AI e dati stanno cambiando il lancio dei farmaci in Italia: meno marketing, più accesso reale alle terapie e supporto concreto a clinici e pazienti.
AI e dati stanno già cambiando il Pharma
Un farmaco su tre, in Europa, fatica a raggiungere i volumi previsti entro i primi 24 mesi dal lancio. Non perché non funzioni, ma perché il sistema che dovrebbe portarlo al paziente è lento, frammentato, poco guidato dai dati.
Nel percorso “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica” questo è il pezzo spesso dimenticato: possiamo avere la migliore terapia e un’ottima diagnostica per immagini, ma se il farmaco non entra in modo efficiente nei PDTA, nei prontuari ospedalieri e nella pratica clinica quotidiana, il valore per il paziente resta teorico.
Qui l’approccio di realtà come Veeva Systems è interessante: usare intelligenza artificiale, cloud e big data non solo per fare marketing digitale, ma per ridisegnare il modo in cui i farmaci vengono lanciati, adottati, prescritti e monitorati. In pratica, collegare meglio industria, strutture sanitarie e clinici, senza spezzare – anzi, rafforzando – il rapporto medico-paziente.
Dal marketing prodotto-centrico a ecosistemi dati-paziente
Il punto chiave è questo: il lancio farmaco non può più essere solo una campagna di marketing, ma un processo continuo, alimentato da dati clinici e real world.
Cosa sta cambiando nel lancio dei farmaci
L’adozione di AI e piattaforme dati in ambito Digital Pharma permette di:
- passare da strategie “una-tantum” a piani dinamici, che si aggiornano in base ai dati reali di prescrizione e outcome;
- spostare il focus da “spingere il prodotto” a supportare i percorsi di cura nelle singole Regioni e Aziende Sanitarie;
- orchestrare canali diversi (informazione scientifica, webinar, contenuti on demand, servizi al paziente) in modo coerente.
Le piattaforme tipo Veeva, nate per gestire CRM, dati omnicanale e contenuti regolati, stanno evolvendo in vere spine dorsali di sanità digitale per il mondo Life Sciences: collegano le informazioni di R&D, Market Access, Medical Affairs e Commercial in un’unica vista guidata da AI.
Perché questo è strategico per la sanità italiana
Nel contesto italiano, dove convivono:
- forte frammentazione regionale,
- PNRR che spinge su Fascicolo Sanitario Elettronico, telemedicina e presa in carico territoriale,
- crescente pressione su budget e liste d’attesa,
un lancio farmaco “cieco” rispetto ai dati reali non è più sostenibile.
AI e big data permettono di allineare meglio industria e Servizio Sanitario Nazionale, rispondendo a domande molto concrete:
- Dove il PDTA è attivo e dove è ancora sulla carta?
- Quali centri stanno identificando pochi pazienti rispetto all’epidemiologia attesa?
- In quali ASL ci sono colli di bottiglia tra diagnosi, visita specialistica e avvio terapia?
Chi riesce a leggere subito questi segnali ha un vantaggio enorme: porta prima la terapia ai pazienti giusti e costruisce partnership più solide con strutture e clinici.
Come l’AI ridisegna le fasi chiave del lancio farmaco
L’uso intelligente dell’AI nel Pharma non è (solo) chatbot e automazione del CRM. È soprattutto capacità di previsione e adattamento continuo lungo l’intero ciclo di vita del farmaco.
1. Pre-lancio: capire davvero dove stanno i pazienti
Nella fase pre-lancio le aziende biofarmaceutiche più mature stanno usando:
- modelli predittivi per stimare il numero di pazienti per Regione e per setting (ospedale, territorio, centri di riferimento);
- analisi dei dati amministrativi e real world (ricoveri, esenzioni, prescrizioni) per identificare sottodiagnosi e ritardi;
- AI per segmentare i centri non solo per volumi, ma per propensione all’innovazione, presenza di team multidisciplinari, infrastruttura digitale.
Questo consente di preparare un lancio molto più aderente alla realtà italiana: non la solita lista di KOL, ma una mappa multi-livello che tiene conto di PDTA, reti cliniche, procurement, Regioni.
