Intelligenza artificiale in sanità: il 34% degli specialisti la usa per diagnosi

L'intelligenza artificiale è già presente nella pratica quotidiana di numerosi professionisti sanitari italiani, ma la sua diffusione individuale procede più rapidamente dell'adozione organizzata da parte delle strutture. Secondo i dati 2026 dell'Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano, ripresi il 24 settembre dall'Associazione imprese sanitarie indipendenti, il 34% dei medici specialisti utilizza strumenti di IA a supporto della diagnosi. Soluzioni aziendali dello stesso tipo sono invece presenti soltanto nell'11% delle strutture sanitarie considerate dall'indagine.
Il divario rappresenta uno degli elementi centrali della trasformazione digitale della sanità. Medici, infermieri e altri professionisti stanno sperimentando strumenti capaci di elaborare informazioni, generare testi e assistere alcune attività, mentre ospedali e organizzazioni sanitarie devono affrontare questioni relative a sicurezza, formazione, interoperabilità e responsabilità professionale. L'utilizzo di un'applicazione da parte di un singolo medico non equivale infatti alla sua integrazione ufficiale in un percorso clinico.
La ricerca offre anche un quadro più ampio della diffusione dell'IA generativa. Nell'ultimo anno, il 61% dei medici specialisti e il 61% dei medici di medicina generale coinvolti nella rilevazione hanno utilizzato questi strumenti. Tra gli infermieri, la quota raggiunge il 37%. Nella quasi totalità dei casi si tratta però di piattaforme generaliste, non progettate specificamente per l'assistenza sanitaria.

Che cosa emerge dalla ricerca del Politecnico di Milano

L'Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano analizza l'evoluzione delle tecnologie utilizzate da professionisti, strutture sanitarie e cittadini. I risultati diffusi nel 2026 descrivono una trasformazione nella quale l'adozione degli strumenti procede con velocità differenti.
Da una parte, una quota significativa di medici dichiara di utilizzare l'IA; dall'altra, soltanto una parte limitata delle organizzazioni sanitarie dispone di soluzioni aziendali dedicate al supporto diagnostico.
La distinzione non riguarda soltanto l'acquisto di software. Integrare una tecnologia in un servizio sanitario significa definirne finalità, condizioni d'impiego, responsabilità, modalità di accesso ai dati e procedure di verifica.
I dati devono essere riferiti ai partecipanti e alle categorie professionali considerate dalla ricerca. Non rappresentano un conteggio amministrativo di tutti i medici italiani né indicano direttamente la percentuale delle diagnosi effettuate attraverso strumenti automatizzati.

Il 34% degli specialisti utilizza l'IA a supporto della diagnosi

Il dato più significativo riguarda il 34% dei medici specialisti che dichiara di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale a supporto della diagnosi.
L'espressione supporto diagnostico può comprendere attività differenti, in relazione al tipo di tecnologia utilizzata e alle caratteristiche della specialità medica. Non significa necessariamente che l'applicazione formuli una diagnosi autonoma o che il medico ne accetti automaticamente ogni risultato.
La percentuale riguarda l'utilizzo dichiarato dai professionisti coinvolti nella rilevazione e non permette di stabilire quante prestazioni cliniche siano effettivamente assistite da IA.
La distinzione è importante anche per il pubblico: un medico su tre che utilizza un supporto tecnologico non equivale a una diagnosi su tre decisa da un algoritmo.

Soltanto l'11% delle strutture dispone di soluzioni aziendali

Il confronto con il livello organizzativo mette in evidenza il principale divario rilevato dall'Osservatorio. Le soluzioni aziendali di supporto alla diagnosi risultano presenti soltanto nell'11% delle strutture sanitarie considerate.
La percentuale utilizza una popolazione differente rispetto al 34% dei medici specialisti. Nel primo caso si osservano le organizzazioni; nel secondo, i professionisti. I due valori non devono quindi essere sottratti o interpretati come se provenissero da un unico campione di persone.
Il confronto mostra comunque una differenza rilevante tra interesse individuale e integrazione istituzionale. Una struttura sanitaria può impiegare strumenti digitali in determinati reparti senza disporre di una soluzione aziendale di IA diagnostica, mentre un professionista può avere familiarità con applicazioni utilizzate al di fuori di un sistema organizzativo dedicato.

