Il Sistema sanitario nazionale è in crisi, ma la via per rilanciare la sanità esiste, vive un progresso continuo e si chiama intelligenza artificiale: “Rispetto ad altri mondi, come quello della tecnologia e degli smartphone, che negli ultimi quarant’anni hanno più che raddoppiato la loro produttività, la sanità ha aumentato la propria di solo il 6%”. Lo evidenzia Federico Esposti, direttore strategico del Gruppo San Donato, uno dei principali network ospedalieri privati italiani, in occasione dell’evento “Adnkronos Q&A | Salute, prevenzione e risorse – terza edizione” tenutosi a Roma presso Palazzo dell’Informazione.
I dati dicono che nel 2024 la spesa sanitaria pubblica italiana ha raggiunto 138,8 miliardi di euro, eppure il Paese si colloca all’ultimo posto tra i G7 per incidenza della spesa sanitaria pubblica sul Pil e al 14° posto tra i 27 Paesi Ue per spesa pro capite, come riporta l’8° Rapporto Gimbe 2025. Più soldi, dunque, ma non abbastanza. E, soprattutto, spesi male.
Sanità: perché i soldi non bastano
Durante il panel “Salute e Tecnologia: la corsa dell’Ai”, moderato dal vicedirettore di Adnkronos Giorgio Rutelli, Esposti parte dal concetto di produttività. Un termine che viene riferito sempre alle aziende e mai alla sanità, che, invece, ha un urgente bisogno di crescere sotto questo aspetto. “Quando parliamo di produttività – precisa Esposti – ci riferiamo a quante prestazioni il Paese riesce a fornire per ogni euro investito nel sistema sanitario”. Sul punto i numeri dimostrano che “L’industria sanitaria non ha mai sfruttato adeguatamente la tecnologia per ridurre la spesa. Si è sempre e solo aumentata la spesa”, aggiunge il direttore strategico del Gruppo San Donato.
Qui subentra l’intelligenza artificiale, a patto che venga integrata in maniera strutturale: “L’Ai può aiutarci a controllare e ottimizzare il servizio dato al cittadino a fronte della tassazione”, spiega Esposti. Un’ottimizzazione che, a parità di risorse investite, si tradurrebbe in più prestazioni, liste d’attesa meno lunghe e costi unitari ridotti.
Massimo Chiriatti, responsabile tecnologie e innovazione di Lenovo e già trent’anni in Ibm, evidenzia l’opportunità offerta dall’abbattimento dei costi: “Un tempo riempivo una stanza intera di computer e storage per contenere quasi 100 megabyte. Oggi una chiavetta ne contiene molti giga a un costo e un consumo energetico infinitamente inferiori”. Il risultato è che tecnologie prima accessibili solo ai grandi centri di ricerca sono oggi alla portata di ospedali, Asl, ambulatori. E quindi possono raggiungere molti più pazienti.
Quando usare l’Ai (e quando no)
Chiriatti mette in guardia dai facili entusiasmi e dagli errori: “Non bisogna mai fare un progetto partendo dalla tecnologia. Si parte sempre dal problema”.
Durante il suo intervento, il responsabile tecnologie e innovazione di Lenovo spiega che l’Ai non va utilizzata a prescindere, ma con un obiettivo chiaro. In ambito sanitario, l’utilizzo di questa tecnologia diventa prezioso quando, partendo da una enorme mole di dati, si vogliono estrarre correlazioni per fare previsioni sfruttando la capacità predittiva dell’Ai.
Quando si parla di dati sanitari e privacy, aumenta la diffidenza verso i sistemi di intelligenza artificiale. Sul punto, Chiriatti sottolinea la chiara posizione presa dall’azienda che rappresenta: “I dati restano negli archivi di chi ha il diritto di averli. Non li cediamo ai soliti noti”.
Il paradosso dell’Ai: più tecnologia, più umanità
La riflessione più controintuitiva emersa dal panel riguarda il rapporto medico-paziente. Si potrebbe pensare che più tecnologia significhi meno contatto umano. Accade il contrario.
