Intelligenza artificiale e dati sintetici. Il trend degli investimenti. Il ruolo delle collaborazioni pubblico-privato. Di tecnologie digitali e delle sfide e delle opportunità legate all’applicazione dell’intelligenza artificiale in sanità si è discusso in occasione dell’HealthTech Europe HXPO 2025. Appuntamento che ha riunito all’Università Bocconi di Milano ospedali, centri di ricerca, startup, investitori e imprese big tech – la community HealthTech Europe – per fare il punto sull’adozione, responsabile e basata sulle evidenze, delle tecnologie che stanno ridisegnando l’approccio alla salvaguardia della salute.

Siamo solo all’inizio, ma l’adozione dell’intelligenza artificiale in ambito healthcare promette di essere dirompente. Dal drug discovery alla diagnostica, dai virtual lab agli IA scribe, l’intelligenza artificiale può liberare tempo – restituendo valore alla relazione di cura – e velocizzare il percorso della ricerca clinica concorrendo a far arrivare prima, al letto del paziente, nuove terapie. Ma può anche essere un’alleata preziosa per identificare una nuova applicazione terapeutica di farmaci già approvati (ne abbiamo parlato qui). L’intelligenza artificiale, insomma, può avere impatti enormi sulla ricerca biomedica, sui processi clinici e sull’intera catena del valore della salute. 

Lo hanno ribadito Marcello Venzi (Skin Analytics), Fausto Milletarì (Chan Zuckerberg Initiative) ed Edoardo Raffiotta (AIRIA) dialogando con Amelia Compagni, direttrice del Centro di ricerche sulla gestione dell’assistenza sanitaria e sociale (Cergas) della Bocconi School of Management.

Ma secondo Milletarì le soluzioni più radicali devono ancora arrivare. Una traiettoria particolarmente interessante è quella dell’IA Scientist, agente capace di fare ricerca in autonomia, di mappare tutto ciò che è stato pubblicato… La sfida? «Arrivare al punto che possa condurre esperimenti: per farlo è necessario concentrarsi sui virtual model, sugli esperimenti in silico». L’ostacolo principale? «La distribuzione dei modelli di IA e la qualità dei metadati».

Venzi, invece, ha raccontato il passaggio dai laboratori alla clinica. Si chiama Derm, il sistema sviluppato da Skin Analytics che ha ricevuto dal National Institute for Health and Care Excellence (NICE) l’approvazione per l’utilizzo da parte del Servizio sanitario nazionale (NHS) del Regno Unito.

«Dal 2020 collaboriamo con il NHS inglese e abbiamo introdotto Derm, dispositivo medico basato su IA con marchio CE di classe 3, il livello di rischio più alto» ha ricordato. La sfida è stata lunga. Otto anni di ricerca e sviluppo. La ricerca, prima, e la collaborazione, poi, con i partner clinici. Con un obiettivo chiaro: cambiare il percorso diagnostico del cancro della pelle grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale. «Oggi siamo presenti in oltre 30 ospedali inglesi, e l’obiettivo è arrivare a tutto il sistema sanitario del Regno Unito».

230 mila i pazienti finora analizzati, 18 mila i tumori della pelle identificati.

«Il Time – ha ricordato Compagni – ha definito Skin Analytics una delle migliori aziende al mondo per l’impatto sulla salute».

La tecnologia supporta, la persona al centro

Il tema della regolazione è stato approfondito da Raffiotta, rappresentante di AIRA, l’Associazione italiana per la regolazione dell’IA, e membro del comitato di coordinamento per l’aggiornamento delle strategie nazionali sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale a supporto del sottosegretario di Stato per l’innovazione tecnologica e la digitalizzazione.

Le opportunità offerte della tecnologia sono straordinarie, ma serve avere la tecnologia sotto controllo: ha ribadito l’avvocato. Non si tratta semplicemente di vigilare, «come sui limiti di velocità: dobbiamo disporre di strumenti che prevengano, mitighino e riparino eventuali errori».

Evidenziando il fatto che l’IA è già nelle strutture sanitarie e sempre più lo sarà, Raffiota ha ricordato l’importanza della centralità della persona: la tecnologia è e deve essere di supporto – ha detto – ma focalizzarsi solo sui rischi è un freno. «Tutti sbagliamo. Chi sbaglia di più: l’uomo o la macchina? E senza la macchina, le prestazioni umane migliorano o peggiorano?».

Uso secondario dei dati e interoperabilità: la grande promessa europea

A delineare il quadro europeo Fidelia Cascini, docente di sistemi informativi sanitari e sanità digitale all’Università Cattolica del Sacro Cuore e rappresentante dell’Italia nel Comitato per lo Spazio europeo dei dati sanitari alla Commissione UE.

«Viviamo un periodo cruciale di transizione». Una trasformazione che avrà un impatto profondo sul sistema. «Siamo 550 milioni di persone in Europa: la potenza di fuoco dei dati europei può produrre cure migliori e l’uso secondario, nel rispetto della privacy, è fondamentale per la ricerca e l’innovazione. Dobbiamo garantire interoperabilità tecnica, legislativa e semantica. Cartelle cliniche elettroniche, dispositivi medici e software dovranno essere interoperabili».

