Health+ porta dati e IA al centro del monitoraggio del SSN, con un approccio concreto a sostenibilità, equità e gestione di ospedali e territori.
Health+: perché i dati decideranno il futuro del SSN
Nel 2023 la spesa sanitaria pubblica italiana ha superato i 130 miliardi di euro, con una pressione crescente su regioni, aziende sanitarie e professionisti. Nel frattempo, liste d’attesa, carenza di personale e invecchiamento della popolazione mettono il Servizio sanitario nazionale davanti a un bivio: o cambia il modo in cui pianifica e misura l’assistenza, oppure la sostenibilità va in crisi.
Il progetto Health+, a cui lavora anche il team di Economia aziendale dell’Università di Roma Tor Vergata guidato da Daniela D’Angela, nasce esattamente qui: usare il dato in modo maturo per monitorare davvero l’assistenza sanitaria e orientare le decisioni. Non solo per “fare report”, ma per dare strumenti pratici a chi governa ospedali, ASL e Regioni.
Nel contesto della serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica”, Health+ è un tassello chiave: dimostra come intelligenza artificiale, analytics e sistemi di monitoraggio possano trasformarsi in leve concrete per la sostenibilità del SSN, non in slogan da convegno.
In questo articolo vediamo:
- che cos’è, nella sostanza, l’approccio Health+;
- come si collega all’uso dell’IA nella sanità italiana;
- quali strumenti pratici può dare a chi gestisce strutture sanitarie;
- cosa serve alle organizzazioni per essere pronte (davvero) a questo salto.
Che cos’è Health+: un progetto di monitoraggio “maturo”
L’idea alla base di Health+ è semplice da dire e molto impegnativa da realizzare: monitorare la qualità e la sostenibilità dell’assistenza sanitaria italiana attraverso un uso evoluto dei dati. Non solo indicatori economici, ma un cruscotto che tenga insieme:
- esiti clinici;
- accessibilità e tempi di attesa;
- equità territoriale;
- uso delle risorse e costi;
- esperienza del paziente.
Dal dato “a consuntivo” al monitoraggio in tempo quasi reale
Il punto critico che Health+ vuole superare è noto a chiunque lavori nella sanità italiana:
«Misuriamo tanto, ma misuriamo tardi, frammentato e spesso in modo poco utile per chi deve decidere.»
L’approccio Health+ spinge verso un modello in cui:
- i dati amministrativi, clinici e gestionali vengono integrati;
- le informazioni non restano chiuse nei silos di singoli reparti o uffici regionali;
- i report non arrivano dopo 12-18 mesi, ma alimentano monitoraggi continui, supportati da strumenti di business intelligence e, sempre più, di intelligenza artificiale.
Perché Tor Vergata è un attore importante
Il contributo del gruppo di Economia aziendale di Tor Vergata, coordinato da Daniela D’Angela, è centrato su tre aspetti:
- definire modelli di analisi economico-gestionale robusti;
- individuare indicatori di performance che abbiano senso per il SSN italiano (non solo “importati” dall’estero);
- tradurre i dati in strumenti di governo clinico e manageriale comprensibili da direttori generali, clinici e decisori politici.
Questo legame tra analisi economica, organizzazione aziendale e sanità pubblica è esattamente il terreno su cui l’IA può esprimere il massimo valore.
Come l’IA può rafforzare l’approccio Health+
L’approccio Health+ funziona al meglio quando viene affiancato da sistemi di intelligenza artificiale e analytics avanzati. Non parliamo di sostituire il decisore, ma di dargli strumenti più solidi.
Le tre aree chiave: previsione, priorità, equità
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Previsione della domanda e dei fabbisogni
Modelli di IA possono stimare:- carichi futuri di pronto soccorso;
- domanda di visite ed esami per area territoriale;
- bisogni di posti letto e professionisti per specialità.
In alcune regioni europee applicazioni simili hanno ridotto il sovraffollamento in pronto soccorso fino al 20%. Portare logiche simili in Health+ significa pianificare in modo realistico, anziché inseguire sempre l’emergenza.
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Definizione delle priorità di intervento
Con dati integrati (ricoveri, prescrizioni, cronicità, outcome) l’IA può:- evidenziare ospedali o distretti con indicatori critici;
- segnalare percorsi clinici inefficaci o ridondanti;
- individuare aree dove interventi organizzativi mirati generano il maggior impatto (per esempio rimodulare agende, introdurre televisite, creare team multidisciplinari).
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Analisi di equità e variabilità territoriale
Un problema strutturale del SSN è la disparità Nord-Sud e intra-regionale. Algoritmi di analisi dei pattern di cura permettono di:- misurare differenze di accesso e qualità in modo oggettivo;
- simulare scenari di riallocazione delle risorse;
- supportare le Regioni nell’aggiornamento di reti cliniche e modelli organizzativi.
Collegare Health+, PNRR e trasformazione digitale
Health+ si inserisce in un ecosistema già in forte movimento:
- PNRR e Missione 6 hanno finanziato FSE 2.0, case della comunità, centrali operative territoriali, telemedicina;
- la serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica” mostra come la diagnostica per immagini, la medicina personalizzata e la gestione ospedaliera data-driven siano ormai realtà.
La verità è che senza un progetto come Health+ questi investimenti rischiano di rimanere spezzettati: tante iniziative locali, poca capacità di misurare l’effetto complessivo sul SSN.
