Oltre cento progetti Aifa su medicina di precisione e AMR aprono la strada a un uso maturo dell’IA nella sanità italiana. Ecco come trasformarli in valore clinico.
IA e ricerca AIFA: perché il 2025 è un anno chiave
Nel 2025 la sanità italiana ha due priorità chiarissime: medicina di precisione e lotta all’antibiotico‑resistenza (AMR). Aifa, con i bandi di ricerca indipendente, ha già selezionato oltre cento progetti che vanno in questa direzione. Molti di questi iniziano a integrare in modo concreto intelligenza artificiale e analisi avanzata dei dati.
Questo conta perché il modello tradizionale “uguale terapia per tutti” non regge più: i pazienti sono diversi, i patogeni diventano resistenti, le risorse economiche sono limitate. L’IA, se ben governata, è uno degli strumenti più efficaci per trasformare questa complessità in decisioni cliniche utili, rapide e sostenibili.
In questa puntata della serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica” colleghiamo i fili: cosa sta facendo Aifa con la ricerca indipendente, come l’IA può potenziare questi progetti su medicina di precisione e AMR, e cosa devono fare concretamente ospedali e IRCCS per non restare indietro.
Cosa sono i progetti AIFA di ricerca indipendente (e perché contano per l’IA)
La ricerca indipendente Aifa finanzia studi non guidati dall’industria farmaceutica, ma da università, IRCCS e strutture del SSN. Sono progetti pensati per rispondere a domande cliniche “vere”: efficacia nel mondo reale, appropriatezza d’uso, sicurezza a lungo termine.
Negli ultimi bandi, più di cento progetti sono stati selezionati con un focus forte su:
- medicina di precisione (oncologia, malattie rare, patologie croniche)
- contrasto all’antimicrobico‑resistenza (AMR)
- uso secondario dei dati clinici (registri, cartelle cliniche elettroniche, database amministrativi)
Qui l’IA entra in gioco in modo naturale:
- gli studi Aifa generano dataset strutturati di alta qualità
- le coorti di pazienti sono spesso ben definite e seguite nel tempo
- l’obiettivo è migliorare pratica clinica e politiche sanitarie, non solo pubblicare articoli
La combinazione di ricerca indipendente + IA clinica è potente: significa usare algoritmi non per fare marketing a un farmaco, ma per rispondere a domande come “quale paziente trae davvero beneficio da questa terapia?” o “come riduciamo del 30% l’uso inappropriato di antibiotici in reparto entro 24 mesi?”.
Medicina di precisione: come l’IA trasforma i progetti AIFA
La medicina di precisione non è solo genomica. È la capacità di incrociare dati clinici, biologici, radiologici e comportamentali per scegliere il trattamento giusto, al momento giusto, per quella singola persona.
Nei progetti Aifa questo si traduce in tre direzioni principali, tutte fortemente compatibili con l’IA.
1. Stratificazione dei pazienti basata sui dati
L’IA è particolarmente forte nel riconoscere pattern che sfuggono all’occhio umano. In uno studio Aifa su un nuovo farmaco oncologico, per esempio, un modello può:
- analizzare variabili cliniche (età, performance status, comorbidità)
- integrare biomarcatori e dati genomici
- incrociare risposte alla terapia e tossicità raccolte in real life
Risultato pratico:
“Questo profilo di paziente ha il 70% di probabilità di risposta e bassa tossicità; questo altro solo il 15% e alto rischio di eventi avversi gravi.”
Non è solo accademia: cambia il modo in cui i comitati terapeutici ospedalieri decidono a chi proporre una terapia costosa e complessa.
2. Diagnostica per immagini e radiomica
Nella serie “IA nella Sanità Italiana” abbiamo già visto quanto la diagnostica per immagini sia terreno fertile per l’IA. Nei progetti Aifa orientati alla medicina di precisione, questo si sposa con la radiomica:
- estrazione automatica di centinaia di feature da TAC, RM, PET
- correlazione con risposta alle terapie e outcome a lungo termine
Per un IRCCS oncologico, integrare un progetto Aifa su un nuovo farmaco con un modello radiomico predittivo significa:
- anticipare chi risponderà meglio senza aspettare mesi
- ridurre esami inutili
- selezionare meglio i pazienti per futuri studi clinici
3. Terapie personalizzate nelle malattie croniche
Non c’è solo oncologia. In Italia cresce il peso di BPCO, scompenso cardiaco, diabete, patologie dove Aifa finanzia spesso studi su appropriatezza terapeutica.
Qui l’IA può:
- creare “profili di rischio clinico” combinando cartella clinica elettronica, dati di laboratorio e farmaci in uso
- suggerire intensificazioni o de‑intensificazioni di terapia basate su outcome reali
- prevedere riacutizzazioni e ricoveri nelle 4–8 settimane successive
Ho visto reparti dove, grazie a modelli predittivi integrati nel progetto di ricerca, i ricoveri ripetuti si riducono del 20–25% semplicemente anticipando una visita o modificando una terapia in tempo.
AMR: come l’IA aiuta a ridurre l’uso inappropriato di antibiotici
L’antibiotico‑resistenza è una delle principali emergenze sanitarie anche in Italia. I progetti Aifa su AMR spesso finanziano:
- stewardship antibiotica in ospedale
- sorveglianza di resistenze batteriche su larga scala
- interventi di formazione e feedback sull’uso dei farmaci
L’IA rende questi progetti molto più incisivi.
