Oltre il 40% dei medici italiani si sente poco informato sulla sanità digitale. Ecco perché l’IA è ancora poco usata e cosa fare, in concreto, per colmare il gap.
Sanità digitale e IA: perché i medici sono in ritardo
Nel 2025 oltre il 40% dei medici italiani dichiara di sentirsi poco informato sulla sanità digitale. Nello stesso tempo, il 64% degli italiani si dice fiducioso verso digitale e intelligenza artificiale in sanità. Il risultato? Un sistema che corre a due velocità: pazienti pronti, tecnologie disponibili, professionisti ancora in affanno.
Questo scollamento è esattamente il nodo da sciogliere se vogliamo che l’intelligenza artificiale nella sanità italiana passi dagli annunci alle corsie degli ospedali, dagli slogan del PNRR alle cartelle cliniche dei pazienti. In questa puntata della serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica” guardiamo i numeri dell’indagine Fo.N.Sa.D. e li traduciamo in un piano di azione concreto per medici, strutture e decisori.
La realtà è più semplice (e più dura) di quanto sembri: non basta comprare software, serve investire sulle persone. Vediamo come.
1. Cosa ci dice davvero la ricerca Fo.N.Sa.D
La fotografia scattata dal Forum nazionale della salute digitale è chiara: l’interesse c’è, l’adozione no.
- Campione: 1.144 professionisti sanitari
- 26% medici di medicina generale (MMG)
- 74% specialisti
- Percezione di scarsa informazione sul digitale:
- 46% dei medici di medicina generale
- 40% degli specialisti
- Strumenti più usati: telemedicina e gestione dati
- IA in sanità praticamente ai margini:
- solo il 12% usa strumenti digitali avanzati in modo sistematico
- circa il 9% dichiara un utilizzo concreto di intelligenza artificiale
La cosa interessante è che circa il 70% dei medici mostra una buona predisposizione verso il digitale. Quindi il problema non è l’ostilità ideologica: è la distanza tra il potenziale percepito e la capacità di farlo proprio nella pratica clinica quotidiana.
Quando il 75% dei medici interessati al digitale chiede più formazione e supporto, il messaggio è: la tecnologia c’è, l’abilitazione no.
2. Perché IA, telemedicina e cybersecurity sembrano ancora “lontane”
Il punto non è che gli strumenti non funzionano; è che non sono integrati nel lavoro reale dei clinici.
2.1 Gli ostacoli principali
Dall’indagine emergono quattro blocchi ricorrenti:
- Resistenza al cambiamento
- 29% tra i medici di medicina generale
- 14% tra gli specialisti
- Mancanza di formazione strutturata
- criticità indicata dal 75% dei medici interessati alla sanità digitale
- Difficoltà tecniche e infrastrutturali
- 37% degli specialisti
- 14% dei MMG
- Percezione dell’IA come qualcosa di “astratto”
- poco compresa nelle sue applicazioni cliniche concrete
Il risultato è che telemedicina e gestione dati vengono usate perché rispondono a problemi immediati (liste d’attesa, follow-up, referti a distanza), mentre l’IA in diagnostica, triage, stratificazione del rischio resta confinata a progetti pilota o a singole eccellenze.
2.2 Il divario tra MMG e specialisti
Dal punto di vista dell’adozione della sanità digitale, i due mondi hanno esigenze diverse:
-
Medici di medicina generale
- Maggiore resistenza al cambiamento
- Maggiore bisogno di semplificazione e percorsi guidati
- Sovraccarico burocratico che riduce il tempo da investire in nuove piattaforme
-
Specialisti ospedalieri
- Più disponibili alla sperimentazione
- Ma bloccati da software inadeguati, integrazione carente tra sistemi, flussi poco chiari
Se li trattiamo nello stesso modo, falliamo. Serve una strategia differenziata.
3. Dove l’IA può aiutare davvero: esempi clinici concreti
Per molti medici italiani l’intelligenza artificiale in sanità è ancora sinonimo di “black box” che decide al posto loro. Questo è un errore di prospettiva. Gli strumenti più maturi non sostituiscono il medico: lo affiancano nelle decisioni, riducendo errori e tempi.
3.1 Diagnostica per immagini
Qui l’IA non è fantascienza, è pratica già consolidata in molti paesi europei:
- algoritmi che segnalano automaticamente noduli sospetti in TAC e RX
- sistemi che pre-ordinano lo studio degli esami in base alla gravità probabile
- software che confrontano esami attuali con quelli storici per misurare con precisione variazioni millimetriche
In un reparto di radiologia italiano, utilizzare IA così significa:
- ridurre il rischio di mancata identificazione di microlesioni
- accorciare i tempi di refertazione dei casi più urgenti
- liberare tempo del radiologo per i casi complessi, non per la “routine ripetitiva”
3.2 Telemedicina “intelligente” nella cronicità
La telemedicina oggi è spesso solo video-consulto. Con l’IA può diventare qualcosa di molto più utile:
- analisi automatica dei parametri domiciliari (pressione, glicemia, saturazione)
- allerta precoce sui pazienti ad alto rischio di scompenso
- suggerimenti di priorità di visita basati su dati e non solo sulle chiamate del paziente
Un medico di medicina generale con 1.500 assistiti non può “vedere tutto”: un sistema di IA ben progettato lo aiuta a non perdere i segnali deboli prima che diventino ricoveri in pronto soccorso.