Il 71% delle strutture considera l'IA strategica

L'intelligenza artificiale è considerata un ambito strategico dal 71% delle strutture sanitarie coinvolte nella ricerca, con un aumento di otto punti percentuali rispetto al 2025.
Il dato esprime una priorità dichiarata dalle organizzazioni, ma non equivale alla presenza effettiva di software implementati o a investimenti già completati.
Una struttura può riconoscere l'importanza della tecnologia e trovarsi ancora nella fase di progettazione, valutazione o individuazione delle risorse necessarie. La distanza tra il 71% e l'11% descrive proprio la differenza tra attenzione strategica e disponibilità delle soluzioni aziendali per il supporto diagnostico.
La trasformazione richiede quindi non soltanto interesse, ma anche capacità di integrare gli strumenti nei processi effettivi di cura.

IA generativa: il 61% degli specialisti l'ha utilizzata

Nel corso dell'ultimo anno, il 61% dei medici specialisti coinvolti nella rilevazione ha utilizzato strumenti di intelligenza artificiale generativa.
La percentuale è aumentata di 35 punti rispetto al 2025. Il cambiamento riguarda la diffusione dichiarata dell'utilizzo, non una misura diretta dell'efficacia clinica delle applicazioni impiegate.
L'IA generativa comprende sistemi capaci di produrre testi e altre tipologie di contenuti sulla base delle informazioni ricevute. Nel contesto sanitario può essere impiegata in attività differenti, ma il suo utilizzo deve essere valutato in relazione alla finalità concreta e alle caratteristiche del sistema.
Il dato del 61% è distinto dal 34% relativo al supporto diagnostico: le due percentuali misurano comportamenti differenti e non devono essere presentate come equivalenti.

Anche il 61% dei medici di famiglia ha usato l'IA generativa

La stessa quota del 61% viene rilevata tra i medici di medicina generale coinvolti nella ricerca.
Rispetto al 2025, l'incremento è di quindici punti percentuali. Il dato indica una diffusione crescente dell'interesse e dell'utilizzo di strumenti generativi anche nell'assistenza territoriale.
Il lavoro del medico di famiglia comprende attività cliniche, documentali e organizzative differenti. L'eventuale impiego di un sistema di IA deve quindi essere valutato considerando la specifica attività e la necessità di mantenere adeguati livelli di riservatezza e controllo professionale.
La ricerca non dimostra che tutti i professionisti utilizzino gli stessi strumenti o che abbiano adottato modalità uniformi di impiego.

Il 37% degli infermieri ha utilizzato strumenti generativi

Tra gli infermieri, l'utilizzo dichiarato dell'IA generativa raggiunge il 37%, con una crescita di diciotto punti percentuali rispetto al 2025.
Il dato mostra che la diffusione non riguarda soltanto i medici. Le tecnologie generative entrano progressivamente nell'orizzonte di più categorie professionali, ciascuna con competenze e responsabilità differenti.
L'impiego di questi strumenti deve essere considerato in relazione alle attività effettivamente svolte. Una professione sanitaria non può trasferire automaticamente a un sistema generativo le responsabilità che le appartengono.
Le differenze percentuali tra categorie non rappresentano una graduatoria di competenza tecnologica. Descrivono soltanto la diffusione dichiarata dell'utilizzo nei rispettivi gruppi studiati.

La maggior parte delle applicazioni utilizzate è generalista

Uno degli aspetti più importanti della ricerca riguarda la tipologia degli strumenti. Nella quasi totalità dei casi, i professionisti dichiarano di utilizzare piattaforme generaliste, cioè applicazioni non sviluppate esclusivamente per la sanità.
Un sistema generalista può essere progettato per rispondere a domande e produrre contenuti in numerosi ambiti. Questa versatilità non garantisce automaticamente che sia adatto a uno specifico impiego clinico.
Per valutarne l'utilizzo sanitario occorre considerare finalità, affidabilità, modalità di trattamento dei dati e possibili limitazioni.
La diffusione delle piattaforme generaliste spiega perché l'adozione individuale possa crescere prima dell'integrazione organizzativa: l'accessibilità di un'applicazione non coincide con la sua validazione per un determinato percorso assistenziale.

