L’intelligenza artificiale sta rapidamente ridefinendo il perimetro della sanità contemporanea. Dalla formazione del personale medico alla diagnostica, dalla gestione dei dati clinici alla sicurezza delle infrastrutture digitali, l’ecosistema sanitario si trova di fronte a una trasformazione sistemica.

Trasformazione che è stata al centro dell’incontro “AI & Cybersecurity in Sanità: orizzonti strategici e impatti verticali” a Roma, nel corso del quale la Società italiana intelligenza artificiale in medicina (SIIAM) ha presentato un position paper con proposte operative, etiche e regolatorie per l’adozione responsabile dell’intelligenza artificiale nei servizi sanitari.

Un incontro multistakeholder: al centro l’impatto e la governance dell’IA

L’incontro ha riunito rappresentanti delle istituzioni, della ricerca, delle imprese e delle strutture sanitarie con l’obiettivo di analizzare le opportunità e i rischi legati all’adozione dell’IA nel sistema sanitario italiano, sulla base di due direttrici: gli orizzonti strategici, legati agli aspetti regolatori, economici ed etici della digitalizzazione sanitaria, e gli impatti verticali, focalizzati sull’applicazione concreta dell’intelligenza artificiale nei diversi ambiti clinici e organizzativi.

Orizzonti strategici

«L’innovazione tecnologica applicata alla sanità – ha evidenziato subito Andrea Violetti, presidente di Confassociazioni Digital – rappresenta un’importante sfida non solo tecnologica, ma anche etica. In un contesto di risorse economiche scarse, una domanda di salute elevata e un forte invecchiamento della popolazione abbiamo il dovere di verificare se e quanto le nuove tecnologie digitali possano contribuire a rendere il servizio sanitario più efficiente e realmente centrato sul paziente».

Da qui la volontà di promuovere una maggiore consapevolezza istituzionale e imprenditoriale sulle implicazioni dell’intelligenza artificiale e della sicurezza digitale in ambito medico: «il rafforzamento del dialogo tra attori pubblici e privati, la valorizzazione di case study e buone pratiche nazionali e internazionali, il sostegno alla collaborazione interdisciplinare per la definizione di politiche innovative ed efficaci».

Il dato come infrastruttura della nuova sanità

Uno dei temi più ricorrenti nel dibattito riguarda il ruolo dei dati sanitari, sempre più centrali nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale e nella trasformazione dei servizi clinici. Secondo Mariangela Rulli, Head of Public Affairs Italy di MioDottore, la diffusione dell’IA sta modificando profondamente il modo in cui cittadini e cittadine e professionisti percepiscono la medicina digitale. L’analisi si basa sul confronto tra due indagini condotte a distanza di un anno: una realizzata con Datanalysis nel 2025 e una seconda nel 2026 con l’Università di Pavia.

«Nel loro insieme, le due survey restituiscono un quadro convergente: l’intelligenza artificiale è ormai percepita come una trasformazione strutturale della sanità, più che come una tendenza emergente. La survey Datanalysis 2025 evidenzia infatti un forte orientamento prospettico, con la maggioranza di medici, specialisti e pazienti convinta che l’AI cambierà in modo significativo il lavoro clinico e le modalità di accesso alle cure.

La survey del 2026 conferma questa traiettoria sul piano empirico, mostrando che l’adozione dell’AI è già diffusa nella pratica professionale e che la sua utilità percepita cresce quando i sistemi sono ritenuti affidabili, di qualità e integrati nei processi di lavoro. In entrambe le rilevazioni emerge inoltre un punto chiave: il vero fattore abilitante non è soltanto la disponibilità della tecnologia, ma la capacità di renderla concreta, semplice, credibile e coerente con i bisogni di professionisti e pazienti. Le indagini mostrano quindi come la questione centrale non sia più se l’intelligenza artificiale entrerà nella sanità, ma come verrà integrata nei processi clinici e organizzativi, garantendo affidabilità, sicurezza e valore reale per i pazienti».

L’IA, supporto nella pratica clinica

L’intelligenza artificiale sta trasformando anche la formazione e la pratica quotidiana dei professionisti sanitari. Pierpaolo Sileri, direttore dell’Unità di Chirurgia colorettale dell’Ospedale San Raffaele di Milano, ha sottolineato come le tecnologie di simulazione basate sull’IA stiano ridefinendo il modo in cui si apprendono e si aggiornano le competenze cliniche.

«Grazie all’intelligenza artificiale possiamo ricreare scenari clinici complessi e simulare ciò che può accadere realmente in sala operatoria o nei reparti. Questo permette di valutare con maggiore accuratezza l’appropriatezza e l’efficacia delle decisioni cliniche, ma anche di individuare criticità organizzative. Il passo successivo sarà l’integrazione dell’IA nei sistemi di valutazione».

L’intelligenza artificiale può infatti generare un controllo continuo delle capacità del personale sanitario, attraverso sistemi di punteggio e monitoraggio, e in prospettiva, spiega Sileri, «il confine tra studente, specializzando e medico in esercizio tenderà a sfumare, perché la formazione diventerà realmente continua. L’ideale sarebbe arrivare a dossier formativi digitali per ogni specialista, sempre aggiornati. Naturalmente tutto questo richiede una solida regolamentazione e un forte presidio etico».

