Oltre il 90% dei dispositivi Pnrr è collaudato, ma l’IA decide se porteranno davvero valore clinico. Ecco come trasformarli in percorsi di cura intelligenti.
Pnrr e dispositivi medici: perché il collaudo non basta
Oltre il 90% delle apparecchiature sanitarie acquistate con il Pnrr è già stato collaudato. Sulla carta è una buona notizia: significa che gran parte delle tecnologie è fisicamente presente nelle strutture e ha superato i test tecnici minimi.
Il problema è che, se ci fermiamo qui, rischiamo di avere ospedali pieni di macchine nuove e reparti che continuano a lavorare «come prima». Nel frattempo, l’intelligenza artificiale in sanità si sta spostando proprio dove sono questi dispositivi: nelle sale di radiologia, in laboratorio analisi, nei blocchi operatori.
Questo articolo fa parte della serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica” e guarda al Pnrr da un’angolazione precisa: come trasformare apparecchiature collaudate in strumenti realmente integrati nei percorsi clinici grazie all’IA, invece che in scatole costose utilizzate al 30% del loro potenziale.
1. Cosa significa davvero che il 90% dei dispositivi è collaudato
La risposta breve: il collaudo garantisce che il dispositivo funziona, non che porta valore clinico.
Nel linguaggio dei tecnici, il collaudo Pnrr su un dispositivo medico (TAC, RMN, angiografo, ecografi, monitoraggio, laboratorio automatizzato, ecc.) certifica che:
- l’apparecchiatura è stata consegnata correttamente
- è installata secondo le specifiche
- rispetta i requisiti di sicurezza elettrica e funzionale
- i test di base sono stati superati
Manca però un pezzo enorme: come quel dispositivo si integra nei processi clinici, organizzativi e digitali dell’ospedale, soprattutto quando parliamo di software di IA integrati.
Un dispositivo collaudato può essere inutilizzato, sotto-utilizzato o usato in modo «analogico» anche se è nato per lavorare in modo digitale e data-driven.
Per questo, guardare solo alla percentuale di collaudo rischia di raccontare una storia parziale. La domanda più onesta nel 2025 è: quante di queste apparecchiature Pnrr sono già agganciate a percorsi clinici supportati da IA, con dati che circolano e professionisti formati?
2. Dalle macchine ai percorsi: dove entra in gioco l’IA
La verità è semplice: il valore dei dispositivi Pnrr esplode quando entrano in gioco i dati e l’intelligenza artificiale.
Oggi le principali aree in cui i nuovi dispositivi possono dialogare con l’IA nella sanità italiana sono:
2.1 Diagnostica per immagini
Le nuove TAC, risonanze ed ecografi acquistati con il Pnrr sono spesso giĂ predisposti per:
- algoritmi di riconoscimento di pattern patologici (es. noduli polmonari, lesioni epatiche, ischemie cerebrali)
- sistemi di prioritizzazione degli esami urgenti nei worklist
- funzionalitĂ di ricostruzione avanzata delle immagini con riduzione di dose o tempi di esame
Se l’ospedale non attiva e integra questi moduli di IA:
- il radiologo continua a lavorare come dieci anni fa
- il vantaggio per liste d’attesa, precisione diagnostica e sicurezza del paziente si riduce drasticamente
2.2 Terapia e sala operatoria
Robot chirurgici, sistemi di navigazione, angiografi ibridi e acceleratori lineari di nuova generazione usano (o possono usare) IA per:
- pianificare gli interventi in modo personalizzato
- guidare il chirurgo nei movimenti complessi
- monitorare in tempo reale parametri e outcome
Senza una strategia chiara, il rischio è «usare il robot come se fosse un bisturi costoso», senza sfruttare analisi predittive, simulazioni preoperatorie, suggerimenti intraoperatori.
2.3 Medicina di laboratorio e data analytics
Le nuove linee automatizzate di laboratorio e i sistemi di point-of-care testing generano enormi quantitĂ di dati utilizzabili da algoritmi per:
- individuare pattern anomali tra migliaia di esami
- alimentare modelli di medicina personalizzata (es. rischio cardiovascolare, risposte a farmaci)
- costruire registri clinici di alta qualitĂ
Se quei dati restano chiusi dentro il LIS o in fogli Excel scollegati, l’ospedale perde una miniera d’oro per l’IA clinica.
3. Le tre frizioni che bloccano l’uso intelligente dei dispositivi Pnrr
La maggior parte delle strutture che ho visto in questi mesi si scontra con tre ostacoli ricorrenti.