1. Supporto alla prescrizione in tempo reale
Un sistema di clinical decision support basato su IA può, durante un progetto Aifa di stewardship:
- analizzare in tempo reale
- anamnesi
- dati microbiologici locali
- allergie
- uso recente di antibiotici
- suggerire
- molecola più appropriata
- dose e durata corrette
- eventuale switch da EV a orale
Gli studi internazionali parlano di riduzioni d’uso inappropriate dal 20 al 40%. Un progetto italiano di ricerca indipendente con questi strumenti può generare evidenze solidissime per linee guida nazionali.
2. Sorveglianza epidemiologica intelligente
Molti progetti su AMR prevedono la creazione di database multi‑centro di isolati batterici e pattern di resistenza. L’IA qui può:
- identificare cluster anomali di resistenza
- segnalare in anticipo possibili outbreak in un ospedale o in una regione
- modellare l’impatto di diversi scenari di prescrizione sui tassi di resistenza a 3–5 anni
Per i decisori regionali, questo significa passare da politiche “a posteriori” a una programmazione preventiva, con dati solidi a supporto.
3. Percorsi diagnostici più rapidi
Un’altra area cruciale dei progetti Aifa sull’AMR è la diagnostica rapida:
- algoritmi che interpretano pannelli molecolari complessi
- modelli che stimano la probabilità di infezione batterica vs virale da variabili cliniche e di laboratorio
Se integrati nel percorso PS‑reparto, questi strumenti riducono uso di antibiotici “empirici” a largo spettro e supportano un uso più mirato, in linea con le raccomandazioni Aifa.
Cosa devono fare concretamente le strutture sanitarie italiane
Molti direttori sanitari e CIO ospedalieri oggi sono in questa situazione: progetti Aifa interessanti sulla carta, ma difficoltà reali nel portarli a terra con IA e dati.
Il punto non è comprare un algoritmo “magico”, ma costruire una capacità interna di innovazione clinica basata sui dati. Ecco i passaggi che funzionano davvero.
1. Unire clinici, data scientist e IT nello stesso tavolo
I progetti di IA che sopravvivono oltre la fase pilota sono quelli dove:
- il PI clinico guida le domande di ricerca
- un data scientist/ingegnere è coinvolto fin dalla scrittura del protocollo Aifa
- l’IT ospedaliera mappa da subito accesso ai dati, sicurezza e integrazione con i sistemi esistenti
Sembra banale, ma molti progetti falliscono perché queste figure lavorano in silos.
2. Trattare i dati come un’infrastruttura strategica
Per sfruttare davvero l’IA nei progetti di ricerca indipendente servono passi molto pratici:
- standardizzare dati clinici (FHIR, terminologie condivise)
- definire flussi ETL chiari da cartelle cliniche, LIS, RIS
- garantire pseudonimizzazione e rispetto del GDPR senza bloccare la ricerca
La realtà è semplice: senza dati puliti e accessibili, non c’è IA che tenga.
3. Scegliere use case piccoli ma ad alto impatto
Un errore tipico è voler fare “la grande piattaforma di IA per tutto l’ospedale”. Meglio iniziare da:
- uno studio Aifa su una singola patologia
- un endpoint clinico chiaro (es. riduzione riammissioni, aderenza alle linee guida, uso antibiotici)
- un reparto motivato (infettivologia, oncologia, PS) dove ci sia un champion clinico riconosciuto
Quando un progetto dimostra risultati misurabili (anche solo –15% di uso inappropriato di farmaci), diventa molto più facile estenderlo ad altri contesti.
4. Preparare il terreno regolatorio e di governance
L’Aifa stessa si sta muovendo verso una maggiore attenzione alla valutazione di algoritmi di IA in ambito farmaco e dispositivi. Gli ospedali devono adeguarsi su:
- trasparenza degli algoritmi usati nei progetti
- audit trail delle decisioni supportate dall’IA
- valutazione continua di bias e performance su popolazioni italiane, non solo su dataset esteri
Chi costruisce da subito una governance dell’IA clinica solida sarà molto avvantaggiato quando queste richieste diventeranno stringenti anche a livello normativo.
Come collegare ricerca indipendente e trasformazione digitale del SSN
La parte più interessante di questa stagione di bandi Aifa è che non vivono isolati: si intrecciano con PNRR, telemedicina, fascicolo sanitario elettronico e progetti regionali di sanità digitale.
Questo crea un’opportunità precisa per chi lavora nella sanità italiana:
- usare i progetti Aifa come laboratorio controllato per sperimentare IA clinica su casi d’uso specifici
- trasformare i risultati in percorsi assistenziali standard e in nuove raccomandazioni locali
- alimentare con questi dati gli strumenti di telemedicina e presa in carico territoriale
In altre parole, la ricerca indipendente non è solo “ricerca”: è il ponte più concreto tra innovazione clinica con IA e pratica quotidiana nel SSN.
Se stai lavorando in un’azienda sanitaria, in un IRCCS o in un’università, la domanda oggi non è se l’IA entrerà nei progetti Aifa, ma come vuoi che lo faccia: in modo improvvisato e frammentato, o come parte di una strategia chiara di medicina di precisione e contrasto all’AMR.
Il momento è favorevole: i bandi sono aperti, i dataset iniziano a maturare, la cultura del dato cresce. Chi si muove ora può guidare la trasformazione, non subirla.
Domanda finale per chi lavora in sanità
Guarda i progetti di ricerca attivi nella tua struttura: quale studio Aifa potrebbe diventare il tuo primo “laboratorio di IA clinica” concreto, con risultati misurabili in 12–24 mesi su medicina di precisione o uso appropriato degli antibiotici?
Se la risposta non è immediata, il passo successivo è chiaro: mettere allo stesso tavolo clinici, data scientist e IT e iniziare a progettare. L’IA nella sanità italiana non è una promessa futura: è già scritta nei protocolli di ricerca indipendente che stiamo approvando oggi.