Competenze e governance: la sfida sistemica dell’intelligenza artificiale

Se i dati rappresentano il motore dell’intelligenza artificiale in sanità, la definizione di un quadro strategico e di competenze adeguate rappresenta la vera condizione abilitante per la sua diffusione. A sottolinearlo è stato Mario Nobile, direttore generale dell’Agenzia per l’Italia Digitale.

«Quando parliamo di orizzonti strategici dobbiamo partire da un punto: oggi non esistono più ambiti separati, ma un ecosistema integrato che richiede un approccio olistico. L’intelligenza artificiale non è solo software o algoritmi: è un sistema composto da diversi livelli che vanno affrontati con consapevolezza.

L’IA fisica si articola su cinque strati fondamentali: energia, semiconduttori, infrastrutture, modelli e applicazioni. Per costruire un vero ecosistema digitale occorre lavorare su tutti questi livelli contemporaneamente. Non esiste un prodotto finito né un’unica soluzione tecnologica. Non esistono ‘IA factory’ pronte all’uso, ma cantieri aperti, nei quali diverse soluzioni devono essere sviluppate e integrate».

Nobile ha inoltre richiamato la necessità di investire nelle competenze, evitando approcci frammentati o improvvisati. «Questa rivoluzione è tale per cui non possiamo permetterci frammentazioni. Servono competenze distribuite e nuovi ruoli: dal livello base a quello esperto, fino alle figure avanzate e a quelle di controllo.

I due rischi principali sono non fare nulla oppure muoversi alla cieca pensando di poter fare tutto da soli. Le opportunità sono enormi: pensiamo a come queste tecnologie possano contribuire a ridurre le liste d’attesa e migliorare la salute di tutti noi. Ma per coglierle davvero dobbiamo superare alcuni limiti e investire seriamente nella conoscenza».

L’IA nella diagnostica: il caso dello screening mammografico

Tra gli impatti più concreti dell’intelligenza artificiale in sanità c’è la diagnostica per immagini, ambito in cui i sistemi algoritmici stanno dimostrando performance sempre più avanzate. Emanuele Ciotti, direttore generale della USL Umbria 1, ha illustrato l’esperienza maturata nello screening mammografico, dove l’IA sta contribuendo a migliorare l’efficienza dei processi e la capacità diagnostica.

«Nel nostro caso abbiamo osservato un impatto operativo significativo sulla riduzione dei tempi di refertazione. La media della refertazione di primo livello, che nel periodo 2019-2024 era di circa 25 giorni, si è ridotta a 18 giorni tra maggio e dicembre 2025 grazie all’introduzione dei sistemi di supporto basati su AI. Nei mesi iniziali di picco (tra maggio e agosto 2025) il tempo si è ridotto fino a 14 giorni, pari a una riduzione del 44%, con un aumento dell’efficienza su oltre 16.200 pazienti esaminati in otto mesi.

Le evidenze indicano un miglioramento dell’efficienza, con un tempo di risposta sceso del 28%, e della precisione diagnostica con un +19% di tumori identificati. Tuttavia è fondamentale ricordare che i sistemi di IA sono strumenti di supporto: la decisione finale resta sempre del medico».

Verso una strategia nazionale per l’IA in medicina

Il dibattito sull’intelligenza artificiale in sanità non riguarda solo l’adozione tecnologica, ma anche la definizione di una governance nazionale capace di orientarne lo sviluppo. In questa direzione si inserisce il position paper “Verso una strategia nazionale per l’intelligenza artificiale in medicina”, presentato da Luigi De Angelis e Francesca Aurora Sacchi, rispettivamente presidente e consigliera SIIAM.

Il documento individua alcune priorità fondamentali: la centralità del paziente e il valore clinico delle soluzioni tecnologiche; il sostegno alla ricerca e all’innovazione industriale; la definizione di un quadro normativo chiaro e armonizzato a livello nazionale ed europeo; la disponibilità di dati sanitari di qualità all’interno di infrastrutture digitali sicure e interoperabili.

In questa prospettiva, il completamento delle infrastrutture digitali nazionali rappresenta un passaggio cruciale per accelerare l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi di diagnosi, cura e ricerca. Tuttavia le infrastrutture tecnologiche non sono sufficienti: è necessario investire anche nella formazione multidisciplinare di medici, ricercatori, sviluppatori e decisori pubblici, oltre che garantire che l’intero ciclo di vita delle tecnologie IA sia guidato da principi di equità, inclusività, responsabilità e tutela della dignità umana.

Un ecosistema da costruire

Il quadro emerso dal convegno restituisce l’immagine di una sanità che si trova in una fase di profonda transizione. L’intelligenza artificiale è uno strumento che inizia a incidere concretamente su formazione, diagnosi, ricerca e organizzazione dei servizi sanitari. Allo stesso tempo, la complessità del cambiamento richiede una visione integrata che metta insieme tecnologia, governance, competenze e sicurezza dei dati.

Come ha concluso Angelo Deiana, presidente di Confassociazioni, «la nuova IA generativa rappresenta una straordinaria opportunità per rendere il sistema sanitario più moderno, efficiente e vicino alla popolazione. Tuttavia, per coglierne appieno il potenziale è necessario rafforzare il dialogo tra istituzioni, imprese e comunità scientifica, definendo regole chiare, investimenti mirati e una visione strategica condivisa. L’intelligenza artificiale e la sicurezza dei dati rappresentano pilastri fondamentali della sanità del futuro e richiedono un approccio sistemico, capace di coniugare innovazione tecnologica, responsabilità etica e tutela della cittadinanza».