2. Lancio: orchestrare canali e contenuti in modo “intelligente”
Durante il lancio, piattaforme come Veeva Commercial Cloud permettono di collegare:
- interazioni degli informatori scientifici;
- meeting scientifici fisici e digitali;
- campagne di medical education e contenuti on demand;
- servizi accessori (supporto al paziente, nurse program, reminder terapeutici).
L’AI entra su due fronti:
- Raccomandazione del “prossimo passo migliore”: quale contenuto proporre a quale specialista, con che canale (visita, email, webinar), in quale momento.
- Ottimizzazione in tempo reale: se in una Regione l’adozione è lenta, il sistema evidenzia dove potenziare il supporto (ad esempio formazione su diagnosi precoce, chiarimenti sui criteri di rimborsabilità, supporto sui percorsi di richiesta).
Risultato: meno comunicazione ridondante, più interazioni di valore per il clinico.
3. Post-lancio: monitorare accesso e outcome
La vera innovazione arriva nel post-lancio, quando AI e dati permettono di passare da:
- “Abbiamo aperto X centri”
- a “Quanti pazienti giusti stanno realmente beneficiando della terapia e come varia tra Regioni?”
In pratica:
- si incrociano dati di prescrizione, ricovero e outcome (quando disponibili), nel rispetto di privacy e normativa;
- si identificano gap di accesso per area geografica, età, genere, comorbidità;
- si misurano i tempi tra diagnosi, presa in carico, prima somministrazione.
Per la sanità italiana questo non è solo un tema commerciale: significa avere strumenti analitici per valutare se l’innovazione terapeutica si traduce davvero in valore clinico e organizzativo, coerente con la logica di health technology assessment (HTA).
AI nel Pharma senza rompere il rapporto medico-paziente
C’è una preoccupazione ricorrente: più dati, più AI, più automazione = meno relazione umana. Nel Pharma questo rischio si sente anche di più, perché il corpo del paziente viene inevitabilmente “tradotto” in dati.
La realtà, se progettata bene, può essere esattamente opposta.
Dati sul corpo, ma al servizio delle persone
Quando si parla di “salute aumentata dalle AI”, la questione non è sostituire il medico, ma dargli contesto in tempo reale:
- suggerire percorsi alternativi in base alle comorbidità;
- evidenziare interazioni farmaco-farmaco o criticità di aderenza;
- fornire viste sintetiche su outcome di pazienti simili, nel rispetto dell’anonimizzazione.
In ambito Digital Pharma, le stesse tecnologie possono:
- liberare tempo clinico eliminando burocrazia e attività ripetitive;
- rendere la comunicazione più mirata, evitando al medico di essere sommerso da contenuti irrilevanti;
- migliorare la continuità di cura con servizi digitali che collegano ambulatorio, ospedale e territorio.
L’AI diventa un “tessuto connettivo” tra i diversi attori, non un sostituto del contatto umano.
Il nodo fiducia e trasparenza
Perché questo funzioni, servono alcune scelte chiare:
- trasparenza sugli algoritmi utilizzati per suggerire contenuti o segmentare centri e pazienti;
- governance forte su privacy, sicurezza e uso secondario dei dati;
- coinvolgimento delle Società Scientifiche e delle strutture sanitarie nella definizione dei modelli e degli indicatori di valore.
Le aziende che usano piattaforme come Veeva per spingere solo volumi, senza questa trasparenza, bruciano credibilità. Chi, invece, usa AI e dati per co-progettare percorsi di cura con i clinici, costruisce relazioni molto più solide.
Casi d’uso concreti per la sanità italiana
Per rendere meno astratto il discorso, ecco alcuni casi d’uso tipici che vedo funzionare meglio in Italia.
1. Malattie rare e percorsi complessi
Nelle malattie rare il problema principale non è solo il costo della terapia, ma il tempo alla diagnosi e l’accesso ai centri di riferimento.
Con AI e piattaforme dati è possibile:
- identificare pattern “sospetti” nei dati amministrativi (ricoveri ricorrenti, esami ripetuti, codici di esenzione) che suggeriscono un sospetto mancato;
- mappare quali centri hanno team multidisciplinari attivi e quali no;
- supportare le Regioni nel disegnare reti cliniche più razionali.
