L’obesità si cura sempre più anche con terapie digitali validate. Il trial DEMETRA su Liberness mostra come il “dosaggio digitale” possa cambiare la pratica clinica.
Terapie digitali per l’obesità: il modello italiano che sta cambiando la cura
Nel 2025 l’obesità riguarda oltre un miliardo di persone nel mondo. In Italia pesa sui reparti, sui bilanci regionali e sulla qualità di vita di milioni di cittadini. Farmaci GLP‑1, dispositivi innovativi e chirurgia bariatrica stanno facendo notizia, ma c’è un tassello che molti percorsi di cura stanno ancora sottovalutando: le terapie digitali (DTx) supportate da intelligenza artificiale.
Il trial DEMETRA, condotto tra Milano e Bari, ha mostrato che una DTx italiana, Liberness®, può ottenere un calo di peso clinicamente rilevante se usata con il giusto “dosaggio digitale”. Non parliamo di una semplice app wellness, ma di un dispositivo medico digitale, valutato come un farmaco: studio randomizzato, controllo placebo, multicentrico.
Questo articolo fa parte della serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica” e prova a rispondere a una domanda concreta per chi lavora in ospedale, in un’ASL o in un IRCCS: come integrare concretamente le terapie digitali per l’obesità nei percorsi clinici italiani, insieme ad AI, farmaci e chirurgia?
Dal “dosaggio digitale” alla terapia: cosa rende una DTx diversa da un’app
La lezione più forte del trial DEMETRA è semplice: senza aderenza non c’è terapia, neanche se è digitale.
Il concetto di dosaggio digitale funziona così:
- per un farmaco si prescrive una dose (mg) e una frequenza (es. 1 compressa al giorno)
- per una terapia digitale si prescrive tempo di utilizzo quotidiano, contenuti specifici e durata del percorso (es. 15–20 minuti al giorno per 6 mesi)
La DTx, in pratica, diventa un componente strutturale del piano terapeutico, non un optional motivazionale.
Come funziona concretamente Liberness®
Sulla base delle informazioni rese pubbliche, Liberness integra:
- piano alimentare mediterraneo personalizzato
- programma di attività fisica adattata
- moduli di mindfulness e gestione delle emozioni
- monitoraggio del peso e dei parametri
- notifiche personalizzate per mantenere engagement e aderenza
Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale nella sanità:
- suggerimenti adattivi in base al comportamento reale dell’utente
- personalizzazione dinamica di contenuti e notifiche
- identificazione precoce di calo di motivazione o rischio di drop‑out
Questa logica di “algoritmo terapeutico” è esattamente il terreno in cui la serie IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica trova la sua applicazione più concreta.
Obesità: perché il modello tradizionale non basta più
L’obesità non è soltanto una questione di calorie in e calorie out. È una malattia cronica complessa, con basi biologiche, psicologiche e sociali. E i percorsi tradizionali mostrano criticità chiare, che chi lavora nei servizi territoriali conosce fin troppo bene.
I limiti del modello attuale
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Percorsi frammentati
Nutrizionista da una parte, psicologo dall’altra, magari il fisiatra in un’altra struttura. Appuntamenti ogni 3–6 mesi, poco coordinamento reale. -
Carico organizzativo per i pazienti
Spostamenti, permessi dal lavoro, liste d’attesa, ticket. Per molti pazienti con obesità – che spesso hanno anche comorbilità – è semplicemente insostenibile. -
Aderenza bassa nel tempo
Anche i centri migliori vedono un drop‑out importante dopo i primi mesi. Il paziente esce dal radar, ricomincia a prendere peso, rientra in pronto soccorso anni dopo con complicanze cardiometaboliche. -
Costi sanitari elevati in silos
Farmaci, visite, esami, ricoveri ripetuti. Ma poca capacità di monitorare il percorso nel suo complesso e di intervenire dove l’aderenza sta crollando.
