Intelligenza artificiale alla conquista della sanità italiana. All’Auditorium dell’Ara Pacis il Forum ‘Next Health 2026 – AI for Health: dalla visione alla realtà’, racconta di applicazioni concrete, sicure, sostenibili e misurabili. Con al centro una domanda: come trasformare questa tecnlogia in leva reale di miglioramento per cittadini, professionisti e organizzazioni sanitarie? “Le idee ‘prototipabili’ che presentiamo oggi partono dal basso, dal lavoro nelle aziende sanitarie, iniziative concrete che tracciano la rotta per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in sanità”, rivendica il presidente Fiaso, Giuseppe Quintavalle.
AI contro burocrazia e liste d’attesa
“Dal lato dei cittadini abbiamo superato le paure iniziali e rilevato come il 62% della popolazione sia consapevole e abbia un approccio positivo verso l’uso di queste tecnologie in ambito sanitario”, rileva Quintavalle, convinto che l’AI possa “aiutarci concretamente a sburocratizzare il nostro sistema, per liberare risorse e attenzione da dedicare alla cura, ma anche a garantire la centralità dell’equità d’accesso. In linea con il DM77, abbiamo l’esigenza di stratificare la popolazione per grandi aree di patologia: in questo senso, l’AI è di grande ausilio per la sistematizzazione e la catalogazione dei nostri pazienti”.
Non solo. “Dalle liste d’attesa ai pronto soccorso, fino all’ambito radiologico, l’AI rappresenta un supporto prezioso per il medico. Non parliamo di futuro, ma di una realtà già concreta con centinaia di utilizzi già attivi nel sistema. Ringrazio tutte le aziende partner per seguirci in questo percorso verso il futuro, contribuendo a trasformare queste innovazioni in soluzioni strategiche per la sanità”, sostiene Quintavalle.
La formazione degli operatori in tema di AI
Nel mondo della sanità, insomma, l’AI “sta già cambiando i percorsi di prevenzione, cura, assistenza e anche di programmazione”, afferma il ministro della Salute, Orazio Schillaci, intervenuto in collegamento. Si tratta di “una leva per efficientare il sistema e per renderlo ancora più sostenibile”. Ma occorre continuare a investire nella formazione degli operatori. “Una parte delle risorse del Pnrr è stata destinata proprio a questo obiettivo. Sono oltre 225mila gli operatori sanitari coinvolti nei percorsi formativi. A questi si aggiungono quasi 10mila medici di medicina generale” ricorda ministro.
Le 5 idee prototipo selezionate da Fiaso
Presentate, e premiate con una targa, le sei idee selezionate dalla Call4Ideas “AI for Health”. Si tratta di progettualità nate nelle aziende sanitarie e ospedaliere, individuate per innovatività, solidità e replicabilità, che saranno sviluppate, sperimentate e trasformate in modelli utili, prototipi, per il Servizio sanitario nazionale.
Si tratta del punto d’arrivo del percorso avviato da Fiaso nel giugno 2025 a Siracusa, con il Forum “Logos & Téchne”, e proseguito a Milano con la fase di accelerazione e selezione delle progettualità sviluppate nell’ambito di due call nazionali promosse con PwC Italia, P4B e Datapizza: la Call4Acceleration “AI for Patient Journey Innovation”, rivolta a startup e imprese innovative, e la Call4Ideas “AI for Health”, destinata alle aziende sanitarie pubbliche associate.
Le call hanno raccolto 48 candidature da startup e 68 proposte progettuali dalle aziende sanitarie. A Milano, nove startup hanno concluso il percorso di accelerazione e 17 progettualità delle aziende sanitarie sono state selezionate nell’ambito della Call4Ideas “AI for Health”. Ecco i sei vincitori:
• ARNAS OSPEDALI CIVICO DI CRISTINA BENFRATELLI PALERMO –
Una piattaforma integrata con i sistemi informativi del pronto soccorso per tradurre i dati clinici in aggiornamenti chiari ed empatici per i caregiver, riducendo il carico informativo sul personale sanitario, lo stress dei familiari e il rischio di conflittualità nelle aree di emergenza.
• ASST VALTELLINA E ALTO LARIO – Un modello di clinical governance che utilizza i dati della Banca Dati Assistiti per migliorare appropriatezza prescrittiva, aderenza terapeutica e presa in carico dei pazienti cronici. Il progetto prevede anche un assistente telefonico AI multilingue attivo h24.
• COQ, CENTRO ORTOPEDICO QUADRANTE DI OMEGNA (VERBANIA) – Un sistema che integra Business Intelligence e machine learning per prevedere i tempi chirurgici, ottimizzare l’uso delle sale operatorie, ridurre i tempi di inattività e aumentare il numero di interventi programmabili.
• ASST GRANDE OSPEDALE METROPOLITANO MILANO NIGUARDA – Una app ospedaliera unica, potenziata dall’intelligenza artificiale, per centralizzare servizi digitali, informazioni personalizzate, prenotazioni e comunicazioni con la struttura, semplificando l’accesso per pazienti e caregiver.
• ASSL 3 DI NUORO – Una soluzione per la gestione dinamica e predittiva delle liste d’attesa e delle risorse ambulatoriali e chirurgiche, con l’obiettivo di saturare gli slot disponibili, ridurre no-show e disdette e sincronizzare l’attività chirurgica con la disponibilità dei posti letto.
• AOU CAREGGI FIRENZE – Una piattaforma che applica AI predittiva, prescrittiva e generativa alla gestione dei magazzini di reparto, prevedendo il fabbisogno, suggerendo ordini, monitorando scadenze e riducendo sprechi e stock-out.