COMUNICATO 12 OTTTOBRE 2026
L’intelligenza artificiale è già una realtà nei sistemi sanitari, ma la sua efficacia non può essere misurata soltanto attraverso le prestazioni tecnologiche. Occorrono valutazioni cliniche, regole condivise e un monitoraggio continuo per garantire sicurezza, appropriatezza e qualità delle cure.
L’intelligenza artificiale sta trasformando profondamente il settore sanitario, dalla diagnostica alla ricerca, fino all’organizzazione dei servizi e alla gestione dei percorsi assistenziali. La sfida, tuttavia, non riguarda più soltanto l’introduzione di nuove tecnologie, ma la capacità di governarne l’impiego e di tradurne le potenzialità in benefici effettivi per i pazienti e per il sistema sanitario.
È quanto emerge dal rapporto Report of the Knowledge Community on Responsible Artificial Intelligence in Health: From Promise to Practice, elaborato dall’Ufficio regionale per l’Europa dell’Organizzazione mondiale della sanità (OMS), che richiama l’attenzione sulla necessità di passare dalle promesse dell’innovazione alla sua concreta applicazione nella pratica clinica.
Un algoritmo tecnologicamente avanzato, infatti, non garantisce automaticamente un miglioramento degli esiti di salute. Per valutarne l’effettiva utilità occorre considerare non soltanto l’accuratezza delle prestazioni, ma anche l’impatto sull’organizzazione dei servizi, sulla sicurezza dei pazienti, sull’equità di accesso alle cure e sulla sostenibilità economica.
In questo contesto assume particolare rilevanza l’Health Technology Assessment (HTA), lo strumento di valutazione multidimensionale delle tecnologie sanitarie, che consente di analizzarne le implicazioni cliniche, economiche, organizzative ed etiche.
Come evidenziato da Rossella Di Bidino, responsabile del Laboratorio di HTA e Intelligenza Artificiale di ALTEMS e componente della comunità di esperti coinvolta nell’elaborazione del rapporto OMS, la valutazione dell’intelligenza artificiale deve accompagnare l’intero ciclo di vita della tecnologia, a partire dalle prime fasi di sviluppo e proseguendo anche dopo la sua introduzione nelle strutture sanitarie.
Cinque le priorità individuate dall’OMS: definizione di responsabilità e modelli di governance, qualità e interoperabilità dei dati, validazione continua degli algoritmi, formazione degli operatori e coinvolgimento attivo di professionisti sanitari e pazienti.
Particolare attenzione viene riservata alla qualità delle informazioni utilizzate per sviluppare i sistemi di intelligenza artificiale. Dati incompleti, non rappresentativi o scarsamente affidabili possono infatti compromettere l’efficacia degli strumenti e amplificare le disuguaglianze nell’accesso e nella qualità dell’assistenza.
Un ulteriore elemento riguarda la necessità di monitorare costantemente le tecnologie anche dopo la loro adozione. Le prestazioni degli algoritmi possono modificarsi nel tempo, rendendo indispensabili procedure di verifica periodica e sistemi di sorveglianza capaci di individuare tempestivamente eventuali criticità.
Per l’Italia, il rapporto evidenzia l’importanza di valorizzare e coordinare le esperienze già avviate a livello nazionale, regionale e ospedaliero, anche attraverso il ruolo di AGENAS nella valutazione delle tecnologie sanitarie.
Centrale rimane il ruolo dei professionisti sanitari, la cui supervisione non può ridursi a un adempimento formale, ma deve fondarsi su competenze adeguate, formazione continua e concreta capacità di valutare criticamente le indicazioni prodotte dagli algoritmi.
Per le strutture sanitarie, pubbliche e private accreditate, l’integrazione dell’intelligenza artificiale rappresenta dunque un’importante opportunità di innovazione, ma richiede investimenti non soltanto tecnologici, bensì anche organizzativi e formativi, accompagnati da criteri condivisi di valutazione.
L’obiettivo è superare una concezione dell’innovazione basata esclusivamente sulle prestazioni degli strumenti, per adottare un modello orientato al valore effettivamente generato: migliori risultati clinici, maggiore sicurezza, appropriatezza delle prestazioni e sostenibilità dei percorsi di cura.
La vera sfida dell’intelligenza artificiale in sanità non è, quindi, dimostrare quanto una tecnologia sia avanzata, ma quanto sia realmente capace di migliorare la qualità dell’assistenza e rispondere ai bisogni dei pazienti.