3.1 Integrazione digitale incompleta
Il primo problema non è clinico ma infrastrutturale.
Molti dispositivi collaudati:
- non sono ancora integrati pienamente con PACS, RIS, LIS, cartella clinica elettronica, sistemi amministrativi
- non hanno flussi dati puliti per alimentare software di IA
- funzionano con account locali, chiavette USB, export manuali
Questo rende difficile:
- attivare algoritmi in tempo reale
- tracciare in modo affidabile i risultati
- certificare la qualitĂ dei dati
Senza una base di interoperabilità e standard (HL7, FHIR, DICOM, IHE), l’IA in sanità resta un progetto pilota e non diventa routine.
3.2 Competenze cliniche e digitali non allineate
La seconda frizione è culturale.
Medici, infermieri e tecnici spesso si trovano di fronte a:
- interfacce complesse
- moduli software poco spiegati dai fornitori
- manuali che parlano piĂą al fisico medico che al clinico di reparto
Senza formazione mirata su come usare dispositivi e IA nei casi reali di reparto, succede questo:
- si torna alle modalità «di sempre»
- l’algoritmo viene disattivato o ignorato
- cresce una diffidenza di fondo verso l’IA («mi fa perdere tempo», «non mi fido di ciò che non capisco»)
3.3 Governance e responsabilità sull’IA poco chiare
La terza frizione è organizzativa e legale, soprattutto con l’arrivo dell’AI Act europeo.
Domande che molti ospedali italiani stanno ancora gestendo in modo frammentato:
- Chi decide quale algoritmo usare su un determinato flusso clinico?
- Come si certifica che un sistema di IA è aggiornato, monitorato, tracciabile?
- Chi è responsabile quando il suggerimento dell’IA è errato o fuorviante?
Senza un modello di AI governance clinica, le direzioni sanitarie tendono a rallentare o limitare l’adozione, per evitare rischi.
4. Dal collaudo all’impatto clinico: un modello in 5 passi
Per trasformare i dispositivi Pnrr in vera innovazione clinica basata su IA, serve un percorso chiaro. Un modello operativo che funziona nella pratica, soprattutto nelle aziende sanitarie medio-grandi, può essere sintetizzato in 5 passi.
4.1 Mappare i dispositivi “IA-ready” e le priorità cliniche
Primo passo: sapere cosa si ha in casa e dove può dare più valore.
- elenco dei dispositivi Pnrr giĂ collaudati e operativi
- identificazione di quelli con moduli IA integrati o integrabili
- confronto con i principali problemi di struttura: liste d’attesa, percorsi tempo-dipendenti (ictus, infarto), cronici complessi, chirurgia oncologica
Risultato atteso: una short list di 3–5 use case clinici in cui IA + nuovi dispositivi possono avere impatto nei prossimi 12–18 mesi.
4.2 Progettare flussi clinici data-driven, non solo «installazioni»
Secondo passo: ragionare per percorsi di cura, non per sala o reparto.
Per ogni use case selezionato occorre definire:
- quali dati entrano (immagini, esami, parametri vitali, note cliniche)
- quali algoritmi o funzionalitĂ IA vengono usati
- chi vede cosa, in che momento del percorso (pronto soccorso, reparto, ambulatorio)
- come l’output dell’IA influenza decisioni cliniche e organizzative
Qui il salto di qualità è passare dalla logica «abbiamo la macchina nuova» alla logica «abbiamo un percorso ictus costruito intorno a TAC, IA, team stroke, teleconsulto e follow-up digitale».
4.3 Sistemare davvero l’interoperabilitĂ
Terzo passo: lavorare con IT, ingegneria clinica e fornitori per chiudere i buchi digitali.
Gli interventi tipici:
- connessione stabile a PACS/RIS/LIS e cartella clinica
- standardizzazione dei formati e dei metadati
- creazione di data lake clinici (anche inizialmente limitati a poche aree) per addestrare e validare algoritmi
- definizione di ruoli e accessi per i dati sensibili
Senza questo strato, si possono fare demo bellissime, ma l’IA non entra nella vita quotidiana dei reparti.
4.4 Formare i team clinici sull’uso concreto dell’IA
Quarto passo: formazione pratica, non solo convegni.
Le iniziative piĂą efficaci che ho visto in Italia sono quelle che:
- partono da casi clinici reali dell’ospedale
- mostrano dove l’IA aiuta, dove no, e come leggere eventuali errori
- coinvolgono radiologi, clinici, infermieri, tecnici, non solo «champion digitali»
- includono momenti di simulazione su workstation e piattaforme reali
L’obiettivo non è trasformare i medici in data scientist, ma far sì che sentano l’IA come un collega affidabile, non come un concorrente o un fardello burocratico.
