L’intelligenza artificiale in sanità è già utilizzata da molti professionisti, ma l’adozione organizzata nelle strutture resta limitata. AISI chiede regole, formazione, investimenti e controllo umano per trasformare l’innovazione in strumenti clinici sicuri.
L’intelligenza artificiale in sanità corre più velocemente delle organizzazioni chiamate a governarla. È il quadro delineato da AISI, Associazione imprese sanitarie indipendenti, che richiama i principi indicati dall’Organizzazione mondiale della sanità su trasparenza, equità, responsabilità, protezione dei dati e controllo dei possibili errori degli algoritmi.
I dati dell’Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano citati dall’associazione mostrano che nel 2026 ha utilizzato strumenti di intelligenza artificiale generativa il 61% dei medici specialisti, la stessa quota dei medici di medicina generale e il 37% degli infermieri. Nella maggior parte dei casi, però, si tratta di piattaforme generaliste e non progettate specificamente per l’attività sanitaria.
La distanza tra iniziativa individuale e integrazione nelle strutture emerge anche nella diagnostica: il 34% degli specialisti dichiara di utilizzare l’IA a supporto della diagnosi, mentre soluzioni aziendali analoghe risultano presenti soltanto nell’11% delle strutture. Al tempo stesso, il 71% delle organizzazioni considera strategica questa tecnologia.
Il tema si inserisce nel più ampio dibattito sull’equilibrio tra innovazione e sostenibilità del sistema, già al centro delle richieste avanzate da AISI sulle tariffe sanitarie e sui costi reali delle prestazioni.
Intelligenza artificiale in sanità: l’algoritmo deve affiancare il professionista
«Utilizzare uno strumento e integrarlo responsabilmente in un percorso sanitario sono due cose diverse», afferma la presidente AISI Karin Saccomanno. La richiesta è di adottare soluzioni validate, accompagnate da formazione, supervisione umana e responsabilità definite. L’algoritmo, sottolinea, deve sostenere il professionista senza sostituirlo, lasciando la decisione clinica e il rapporto con il paziente nelle mani di medici e operatori.
Le applicazioni potenzialmente più utili comprendono diagnostica per immagini, individuazione precoce delle anomalie, analisi dei dati clinici, personalizzazione delle terapie, gestione delle cronicità, monitoraggio a distanza e organizzazione delle attività. Per il direttore generale Giovanni Onesti, i benefici richiedono però dati affidabili, interoperabilità, sicurezza informatica e investimenti accessibili anche alle strutture più piccole.
Restano criticità rilevanti. Soltanto circa un terzo degli specialisti sarebbe consapevole del rischio delle cosiddette allucinazioni dell’IA generativa e appena il 17% saprebbe riconoscere contenuti manipolati artificialmente. A queste difficoltà si aggiungono possibili distorsioni nei risultati, tutela delle informazioni sanitarie e responsabilità in caso di errore.
AISI chiede infine di evitare una nuova disuguaglianza tecnologica tra territori. Fascicolo sanitario elettronico, cartelle cliniche digitali, telemedicina e infrastrutture interoperabili sono indicati come la base necessaria per portare le innovazioni validate dalle sperimentazioni ai percorsi ordinari di diagnosi e cura.
