche:
- Previsione del rischio di complicanze (ad esempio dopo interventi di femore, bypass, chirurgia oncologica) combinando età, comorbidità, farmaci, tempi di intervento, tipo di procedura.
- Stratificazione della popolazione ricoverata per identificare in anticipo i pazienti ad alto rischio di riammissione a 30 giorni.
- Simulazioni scenariali: cosa succede alla mortalità o ai giorni di degenza se anticipo di 6 ore il timing medio di una procedura tempo-dipendente?
In pratica, un ospedale può prioritizzare risorse e interventi organizzativi sulle aree che hanno il maggiore impatto sugli esiti Agenas, anziché agire “a tentoni”.
2. IA per la gestione dei flussi e dei tempi
Molti indicatori PNE sono sensibili ai ritardi organizzativi:
- tempo dall’arrivo in PS alla sala emodinamica per l’infarto;
- tempo al tavolo operatorio per la frattura di femore;
- tempestività negli interventi oncologici.
Qui l’IA di tipo operational & resource optimization può intervenire su:
- Pianificazione dinamica delle sale operatorie (riduzione dei buchi in agenda, gestione automatica delle priorità cliniche);
- Predictive staffing: previsione dei picchi di accesso in PS e adeguamento dei turni;
- Smart routing intraospedaliero: allocazione dei pazienti tra reparti in base al rischio e alla disponibilità di posti letto.
Risultato diretto: meno attese critiche, più aderenza alle soglie di tempo richieste per migliorare mortalità e complicanze.
3. Supporto decisionale clinico nei percorsi oncologici e cardio
Dove c’è alta complessità (oncologia, cardiochirurgia, stroke), l’IA può sostenere i team multidisciplinari in scelte più coerenti con le linee guida e con la letteratura aggiornata.
Esempi:
- sistemi di Clinical Decision Support che segnalano deviazioni da PDTA regionali o nazionali;
- strumenti di imaging AI-based per la diagnosi precoce (es. mammografie, TAC torace, risonanze cardiache), che aiutano a ridurre falsi negativi e migliorare l’appropriatezza dei trattamenti;
- algoritmi che suggeriscono il centro più appropriato per un determinato intervento, favorendo la concentrazione dei casi in strutture ad alto volume, in linea con gli obiettivi PNE.
Questo non solo migliora gli esiti, ma rafforza la posizione della struttura nella rete regionale, avvicinandola al profilo degli ospedali “top”.
4. Monitoraggio continuo degli indicatori PNE in tempo quasi reale
Il vero salto di qualità arriva quando gli indicatori non vengono letti una volta l’anno, ma ogni settimana.
Un ospedale può costruire cruscotti basati su IA che:
- integrano dati da SDO, PS, sale operatorie, laboratori, cartelle cliniche elettroniche;
- ricalcolano automaticamente gli indicatori PNE chiave (anche con logiche proxy) in tempo ravvicinato;
- inviano alert quando un reparto o una procedura scivola fuori soglia.
È la differenza tra scoprire il problema un anno dopo e poter intervenire entro un mese con audit mirati, aggiustamenti di turni, formazione o revisione dei PDTA.
Uno scenario concreto: cosa può fare un ospedale “rimandato”
Immaginiamo una struttura del Sud inserita da Agenas tra le 197 da sottoporre ad audit, con criticità su:
- mortalità post-intervento cardiochirurgico;
- tempi di intervento per frattura di femore;
- percentuale di pazienti oncologici trattati in centri ad alto volume.
Un piano realistico, supportato da IA, può includere:
- Analisi dati retrospettiva con modelli predittivi per capire quali variabili sono più correlate agli esiti peggiori (età, orario di intervento, chirurgo, reparto di provenienza, tempi di attesa, ecc.).
- Riorganizzazione delle priorità operatorie supportata da algoritmi di scheduling che garantiscano slot protetti per femori, infarti, casi oncologici urgenti.
- Sistemi di alert clinico in PS e reparti per pazienti ad alto rischio, che segnalano la necessità di intervento entro una certa finestra temporale.
- Dashboard direzionali che mostrano, per ogni settimana, l’andamento di pochi indicatori chiave allineati al PNE (non 218, ma 10–15 mirati).
- Revisione della rete oncologica basata su dati: individuare quali casi devono essere trasferiti o gestiti in hub di riferimento, con supporto digitale per il teleconsulto tra spoke e hub.
Nel giro di 12–24 mesi, questo tipo di approccio può spostare in modo misurabile diversi indicatori Agenas, portando l’ospedale fuori dalla zona “rimandati” e, soprattutto, riducendo mortalità e complicanze reali.
E adesso? Trasformare le “pagelle” in una roadmap di innovazione
Il PNE 2025 manda un messaggio molto chiaro:
quando esistono standard organizzativi e professionali condivisi, il sistema migliora globalmente.
L’IA nella sanità italiana non serve a fare scenografia o a riempire slide. Serve a:
- misurare meglio (e prima) ciò che conta;
- anticipare i problemi invece di inseguirli;
- portare pratiche di eccellenza anche in contesti oggi in difficoltà, soprattutto nel Mezzogiorno.
Per una direzione sanitaria o una Regione, questo è il momento giusto per:
- rileggere i dati PNE 2025 alla luce dei propri obiettivi di piano sanitario;
- scegliere 3–5 aree prioritarie (es. infarto, femore, oncologia seno/colon, tagli cesarei) su cui attivare progetti di IA clinica e organizzativa;
- costruire partnership tecniche e cliniche per trasformare i dati in strumenti di lavoro quotidiano, non in report da archivio.
La serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica” nasce proprio per questo: raccontare casi d’uso, errori da evitare e approcci pragmatici. Se il tuo ospedale è tra quelli da migliorare – o se vuoi consolidare una posizione già buona – il prossimo passo è chiaro: passare da una lettura passiva dei numeri Agenas a una strategia attiva guidata dai dati e dall’intelligenza artificiale.
La domanda è semplice: tra due anni, dove vuoi che la tua struttura compaia nel prossimo PNE?