IA generativa e sistemi medici specialistici non sono la stessa cosa

Nel dibattito sull'intelligenza artificiale in medicina è necessario distinguere tra applicazioni generaliste e sistemi sviluppati per compiti sanitari specifici.
Un modello generativo può produrre spiegazioni o documenti sulla base di un testo. Un sistema destinato a supportare l'interpretazione di immagini mediche o altri dati clinici può invece essere progettato per una finalità molto più circoscritta.
Le categorie non sono rigidamente separate dal punto di vista tecnologico, ma comportano esigenze differenti di valutazione e impiego.
La presenza di un'interfaccia conversazionale semplice non consente di stabilire automaticamente se un prodotto sia un dispositivo medico o se possa essere utilizzato per prendere decisioni diagnostiche.

Che cosa sono le allucinazioni dell'intelligenza artificiale

Le cosiddette allucinazioni dell'IA sono contenuti generati da un sistema che possono apparire plausibili pur essendo inesatti, non verificati o inesistenti.
Un'applicazione potrebbe, per esempio, produrre una risposta formulata con sicurezza senza che tutte le informazioni siano corrette. Il rischio è particolarmente rilevante quando il contenuto viene utilizzato per affrontare questioni cliniche.
La capacità di generare un testo grammaticalmente corretto non dimostra che il sistema abbia verificato i fatti o individuato la soluzione appropriata a un caso sanitario.
Per questo, il controllo delle informazioni rimane essenziale. La ricerca del Politecnico mostra che la conoscenza di tali limiti non è ancora sufficientemente diffusa tra i professionisti coinvolti.

Soltanto il 32% degli specialisti riconosce il rischio delle allucinazioni

Secondo l'Osservatorio, il 32% dei medici specialisti possiede la consapevolezza del rischio di allucinazioni dell'IA generativa considerata nella rilevazione.
Il dato appartiene all'area delle conoscenze di base sull'intelligenza artificiale. Non indica che tutti gli altri professionisti abbiano necessariamente commesso errori clinici, ma mostra una criticità nella diffusione delle competenze necessarie a interpretare gli output.
L'utilizzo frequente di uno strumento non coincide automaticamente con una conoscenza approfondita dei suoi limiti.
La familiarità operativa può svilupparsi rapidamente, mentre la capacità di valutare l'affidabilità richiede conoscenze, esercizio e formazione specifica.

Solo il 17% riconosce contenuti manipolati o generati artificialmente

Un altro risultato riguarda il 17% dei medici specialisti che risulta competente nel riconoscimento di contenuti manipolati o generati tramite intelligenza artificiale, secondo i criteri utilizzati nella ricerca.
La percentuale non deve essere interpretata come un tasso di diagnosi sbagliate o una misura della capacità generale dei professionisti di riconoscere una patologia.
Riguarda una particolare competenza digitale, collegata all'identificazione dell'origine o della manipolazione artificiale dei contenuti.
In un contesto nel quale testi, immagini e altri materiali possono essere prodotti sinteticamente, la capacità di valutarne provenienza e attendibilità assume un ruolo crescente.

Soltanto l'8% conosce il concetto di Explainable AI

L'indagine rileva che l'8% degli specialisti possiede conoscenze sul concetto di Explainable AI e sulle sue implicazioni regolatorie, secondo la misurazione adottata.
L'espressione indica l'insieme degli approcci utilizzati per rendere più comprensibile il funzionamento o il risultato di determinati sistemi di intelligenza artificiale.
In medicina, poter interpretare gli elementi che contribuiscono a una raccomandazione può essere importante quando il professionista deve valutare se utilizzare un risultato in un caso concreto.
Non tutti i sistemi presentano lo stesso grado di interpretabilità e non esiste una singola spiegazione valida per qualsiasi algoritmo. La questione deve essere affrontata in relazione alla tecnologia e alla specifica finalità.

Il controllo umano rimane una responsabilità fondamentale

Tra i medici specialisti, il 49% risulta consapevole che il controllo degli output dell'IA rientra nelle proprie responsabilità professionali, secondo i criteri dell'indagine.
La presenza di un sistema automatizzato non elimina il ruolo del medico nella valutazione delle informazioni e nella gestione del percorso assistenziale.
Il controllo umano non dovrebbe essere considerato un passaggio puramente formale. Richiede la possibilità concreta di comprendere la funzione dello strumento, individuare risultati inattendibili e scegliere se utilizzare o meno le informazioni prodotte.
La responsabilità deve inoltre essere definita all'interno dell'organizzazione sanitaria, distinguendo i ruoli dei professionisti, dei responsabili dei sistemi e dei soggetti che mettono a disposizione la tecnologia.