Qui le terapie digitali per l’obesità offrono un approccio più vicino al reale bisogno clinico: un supporto quotidiano, continuativo, scalabile, potenziato dall’IA e integrabile con i servizi del SSN.
Il trial DEMETRA: cosa dimostra davvero sui risultati clinici
Lo studio DEMETRA, condotto da IRCCS Auxologico di Milano e Policlinico di Bari, ha coinvolto 246 persone con obesità. I partecipanti sono stati divisi in due gruppi:
- gruppo DTx: utilizzo di Liberness® con contenuti personalizzati e supporto medico strutturato
- gruppo controllo: app “placebo”, graficamente simile ma senza interattività terapeutica né personalizzazione
I numeri chiave
Dopo 6 mesi di trattamento:
- entrambi i gruppi hanno perso peso
- chi ha usato Liberness con costanza per almeno 16 minuti al giorno ha perso in media circa 7 kg, pari al 6,3% del peso iniziale
Il punto è questo: la soglia del 5–7% di calo ponderale è considerata clinicamente rilevante perché associata a benefici su:
- pressione arteriosa
- glicemia e insulino‑resistenza
- profilo lipidico
- rischio cardiovascolare complessivo
In più:
- tasso di abbandono basso (15–17%)
- nessun evento avverso legato al dispositivo
Questi dati indicano che la DTx è accettata dai pazienti e può essere utilizzata in sicurezza come parte di un percorso clinico standard.
Il messaggio per clinici e direzioni sanitarie
“Come per i farmaci esiste una dose minima efficace, così vale anche per le terapie digitali.”
Questo significa che:
- in cartella clinica ha senso registrare il dosaggio digitale (minuti/giorno, frequenza, durata)
- nei PDTA per obesità è necessario definire protocolli di utilizzo minimo efficace
- la valutazione di efficacia deve includere dati di utilizzo reali (derivati dall’app) oltre ai parametri clinici
Qui l’IA diventa uno strumento chiave: analizzando pattern di utilizzo e risposta clinica, può proporre schemi di dosing digitale personalizzati, ottimizzando tempi e intensità della DTx per ciascun paziente.
Come integrare DTx e IA nei percorsi di cura dell’obesità in Italia
Per strutture sanitarie, l’obiettivo non è “avere un’app in più”, ma ridisegnare il percorso clinico attorno a strumenti digitali intelligenti.
1. Inquadrare la DTx nel PDTA per l’obesità
Un PDTA aggiornato dovrebbe indicare chiaramente:
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Quando proporre la DTx
Es. a tutti i pazienti idonei dopo la prima valutazione multidisciplinare, oppure in abbinamento a farmaci GLP‑1 o prima di un intervento bariatrico. -
Chi la prescrive e chi la monitora
Endocrinologo, dietologo, nutrizionista clinico, psicologo: va definito un referente chiaro. -
Obiettivi clinici e digitali
Esempio: calo ponderale ≥5% in 6 mesi + utilizzo della DTx ≥15 minuti/die per almeno il 70% dei giorni.
2. Collegare DTx, fascicolo sanitario elettronico e AI
Per evitare che la terapia digitale resti un “mondo a parte”, serve integrazione concreta con i sistemi informativi sanitari.
Un’architettura matura dovrebbe permettere:
- integrazione dei principali dati della DTx nel Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE)
- dashboard cliniche che mostrino: peso, aderenza digitale, eventi critici, messaggi chiave
- utilizzo di algoritmi di IA per:
- segnalare pazienti ad alto rischio di drop‑out
- suggerire recall o modifiche del piano terapeutico
- identificare pattern di risposta ai farmaci in base all’aderenza comportamentale
Chi sta lavorando su progetti PNRR di IA nella sanità italiana può usare le DTx come uno dei casi d’uso più concreti e misurabili.
3. Formare i professionisti sanitari all’uso delle DTx
Molti medici sono ancora diffidenti verso le app sanitarie, spesso per un motivo valido: sono abituati a strumenti non certificati, poco affidabili.