L’azienda farmaceutica, in questo contesto, non sta solo promuovendo un prodotto: contribuisce a ridurre il ritardo diagnostico e a rendere più equo l’accesso.
2. Oncologia e integrazione ospedale-territorio
In oncologia la sfida è gestire terapie sempre più complesse e personalizzate, integrando ospedale e territorio.
L’AI può:
- supportare l’ottimizzazione dei calendari infusioni e follow-up;
- individuare pazienti a rischio di abbandono del percorso per problemi logistici o sociali;
- alimentare strumenti di telemedicina e monitoraggio remoto in coordinamento con i centri oncologici.
Per il Pharma questo significa passare da una logica “farmaco + materiale informativo” a “farmaco + ecosistema di servizi digitali”, integrato con i sistemi della struttura.
3. Malattie croniche e aderenza terapeutica
Nelle cronicità (diabete, BPCO, scompenso cardiaco) la vera variabile critica è l’aderenza.
Soluzioni AI-based integrate con piattaforme tipo Veeva consentono di:
- segmentare i pazienti per rischio di non aderenza;
- proporre servizi mirati (app di promemoria, nurse virtuali, contenuti educativi personalizzati);
- fornire al medico viste chiare su quali pazienti richiedono un contatto ravvicinato.
Questo incrocio tra Digital Health, Remote Patient Monitoring e Digital Pharma è uno dei punti forti della serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica”: è la zona in cui l’innovazione tocca davvero la pratica clinica quotidiana.
Come prepararsi, concretamente, a un lancio “AI-driven”
Chi lavora in aziende farmaceutiche o biotech e vuole fare sul serio con l’AI nel lancio farmaco, in Italia, dovrebbe concentrarsi su pochi passi chiave.
1. Mettere ordine nei dati (prima della tecnologia)
Nessuna AI funziona bene con dati incoerenti, sparsi in silos o non standardizzati. Serve:
- una data strategy chiara per CRM, Medical, Market Access, HEOR;
- mappare le fonti dati esterne disponibili in Italia (registri, flussi amministrativi, reti cliniche);
- definire early on le regole di qualità, ownership, aggiornamento.
2. Scegliere piattaforme scalabili e aperte
Soluzioni come quelle di Veeva hanno senso quando:
- sono integrate con i sistemi esistenti (ERP, BI, sistemi di segnalazione sicurezza);
- permettono di aggiungere facilmente nuovi use case (nuove aree terapeutiche, nuovi servizi al paziente);
- supportano governance e compliance by design.
Meglio partire con pochi casi d’uso ben disegnati e scalarli, piuttosto che tentare un big bang.
3. Formare i team interni e coinvolgere i clinici
Gli algoritmi non sostituiscono il giudizio umano: lo amplificano o lo distorcono. La differenza la fa la competenza.
- Sales e Medical devono capire come interpretare i suggerimenti AI, non seguirli alla cieca.
- I clinici vanno coinvolti nella definizione dei modelli, non solo informati a posteriori.
- Serve una cultura aziendale che sappia usare i dati per decidere, non solo per fare report.
Perché questo tema è centrale per l’innovazione clinica in Italia
In questa serie su “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica” abbiamo toccato diagnostica, gestione ospedaliera, medicina personalizzata, telemedicina. L’anello che chiude il cerchio è proprio questo: come l’innovazione arriva davvero al letto del paziente e nella vita quotidiana.
La combinazione di AI, dati e piattaforme come Veeva Systems permette di:
- accelerare l’accesso alle terapie innovative;
- ridurre disuguaglianze territoriali;
- usare in modo più intelligente le risorse del SSN;
- supportare medici e pazienti con informazioni e servizi più mirati.
Chi, nel 2026, continuerà a lanciare i farmaci come nel 2010, senza una vera strategia AI e dati, non avrà solo un problema di numeri di vendita. Avrà soprattutto un problema di rilevanza clinica e di partnership con il sistema sanitario.
Se lavori in un’azienda Pharma o Biotech e vuoi capire come portare questi concetti nella tua realtà, il momento per iniziare è adesso: scegliere i primi casi d’uso, mettere ordine nei dati, coinvolgere i clinici giusti e costruire una roadmap concreta di Digital Pharma “aumentato” dall’AI.