Spiegare al paziente l'utilizzo dell'IA

Soltanto il 17% dei medici specialisti dichiara di sentirsi adeguatamente preparato a spiegare al paziente l'eventuale utilizzo dell'intelligenza artificiale come supporto alle decisioni cliniche che lo riguardano.
Il dato introduce un problema di comunicazione. Un professionista può conoscere o utilizzare uno strumento senza avere una preparazione sufficiente per illustrarne chiaramente funzione e limiti.
La relazione tra medico e paziente richiede informazioni comprensibili, soprattutto quando vengono utilizzate tecnologie che possono influire sulla gestione del caso.
È importante evitare descrizioni eccessivamente semplicistiche: un sistema di supporto non sostituisce automaticamente il professionista, ma la sua presenza può comunque richiedere spiegazioni appropriate.

Soltanto il 2% mostra competenze elevate in tutte le aree analizzate

La ricerca ha organizzato le competenze legate all'IA in quattro dimensioni: conoscenze di base, capacità operative, comportamenti professionali e gestione organizzativa.
Complessivamente, soltanto il 2% dei medici specialisti raggiunge livelli buoni o ottimi in tutte le aree considerate.
Il risultato mostra che le competenze non coincidono con la sola capacità di utilizzare un'interfaccia. Un professionista può saper formulare richieste efficaci e avere una conoscenza limitata delle implicazioni regolatorie o della gestione dei dati.
La trasformazione digitale richiede quindi una preparazione multidimensionale, nella quale aspetti tecnici e responsabilità professionali vengono affrontati congiuntamente.

La formazione dei professionisti è ancora limitata

Secondo l'Osservatorio, soltanto circa un terzo degli specialisti ha partecipato a programmi formativi dedicati all'intelligenza artificiale.
La percentuale contribuisce a spiegare il divario tra diffusione dell'utilizzo e competenze misurate. L'accesso a uno strumento può avvenire rapidamente, mentre la formazione organizzata richiede tempo e risorse.
I contenuti formativi devono essere coerenti con le attività cliniche, le caratteristiche dei sistemi disponibili e il quadro regolatorio applicabile.
La necessità non è semplicemente imparare a usare una piattaforma, ma comprendere quando il suo impiego possa essere appropriato, quali informazioni non debbano essere condivise e come verificare i risultati.

Le responsabilità professionali preoccupano i medici

Le questioni relative al quadro regolatorio e alla responsabilità professionale vengono considerate critiche dal 63% degli specialisti, dal 65% dei medici di medicina generale e dal 36% degli infermieri coinvolti nella rilevazione.
Queste percentuali descrivono una criticità percepita dai professionisti e non indicano necessariamente una violazione normativa già avvenuta.
La preoccupazione riguarda il modo in cui le nuove tecnologie possono essere integrate nelle attività sanitarie mantenendo chiari ruoli, obblighi e condizioni d'impiego.
Una struttura che intende utilizzare l'IA deve affrontare anche la definizione dei processi attraverso i quali gli strumenti vengono scelti, aggiornati e controllati.

La sicurezza dei dati sanitari

Uno dei temi centrali dell'IA nella sanità è la protezione dei dati personali, soprattutto quando le informazioni riguardano condizioni cliniche, esami o trattamenti.
L'utilizzo di una piattaforma generalista richiede particolare attenzione alle modalità con cui vengono trattati i contenuti inseriti. Non è possibile presumere che qualsiasi servizio sia automaticamente appropriato per ricevere documenti sanitari identificabili.
La valutazione deve riguardare finalità, base giuridica, accessi, conservazione e altre condizioni del trattamento, nel rispetto della normativa applicabile.
La riservatezza non costituisce un ostacolo astratto all'innovazione, ma una componente necessaria dell'organizzazione di servizi sanitari affidabili.