4.5 Definire una governance dell’IA sanitaria
Quinto passo: istituire una cabina di regia per l’IA clinica, idealmente a livello di azienda o gruppo territoriale.
Compiti tipici di questo organismo (che può essere un “AI Committee” clinico-tecnico):
- valutare e selezionare soluzioni IA da integrare con i dispositivi esistenti
- supervisionare il rispetto delle normative (AI Act, MDR, GDPR)
- monitorare performance, bias, incidenti e segnalazioni
- aggiornare linee guida interne e percorsi clinici
Le strutture che partono ora con una governance chiara saranno quelle che, tra 2–3 anni, avranno IA diffusa e sostenibile, mentre le altre saranno ancora ferme alla fase «progetto pilota».
5. Alcuni esempi concreti per la sanitĂ italiana nel 2025
Per capire cosa significa tutto questo in pratica, ecco tre scenari molto vicini a ciò che diversi ospedali italiani stanno già facendo o progettando.
5.1 Stroke unit e TAC Pnrr con IA
- Nuova TAC multistrato installata e collaudata grazie al Pnrr
- Software di IA per riconoscere rapidamente ischemie ed emorragie
- Integrazione con PACS e sistema di allerta verso il neurologo di guardia
Risultato atteso: riduzione dei tempi “door-to-needle” per trombolisi o trombectomia, con più pazienti trattati in finestra utile e meno disabilità a lungo termine.
5.2 Telemedicina e monitoraggio dei cronici
- Dispositivi Pnrr per telemonitoraggio (saturimetri, ECG, bilance, misuratori di pressione connessi)
- Piattaforma digitale che raccoglie i dati a domicilio
- Algoritmi di IA che segnalano pattern di rischio (scompenso cardiaco in peggioramento, BPCO instabile)
Risultato atteso: meno accessi impropri al pronto soccorso, migliore qualitĂ di vita per i pazienti, piĂą tempo clinico di valore per medici e infermieri di territorio.
5.3 Blocchi operatori integrati e analisi predittiva
- Nuovi sistemi di anestesia, monitor multiparametrici, robot chirurgici
- Raccolta strutturata di dati intraoperatori
- Modelli predittivi di complicanze post-operatorie basati su dati locali
Risultato atteso: ottimizzazione delle liste operatorie, riduzione delle riammissioni e dei giorni di degenza, supporto oggettivo per la gestione del rischio clinico.
6. Perché questo momento è decisivo per l’IA nella sanità italiana
La combinazione tra investimenti Pnrr, maturità tecnologica dei dispositivi e nuove regole europee sull’IA crea una finestra temporale molto chiara: i prossimi 24–36 mesi.
Chi in questo periodo riesce a:
- completare il collaudo organizzativo e digitale, non solo tecnico
- portare l’IA dentro pochi percorsi clinici ben scelti
- misurare e comunicare i risultati (tempi, esiti, soddisfazione di pazienti e operatori)
si posizionerĂ come polo di riferimento per innovazione clinica, attrattivitĂ professionale e capacitĂ di ottenere nuovi finanziamenti.
Gli altri rischiano uno scenario che in Italia conosciamo bene: tecnologie nuove, usate con logiche vecchie.
Prossimi passi per le strutture che vogliono fare sul serio
Se lavori in una direzione sanitaria, in un dipartimento clinico o in un’azienda di dispositivi medici, il suggerimento è molto pragmatico:
- Chiedi oggi stesso un report aggiornato: quali dispositivi Pnrr sono collaudati, dove sono, quali moduli IA hanno a bordo o in opzione.
- Scegli 2–3 percorsi clinici prioritari (es. stroke, oncologia, cronici cardiologici) e verifica come i dispositivi già installati possono essere collegati a soluzioni di IA esistenti.
- Coinvolgi un piccolo gruppo misto (clinici, IT, ingegneria clinica, qualità , legale) per disegnare un primo progetto realmente operativo, con obiettivi misurabili in 6–12 mesi.
La sanità italiana non parte da zero: ha professionisti di alto livello, ottime scuole di specializzazione, aziende molto forti nei dispositivi medici. L’IA applicata ai dispositivi Pnrr è il terreno in cui queste eccellenze possono finalmente lavorare insieme, facendo vedere ai pazienti che l’innovazione non è solo una parola nei piani strategici, ma qualcosa che cambia la loro esperienza di cura già oggi.