Nel ricordare che tutto questo comporta un carico amministrativo notevole anche per le aziende che devono allinearsi agli indirizzi regolatori, Cascini ha ribadito che l’uso secondario dei dati è al centro della visione europea: al fine di accelerare la ricerca, promuovere l’innovazione e migliorare la sanità pubblica. Un’opportunità decisiva per i settori più fragili: «le malattie rare, per esempio, che devono fare i conti con la scarsità di dati e la frammentazione delle infrastrutture, potranno trarne enormi vantaggi».

Ma non è mancato un monito: sulle competenze digitali. «L’Italia è sotto la media europea nell’indice DESI: dobbiamo cambiare passo».

Big Tech, open source e democratizzazione dell’IA

A raccontare il ruolo delle big tech, Flavio Arzarello (META) e Carmelo Fontana (Google).

«L’IA è una straordinaria opportunità economica: le stime parlano di un aumento del PIL globale del 10% grazie all’intelligenza artificiale. Ma parlando di applicazioni alla salute, l’IA è soprattutto uno strumento che amplia i diritti delle persone e contribuisce al benessere» ha detto Arzanello. E ha illustrato LLaMA, il large language model open source, che «consente di scaricare il codice e usarlo in locale, senza condividere dati sensibili con nessuno».

Un esempio di applicazione concreta arriva dall’Università di Padova, dove il gruppo di ricerca Tacclab, guidato da Cristian Taccioli, ha utilizzato LLaMA per sviluppare nuovi antibiotici per affrontate l’antibiotico-resistenza.

«Lavorare con il pubblico è importante: la sinergia pubblico-privato è alla base di un sistema dell’innovazione che funziona» ma per farlo funzionare meglio, ha detto, bisognerebbe togliere le barriere regolatorie.

Un cambio di paradigma: da curare malattie a gestire la salute

«L’IA applicata alla salute segna un cambio di paradigma radicale: si passa da un sistema che si occupa di malattie a un sistema che consente di gestire la salute» ha sottolineato Fontana evidenziando due sfide fondamentali.

«Ridefinire la collaborazione tra chi lavora nella catena di valore – macchine e istituti di ricerca che hanno raccolto una mole di dati enorme – e garantire la compliance normativa semplificando le regole».

La tecnologia innesca cambiamento, riorganizzazione dei processi sanitari, e richiede investimenti «con realismo ottimistico» ha commentato Compagni.

L’impatto, del resto, può essere significativo. «Possiamo per esempio liberare il 30-40% del tempo dei professionisti sanitari grazie all’IA generativa, automatizzando la redazione di riassunti, note cliniche, lettura dei dati». E con «virtual lab, digital twins e agenti scientifici basati sull’IA è possibile accelerare l’intero percorso sperimentale».

Investimenti, il ruolo del venture capital

Anche la prospettiva dei fondi di investimento ha confermato il ruolo strategico delle tecnologie digitali per la salute: un settore in cui l’innovazione corre a velocità accelerata. 

Sulla salute – anche sulla salute – investe Cathay Innovation, «un fondo di circa 2,5 miliardi» ha spiegato Costanza Carissimo, che alla domanda «perché investire in digital care» ha risposto: «l’impatto dell’IA sulla sanità è troppo grande per essere ignorato». Dalla ricerca di nuovi farmaci, all’uso dell’IA nella pratica clinica e a livello amministrativo, dalle app che si interfacciano con i pazienti all’anamnesi digitalizzata.

«Investiamo in round di serie A e serie B e  instauriamo un rapporto forte con i cofounder. Il criterio numero uno per decidere su chi investire è il team. Si investe in società che non hanno chiaro come evolverà il mercato e il prodotto, trovare il team giusto rappresenta il 90 percento del nostro lavoro: deve saper parlare la lingua dei propri clienti, dei partner, dell’industria».

Federica Draghi (XGEN Venture) ha evidenziato la complessità del settore life science: «un settore regolamentato e lungo il percorso eventi binari possono portare un progetto a funzionare o morire, per questo sono richieste competenze tecniche molto avanzate».
«Noi investiamo in biotech e digital health e che si tratti di nuovi farmaci o nuovi dispositivi medici – ha aggiunto – il percorso clinico è complesso e servono capitali enormi fin dall’inizio. Inoltre il passaggio del trasferimento tecnologico è inspiegabilmente difficile». Lo ha detto denunciando un problema strutturale: troppi progetti muoiono sulle scrivanie degli istituti di ricerca, rallentati da burocrazia e inesperienza degli uffici di trasferimento tecnologico.

A rappresentare EQT Group, «tra le più grandi organizzazioni di investimenti al mondo, con un fondo per il biotech di 1 miliardo», Roberta Ferrari. «Noi investiamo almeno 10 milioni come ticket iniziale e siamo investitori presenti nel board delle aziende, con interazioni costanti». L’interesse corre verso terapie per le malattie neurodegenerative, deeptech, diagnostica avanzata, wearable innovativi e «IA scribe, software in grado di automatizzare il workflow clinico».

Sul fronte del digital health in particolare, ha evidenziato la frammentazione del mercato europeo quale criticità da superare: «se vuoi scalare al di fuori dell’Italia, ogni paese ha regole diverse, stakeholder diversi e servono soldi, capitali, tempo. Motivo per cui spesso cerchiamo di scalare negli Stati Uniti, essendo un mercato unico».