Cosa cambia per ospedali, ASL e Regioni
Per un’azienda sanitaria, Health+ e l’uso di IA nella sanità non sono temi “da università”. Sono scelte operative che toccano il lavoro quotidiano di direttori sanitari, CIO, clinici e personale amministrativo.
Tre impatti molto concreti
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Gestione ospedaliera più prevedibile
Con sistemi di analisi avanzati collegati a Health+ un ospedale può:- prevedere picchi di ricoveri per stagione e patologia;
- adeguare turni e dotazioni di personale;
- ridurre tempi di attesa per chirurgia programmata usando modelli predittivi per la programmazione delle sale operatorie.
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Pianificazione territoriale basata sui bisogni reali
Le ASL possono usare indicatori di Health+ per:- capire dove la telemedicina ha senso (per esempio aree rurali o con forte carenza di specialisti);
- creare percorsi assistenziali digitali per pazienti cronici ad alto rischio;
- monitorare l’aderenza ai PDTA e la loro reale efficacia.
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Accountability delle politiche regionali
Le Regioni, con un set condiviso di indicatori, possono:- valutare l’impatto delle riforme organizzative;
- confrontare aziende sanitarie in modo trasparente;
- negoziare con il livello nazionale avendo dati solidi su fabbisogni e risultati.
Un esempio pratico: il percorso del paziente cronico
Prendiamo un paziente con diabete tipo 2 che vive in una provincia italiana media.
Con un approccio tradizionale:
- dati frammentati tra MMG, ambulatori, laboratorio, pronto soccorso;
- poca visibilità sul rischio reale di complicanze;
- interventi più reattivi che preventivi.
Con un contesto Health+ integrato con IA:
- il paziente viene classificato per rischio usando dati clinici, socio-demografici e comportamentali;
- scattano alert automatici per mancati controlli o peggioramento degli indicatori (HbA1c, pressione, ecc.);
- l’azienda sanitaria può misurare esiti di lungo periodo (ricoveri evitabili, amputazioni, insufficienza renale) e capire se i percorsi di cura funzionano davvero.
Questo non è fantascienza: è semplicemente l’uso coerente di strumenti che già esistono, dentro un quadro strutturato come Health+.
Le condizioni per far funzionare davvero Health+ e l’IA
La tecnologia non basta. E qui molti progetti sanitari falliscono. Perché l’IA nella sanità italiana funzioni e Health+ diventi un supporto reale al SSN, servono quattro condizioni.
1. Qualità e interoperabilità dei dati
Senza dati puliti, standardizzati e interoperabili, qualsiasi algoritmo è inutile. Servono:
- investimenti seri su governance del dato (data quality, master data management, standard come HL7/FHIR);
- regole chiare su ruoli, responsabilità e data stewardship;
- una strategia di integrazione tra Fascicolo Sanitario Elettronico, sistemi regionali e data warehouse aziendali.
2. Competenze interne, non solo consulenti
Le aziende sanitarie non possono dipendere solo da fornitori esterni. Occorre:
- creare team interni misti: clinici, economisti aziendali, data scientist, informatici;
- formare il management alla lettura critica degli indicatori;
- introdurre figure come il Chief Data Officer sanitario o responsabilità equivalenti.
3. Un quadro etico e regolatorio solido
IA, dati sanitari e monitoraggio richiedono:
- rispetto rigoroso di privacy e sicurezza;
- trasparenza sugli algoritmi usati (evitando “scatole nere” quando influenzano decisioni cliniche);
- valutazioni di impatto etico: evitare che i modelli rafforzino disuguaglianze, per esempio penalizzando chi vive in contesti socio-economici fragili.
4. Coinvolgimento dei professionisti
Se medici, infermieri e tecnici vedono Health+ e l’IA come “l’ennesimo progetto calato dall’alto”, non funzionerà. Serve:
- coinvolgerli nella definizione degli indicatori;
- mostrare, con casi concreti, come il monitoraggio li aiuti nel lavoro quotidiano (meno burocrazia, più tempo per il paziente);
- riconoscere il tempo dedicato a queste attività come parte integrante del lavoro professionale.
Perché Health+ è strategico per la sostenibilità del SSN
La sostenibilità del SSN non si gioca solo sui tagli o sulle nuove risorse. Si gioca sulla capacità di usare quelle già esistenti in modo intelligente, e qui dati e IA fanno la differenza.
L’approccio Health+ permette di:
- passare da logiche di spesa “a silos” a una visione per percorsi e outcome;
- misurare davvero l’effetto delle innovazioni digitali (telemedicina, IA diagnostica, piattaforme di triage digitale);
- supportare politiche che mantengano il SSN universale e accessibile, ma allo stesso tempo sostenibile sul piano finanziario.
Per chi segue questa serie su “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica”, Health+ è il tassello di governance che mancava: collega l’innovazione clinica con la programmazione economica e organizzativa, permettendo di capire dove l’IA crea valore reale e dove è solo vetrina.
Se lavori in una struttura sanitaria, questo è il momento di chiederti:
- che qualità hanno i tuoi dati oggi?
- esiste un cruscotto condiviso che li renda leggibili?
- chi, nella tua organizzazione, è responsabile di trasformarli in decisioni?
Chi inizierà ora a costruire queste risposte sarà molto più pronto quando Health+ e progetti analoghi diventeranno lo standard per valutare performance e sostenibilità del SSN.
Vuoi approfondire come applicare IA, analytics e modelli tipo Health+ nella tua realtà? Il passo successivo è mappare i dati che già possiedi e capire quali decisioni vorresti prendere meglio: da lì si costruisce un percorso concreto, non un altro progetto pilota da convegno.