Una terapia digitale validata come Liberness gioca però un altro campionato. Per farla entrare davvero nella pratica clinica servono tre cose:
- formazione clinica: cosa dice il trial, per quali pazienti è indicata, controindicazioni, come si misura l’efficacia
- formazione digitale: come si prescrive, come si leggono i dati, come si comunica col paziente a partire dai risultati
- supporto organizzativo: linee guida interne, referenti digital health, supporto IT
Le aziende sanitarie che stanno investendo in innovazione clinica dovrebbero considerare questi percorsi formativi allo stesso livello dei corsi sui nuovi farmaci.
Benefici e sfide per il Servizio Sanitario Nazionale
L’integrazione di terapie digitali e IA nella gestione dell’obesità ha un impatto diretto su tre dimensioni: esiti clinici, sostenibilità, equità di accesso.
I principali benefici
- Scalabilità: una DTx ben progettata può seguire migliaia di pazienti contemporaneamente, 24/7.
- Standardizzazione: tutti ricevono un percorso basato sulle stesse linee guida, con personalizzazione gestita da algoritmi.
- Continuità assistenziale: il paziente è supportato ogni giorno, non solo durante le visite periodiche.
- Valore per la telemedicina: la DTx fornisce dati strutturati che rendono davvero efficace la visita da remoto.
Sul piano economico, ridurre anche solo una parte delle complicanze associate all’obesità (diabete tipo 2, scompenso cardiaco, apnee notturne) significa alleggerire la pressione su pronto soccorso, reparti e farmaceutica.
Le sfide da affrontare subito
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Rimborso e modelli di finanziamento
Senza una cornice chiara di rimborsabilità per le terapie digitali, molte strutture resteranno ai piloti sperimentali. -
Interoperabilità dei sistemi informativi
Le DTx devono dialogare con FSE, cartelle cliniche elettroniche, piattaforme di telemedicina e futuri sistemi di AI nazionali. -
Digital divide e inclusione
Non tutti i pazienti hanno la stessa familiarità con smartphone e app. Servono interfacce semplici, supporto all’avvio e, quando necessario, caregiver digitali. -
Etica e governance dei dati
Con DTx e IA il volume di dati sensibili aumenta. Servono politiche solide su privacy, sicurezza, uso secondario dei dati per ricerca e sviluppo.
Perché le terapie digitali per l’obesità sono un tassello chiave dell’IA nella sanità italiana
Se guardiamo all’intera serie “IA nella Sanità Italiana: Innovazione Clinica”, le terapie digitali come Liberness rappresentano il punto in cui algoritmi, pratica clinica e vita quotidiana del paziente si incontrano.
La direzione è abbastanza chiara:
- l’obesità viene gestita come malattia cronica, non come “fallimento di volontà”
- farmaci, chirurgia e dispositivi medici innovativi vengono affiancati da algoritmi terapeutici con dosaggio digitale
- le strutture sanitarie usano IA e DTx per seguire i pazienti nel tempo, non solo nell’episodio acuto
Per chi lavora in sanità, questo è il momento in cui scegliere il ruolo da giocare:
- subire il cambiamento come una spinta esterna
- oppure guidarlo, sperimentando modelli organizzativi in cui DTx e IA diventano parte naturale del PDTA per l’obesità
Se nella tua struttura ti stai occupando di obesità, telemedicina o sanità digitale, il passo pragmatico è uno: valutare come una terapia digitale supportata da IA può essere integrata, testata e misurata nel tuo contesto, a partire dalle evidenze del trial DEMETRA.
Il futuro della cura dell’obesità in Italia sarà fatto di GLP‑1, bisturi e dispositivi, certo. Ma anche – e sempre di più – di algoritmi, dosaggi digitali e percorsi di cura disegnati pensando prima al paziente e poi alla tecnologia.