“Se non abbiamo bisogno che il medico scriva tutto il tempo al computer mentre fa la visita, perché il computer ascolta e trascrive autonomamente, il personale sanitario può guardare in faccia il paziente, visitarlo, toccarlo se necessario. Per questo l’Ai è un investimento sulla umanizzazione delle cure”, spiega Esposti.
Il Gruppo San Donato ha già messo in pratica questo concetto utilizzando l’intelligenza artificiale come assistente (companion) del medico: l’Ai velocizza la raccolta della storia clinica e delle informazioni anamnestiche del paziente, liberando tempo e attenzione per la relazione terapeutica.
La robotica per i trasporti ospedalieri
Intelligenza artificiale non significa solo chatbot, ma anche robotica. E anche questa branca può dare un significativo supporto al sistema sanitario. “La robotica ci aiuta nel trasferimento dei pazienti all’interno dell’ospedale, da un reparto all’altro”, spiega Esposti che ricorda che “solo all’Ospedale San Raffaele di Milano si contano ogni giorno circa 5.000 trasporti di pazienti tra reparti, sale diagnostiche, palestre di fisioterapia”. Tutte operazioni “a basso valore aggiunto” sotto il profilo clinico, ma ad alto costo sotto il profilo gestionale. La robotica, integrata con l’Ai per la pianificazione, può assorbire questa mole di lavoro, restituendo personale qualificato alle attività di cura.
Il dato acquista ulteriore rilevanza se si considera la crisi strutturale del personale sanitario italiano: secondo i dati Fnopi 2025, in Italia mancano oltre 65.000 infermieri, con un rapporto di 6,5 ogni mille abitanti contro una media Ocse di 9,5. Entro il 2030 la carenza potrebbe salire tra 60.000 e 100.000 unità.
L’Ai e la prevenzione
Se l’Ai trova applicazioni mature nella gestione del paziente già in cura, il terreno più promettente, ancora poco esplorato, è quello la prevenzione.
“Negli ultimi 3-4 anni abbiamo investito molto sui sistemi di predizione”, racconta Esposti. Si tratta di modelli di machine learning che analizzano i dati del paziente per calcolare la probabilità di un certo decorso clinico, o per anticipare rischi prima che si manifestino.
Il caso più significativo riguarda la genetica: grazie al progresso tecnologico, il costo del sequenziamento del Dna e oggi si aggira intorno ai 120-130 euro. Una cifra che rende teoricamente possibile fare analisi genetica su larga scala nella popolazione, prevenendo numerose patologie.
La tecnologia attuale, tuttavia, non consente ancora il grande salto: “È ancora difficile avere algoritmi in grado di estrarre l’informazione utile e predire cosa fare con quell’informazione”, precisa Esposti. Il Gruppo San Donato sta testando proprio questa combinazione: infrastrutture robuste più software Ai per trasformare il dato genetico in strategie concrete di prevenzione primaria e secondaria.
L’Ai e la crisi demografica italiana
In chiusura di panel, il vicedirettore Giorgio Rutelli ha sollevato una riflessione di più ampio respiro: l’innovazione può compensare il declino demografico italiano, con una popolazione che invecchia e sempre meno lavoratori (anche) nel sistema sanitario?
Chiriatti affermativamente, anche se la sfida è ardua: “Sicuramente la tecnologia aiuta a compensare la pressione demografica sfavorevole. Nei Paesi dove si sta investendo di più, i robot umanoidi vengono prodotti in misura superiore ai robot industriali, perché servono non solo nelle fabbriche ma nelle case, per assistere gli anziani”.
Lungi da rappresentare la soluzione definitiva a tutti i problemi, l’intelligenza artificiale rappresenta una grande opportunità per il Paese. Sul punto, Esposti e Chiriatti condividono un monito importante: l’Ai può generare un sano valore aggiunto al sistema solo se è accompagnata da formazione senza che diventi uno strumento di potere nelle mani di pochi.
In definitiva, dal panel è emerso che il sistema sanitario italiano non ha bisogno di miracoli tecnologici. Ha bisogno di smettere di perdere produttività. L’intelligenza artificiale, usata con metodo e senza rinunciare al giudizio umano, è la più grande occasione per farlo.
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