Il GDPR e il trattamento delle informazioni sulla salute

Il Regolamento generale sulla protezione dei dati, noto come GDPR, costituisce un riferimento fondamentale per il trattamento delle informazioni personali nell'Unione europea.
I dati relativi alla salute appartengono a una categoria soggetta a specifiche tutele. La loro eventuale elaborazione attraverso sistemi di IA deve quindi essere valutata considerando le condizioni previste dalla normativa.
La presenza di un'applicazione tecnologicamente avanzata non elimina gli obblighi del soggetto che tratta i dati. Le strutture devono conoscere le modalità attraverso le quali le informazioni vengono utilizzate e garantire le misure necessarie.
La conformità deve essere valutata caso per caso, evitando sia di considerare ogni impiego dell'IA automaticamente illecito sia di presumere che qualsiasi piattaforma sia utilizzabile senza verifiche.

IA Act e dispositivi medici: un quadro da considerare

Il quadro normativo europeo comprende anche l'AI Act e, quando applicabile, la disciplina dei dispositivi medici.
Non ogni applicazione di intelligenza artificiale appartiene automaticamente alla stessa categoria regolatoria. La classificazione dipende anche dalle finalità previste e dalle caratteristiche del sistema.
Un programma utilizzato per attività generiche può richiedere valutazioni differenti rispetto a un sistema destinato a supportare decisioni cliniche attraverso una specifica funzione medica.
La conformità non può essere dedotta esclusivamente dal nome commerciale del prodotto o dalla presenza di una dichiarazione generica sulla sicurezza. Occorre verificare le condizioni applicabili al sistema e all'uso previsto.

La cybersecurity è la prima priorità delle strutture sanitarie

Nel quadro più ampio dell'Osservatorio, la cybersecurity viene indicata come priorità dal 90% delle strutture sanitarie coinvolte.
Il risultato mostra che la trasformazione digitale non può essere separata dalla sicurezza delle infrastrutture informatiche. I servizi sanitari utilizzano dati, applicazioni e sistemi che devono rimanere disponibili e affidabili.
La protezione riguarda anche il funzionamento dei processi assistenziali. Un'interruzione informatica può creare difficoltà nella consultazione delle informazioni e nell'organizzazione delle attività.
La diffusione dell'IA si inserisce quindi in un contesto nel quale esistono già importanti esigenze di sicurezza digitale, aggiornamento delle infrastrutture e gestione degli accessi.

Interoperabilità: far comunicare i sistemi sanitari

Un'altra esigenza riguarda l'interoperabilità, cioè la possibilità che applicazioni e sistemi differenti scambino informazioni attraverso modalità appropriate.
Una soluzione di intelligenza artificiale può avere un'utilità limitata se non riesce a interagire con i processi e le informazioni necessari alla sua funzione.
L'integrazione deve però essere realizzata rispettando finalità, sicurezza e autorizzazioni. Il semplice collegamento tecnico tra piattaforme non garantisce che i dati siano corretti, aggiornati o adeguati all'utilizzo previsto.
La trasformazione della sanità richiede quindi infrastrutture capaci di sostenere il lavoro dei professionisti e modalità di gestione che evitino duplicazioni e accessi non necessari.

Cartella Clinica Elettronica e Fascicolo Sanitario Elettronico

La ricerca del Politecnico analizza anche la diffusione della Cartella Clinica Elettronica e del Fascicolo Sanitario Elettronico.
Il 63% degli specialisti coinvolti utilizza la Cartella Clinica Elettronica, mentre il 48% dichiara di aver effettuato accesso al Fascicolo Sanitario Elettronico.
Le due soluzioni svolgono funzioni differenti, ma contribuiscono alla digitalizzazione delle informazioni sanitarie. La loro disponibilità può assumere importanza anche per eventuali applicazioni di IA, quando siano previsti collegamenti appropriati e conformi alle regole.
La presenza di dati digitali non implica automaticamente la possibilità di utilizzarli per qualsiasi finalità: restano necessarie verifiche relative alla qualità delle informazioni e alle condizioni del trattamento.

La spesa italiana per la sanità digitale raggiunge 2,7 miliardi

Secondo l'Osservatorio, la spesa per la sanità digitale in Italia ha raggiunto 2,7 miliardi di euro nel 2025, con un aumento del 9% rispetto all'anno precedente.
Il dato è stato diffuso nel maggio 2026 e rappresenta un riferimento per comprendere il contesto nel quale si inserisce la crescita dell'intelligenza artificiale.
La somma riguarda il settore digitale nel suo complesso e non deve essere presentata come un investimento destinato esclusivamente all'IA. Comprende un panorama più ampio di tecnologie e infrastrutture sanitarie.
La crescita della spesa mostra l'impegno economico collegato alla trasformazione, ma non permette da sola di stabilire il miglioramento effettivo degli esiti clinici o dei tempi di assistenza.