3.3 Gestione ospedaliera e percorsi clinici
Sul versante organizzativo, l’IA può lavorare dietro le quinte:
- previsione dei carichi di accesso al pronto soccorso nei diversi giorni/ore
- allocazione più efficiente dei posti letto e delle sale operatorie
- analisi dei tempi di attesa per individuare colli di bottiglia
Per le direzioni sanitarie italiane, questi strumenti non sono “nice to have”: sono l’unico modo realistico per affrontare liste d’attesa, turni, scarsità di personale senza affidarsi solo alla buona volontà di medici e infermieri.
4. Come colmare il gap: un piano in 4 mosse per strutture e professionisti
Se vogliamo che la sanità digitale e l’IA entrino davvero nella pratica clinica italiana, serve un approccio operativo. Non slogan.
4.1 Formazione mirata, non corsi generici
La priorità numero uno, confermata dal 75% dei medici interessati, è formazione concreta e continua. Cosa funziona davvero:
- Moduli brevi e verticali, integrati nell’ECM, su casi d’uso specifici (radiologia, diabetologia, cardiologia, medicina generale)
- Sessioni pratiche su casi reali, non solo teoria
- Percorsi distinti per:
- MMG: focus su telemedicina, gestione cronicità, integrazione con fascicolo sanitario elettronico
- specialisti: focus su IA di supporto diagnostico, integrazione con PACS, RIS, cartella clinica
Io personalmente diffido dei “corsi omnibus” sulla trasformazione digitale: lasciano spesso i clinici esattamente dove erano prima, solo più stanchi.
4.2 Co-progettazione con i medici, non software calati dall’alto
La maggior parte delle tecnologie fallisce perché non è stata disegnata con chi la userà otto ore al giorno.
Un progetto di IA in sanità ha molte più probabilità di riuscire se:
- coinvolge medici clinici sin dalla fase di analisi dei requisiti
- prevede momenti di sperimentazione protetta (es. 3 mesi in un singolo reparto o gruppo di MMG)
- integra fin da subito i temi di responsabilità medico-legale e tracciabilità delle decisioni
L’obiettivo è semplice: l’IA deve essere percepita come strumento di supporto alla decisione clinica, non come minaccia o fonte di lavoro extra.
4.3 Semplificazione per i medici di base, robustezza per gli specialisti
Visto il diverso profilo di ostacoli tra MMG e specialisti, ha senso ragionare per linee separate:
-
Per i medici di medicina generale
- interfacce semplici e lineari
- riduzione dei passaggi ridondanti (meno click, meno password)
- strumenti che si integrano con ciò che già usano (software di cartella clinica territoriale, piattaforme regionali)
-
Per gli specialisti e gli ospedali
- forte investimento su integrazione tra sistemi (PACS, RIS, LIS, cartelle, CUP)
- definizione di flussi di lavoro chiari: chi fa cosa, quando interviene l’IA, come viene validato il suggerimento
- supporto tecnico continuativo, non solo nella fase di avvio
4.4 Cultura della cybersecurity e gestione dei dati
Se digitale e IA crescono, cresce anche il rischio di attacchi informatici. Non è un dettaglio: ogni violazione mina la fiducia dei cittadini.
Per questo la cybersecurity in sanità non può essere solo un tema da tecnici IT:
- medici e infermieri devono comprendere le basi della protezione del dato sanitario
- le strutture devono adottare policy chiare su accessi, credenziali, condivisione dati
- i progetti di IA devono prevedere anonimizzazione, crittografia, audit trail
Chi guida una struttura sanitaria oggi deve trattare la sicurezza del dato clinico come un tema clinico, non solo tecnologico.
5. Perché questo tema è cruciale ora, non “tra qualche anno”
Dicembre è il mese dei bilanci, ma nella sanità italiana non possiamo permetterci di aspettare il prossimo anno per cambiare passo. Il PNRR sanità digitale, le iniziative del Ministero della Salute e il ruolo di Agenas e Dipartimento per la Trasformazione digitale creano una finestra temporale precisa.
Se nei prossimi 12-24 mesi non trasformiamo:
- telemedicina episodica in telemedicina strutturata e supportata dall’IA
- progetti pilota in standard di reparto e di territorio
- curiosità dei medici in competenze operative,
rischiamo di avere infrastrutture nuove usate come vecchi fax.
Questa serie, “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica”, nasce proprio per evitare questo scenario: raccontare cosa funziona davvero, come portare l’IA nella pratica clinica quotidiana, quali errori evitare.
Cosa fare adesso: il prossimo passo per medici e strutture
Per chi lavora nella sanità italiana, la scelta oggi è piuttosto netta:
- si può rimanere nel 40% che si sente poco informato, subendo decisioni prese da altri,
- oppure si può entrare nel gruppo di chi sperimenta, fa domande, chiede formazione e pretende strumenti utilizzabili.
Se sei un medico, un direttore sanitario o ti occupi di innovazione clinica, ti suggerisco tre azioni immediate:
- Identifica un solo processo in cui il digitale o l’IA potrebbero aiutarti (es. refertazione, follow-up pazienti cronici, triage ambulatoriale).
- Mappa dove perdi più tempo oggi e chiediti come un supporto “intelligente” potrebbe alleggerire quella fase.
- Chiedi alla tua struttura o al fornitore di tecnologia formazione specifica su quel punto, non un corso generico sull’innovazione.
La sanità digitale non parte da un grande progetto nazionale: parte da un ambulatorio che decide di lavorare in modo diverso, da un reparto che sperimenta, da un medico che non accetta più di dire “non sono informato”.
E l’IA, in tutto questo, non è la protagonista assoluta. È l’assistente silenziosa che, se usata bene, fa la differenza tra arrangiarsi e praticare una medicina davvero moderna, sicura e sostenibile.