Il nodo delle risorse dopo il PNRR

Un elemento critico riguarda la sostenibilità degli investimenti dopo la fase straordinaria del PNRR.
Il 33% delle strutture pubbliche considerate teme rallentamenti o riduzioni dei progetti digitali già avviati.
La realizzazione di infrastrutture richiede infatti anche risorse per manutenzione, aggiornamento, formazione e utilizzo quotidiano. Un progetto può essere tecnicamente disponibile senza essere ancora pienamente integrato nel funzionamento dell'organizzazione.
La questione interessa anche l'IA: l'adozione stabile di nuovi sistemi deve essere sostenuta attraverso competenze, processi e risorse economiche proporzionate alle esigenze del servizio.

Il 36% dei cittadini cerca informazioni sanitarie attraverso l'IA

La trasformazione digitale non riguarda soltanto i professionisti. Il 36% dei cittadini italiani coinvolti nella ricerca realizzata con Ipsos Doxa dichiara di aver utilizzato strumenti generativi per cercare informazioni su problemi di salute, farmaci o terapie.
Il dato descrive un comportamento informativo, non la percentuale di persone che abbia ricevuto una diagnosi clinica da un sistema automatizzato.
La diffusione dei chatbot modifica il modo in cui i cittadini possono avvicinarsi alle informazioni sanitarie. Una risposta può arrivare rapidamente ed essere formulata in linguaggio comprensibile, ma la sua attendibilità deve essere valutata.
Le informazioni ottenute attraverso l'IA non sostituiscono la visita medica o la valutazione professionale necessaria per interpretare un problema clinico specifico.

Tra i pazienti intervistati il ricorso ai chatbot arriva al 38%

La ricerca comprende anche un gruppo di pazienti, nel quale il 38% dichiara di utilizzare chatbot basati sull'intelligenza artificiale.
La quota era del 17% nell'anno precedente. Si tratta di un campione e di una rilevazione distinti rispetto a quelli relativi alla popolazione generale.
Tra gli utilizzi segnalati figurano la ricerca di spiegazioni relative agli esami di laboratorio e la consultazione di informazioni collegate alla propria condizione.
Il dato mostra una domanda crescente di strumenti capaci di rendere comprensibili contenuti sanitari complessi, ma non dimostra che le risposte ottenute siano sempre corrette o adeguate alle caratteristiche individuali.

Il rischio di confondere una spiegazione con una diagnosi

Un sistema generativo può offrire una spiegazione comprensibile di un termine medico o di un risultato, ma questo non equivale necessariamente a una diagnosi.
L'interpretazione clinica richiede di considerare informazioni differenti, tra cui sintomi, storia personale, esame obiettivo e altri elementi ritenuti necessari dal professionista.
Una risposta generata attraverso dati incompleti può risultare inesatta anche quando viene presentata con sicurezza.
Per questo, l'utilizzo dell'IA da parte dei cittadini deve essere distinto dall'assistenza sanitaria. Le tecnologie possono contribuire all'accesso alle informazioni, ma non dovrebbero essere utilizzate per modificare autonomamente trattamenti o ritardare valutazioni mediche necessarie.

L'alleanza tra medico e paziente nell'era dell'IA

La crescente disponibilità di strumenti generativi introduce nuove domande sul rapporto tra medico e paziente.
Un cittadino può arrivare a una visita dopo aver consultato un chatbot e aver ricevuto informazioni che potrebbero essere corrette, incomplete o errate. Il professionista deve quindi confrontarsi anche con contenuti prodotti da strumenti esterni al percorso assistenziale.
La relazione può beneficiare di una comunicazione capace di chiarire i dubbi e distinguere le informazioni generali dalle valutazioni individuali.
La tecnologia non modifica automaticamente il ruolo della relazione terapeutica, ma rende più importante la capacità di spiegare le decisioni e affrontare eventuali discrepanze tra contenuti digitali e valutazione clinica.

Il valore dell'IA dipende anche dall'organizzazione

La presidente dell'Associazione imprese sanitarie indipendenti, Karin Saccomanno, ha richiamato la differenza tra utilizzare una tecnologia e integrarla responsabilmente nei percorsi sanitari.
Il direttore generale Giovanni Onesti ha inoltre evidenziato la necessità di considerare dati affidabili, interoperabilità, sicurezza informatica e sostenibilità degli investimenti.
Queste valutazioni si collegano al divario osservato tra professionisti e strutture. Una tecnologia può essere accessibile al singolo utilizzatore senza che l'organizzazione abbia ancora definito le condizioni necessarie a impiegarla in modo sistematico.
Il risultato pratico dipende quindi non soltanto dalle caratteristiche dell'algoritmo, ma anche dalla qualità dei processi nei quali viene inserito.

Le strutture di dimensioni più contenute

La diffusione dell'intelligenza artificiale pone questioni specifiche anche per le strutture sanitarie più piccole.
Le esigenze di sicurezza, formazione e integrazione non scompaiono quando un'organizzazione dispone di risorse inferiori. Può anzi diventare più complesso sostenere investimenti e competenze specialistiche.
La scelta degli strumenti deve quindi considerare costi, funzioni, aggiornamenti e capacità di gestione nel tempo.
La presenza di un sistema non costituisce necessariamente un risultato positivo se l'organizzazione non è in grado di utilizzarlo correttamente o di mantenerlo affidabile.

La tecnologia deve migliorare concretamente il servizio

Il punto centrale della trasformazione digitale riguarda la capacità di ottenere benefici verificabili per pazienti e professionisti.
Un sistema può essere progettato per assistere alcune attività, organizzare informazioni o supportare decisioni. Per stabilire se raggiunga gli obiettivi previsti occorre però considerare risultati concreti, condizioni d'impiego e possibili criticità.
La sola diffusione di una piattaforma non dimostra automaticamente una riduzione dei tempi di attesa, un miglioramento della qualità diagnostica o un beneficio clinico.
La valutazione dovrebbe quindi riguardare il rapporto tra strumenti, processi assistenziali e risultati misurabili, mantenendo distinta l'innovazione annunciata dall'efficacia effettivamente documentata.

La sanità italiana davanti a una trasformazione già iniziata

I dati del 2026 mostrano che l'intelligenza artificiale non rappresenta più un argomento limitato ai laboratori tecnologici o ai progetti sperimentali.
Il 34% degli specialisti coinvolti utilizza strumenti di supporto diagnostico e il 61% ha fatto ricorso all'IA generativa nell'ultimo anno. La presenza di soluzioni aziendali diagnostiche rimane però ferma all'11% delle strutture considerate.
Il divario rende evidente la necessità di affrontare formazione, responsabilità, sicurezza e integrazione organizzativa.
L'obiettivo non dovrebbe essere misurato esclusivamente dal numero di utenti di una piattaforma, ma dalla possibilità di utilizzarla in modo appropriato e verificabile all'interno dei servizi sanitari.

Il prossimo passaggio dell'intelligenza artificiale in medicina

La notizia diffusa il 24 settembre 2026 descrive un settore nel quale l'adozione individuale procede rapidamente, mentre l'integrazione istituzionale richiede ancora investimenti e decisioni organizzative.
Il potenziale dell'IA sanitaria deve essere valutato attraverso applicazioni specifiche, dati affidabili e percorsi nei quali rimangano chiare le responsabilità professionali.
Per i cittadini, il tema riguarda anche la qualità delle informazioni ricevute e la possibilità di comprendere quando una tecnologia viene utilizzata come supporto all'assistenza.
La sfida descritta dalla ricerca non consiste nel sostituire il professionista con un algoritmo, ma nel definire in quali condizioni gli strumenti possano contribuire al lavoro sanitario senza compromettere sicurezza, riservatezza e qualità delle cure.
E voi, avete già utilizzato un chatbot per comprendere informazioni sanitarie? Vi è capitato di chiedere chiarimenti su esami, farmaci o termini medici? Raccontateci nei commenti quali aspetti dell'intelligenza artificiale in medicina vi incuriosiscono e quali informazioni vorreste conoscere meglio sul suo utilizzo nei servizi sanitari.