La trasformazione digitale delle Scienze della vita ha trovato nell’Intelligenza Artificiale in Sanità uno dei suoi principali motori di cambiamento.
Non si tratta più soltanto di sperimentazioni isolate, ma di un passaggio strutturale che sta incidendo su ricerca clinica, produzione farmaceutica e modelli organizzativi.
Al convegno annuale dell’Osservatorio Life Science Innovation del Politecnico di Milano, esperti e rappresentanti del settore hanno discusso di applicazioni concrete e delle barriere che ancora limitano la diffusione e l’adozione dell’Intelligenza Artificiale in Sanità su larga scala.
Indice degli argomenti
Le traiettorie dell’innovazione
Secondo Emanuele Lettieri, responsabile scientifico dell’Osservatorio, tre direttrici stanno catalizzando gli investimenti nel comparto:
- l’adozione dell’Intelligenza Artificiale in Sanità;
- l’uso dei dati (dai Real-World Data ai dati sintetici);
- lo sviluppo di App e Terapie Digitali.
In particolare, l’AI interviene in aree chiave come:
- drug discovery;
- sperimentazione clinica;
- ridefinizione delle relazioni tra industria e professionisti sanitari.
Lettieri ha definito questa fase un “momento di disordine positivo”: un contesto ricco di stimoli e opportunità che necessita però di essere governato per produrre innovazione concreta e beneficio per pazienti e cittadini.
L’AI nelle aziende farmaceutiche
A proposito di adozione dell’Intelligenza Artificiale in Sanità – durante una tavola rotonda del convegno – Mariangela Amoroso, Country Medical Lead e Medical Head Specialty Care di Sanofi Italia, ha sottolineato come l’AI sia già utilizzata nei processi interni di molte aziende farmaceutiche. Il suo impiego spazia dall’individuazione di nuove molecole attraverso algoritmi di machine learning alla personalizzazione dei contenuti destinati ai professionisti sanitari.
Secondo Amoroso, il valore non risiede tanto in soluzioni proprietarie, quanto nella capacità delle aziende di integrare uno strumento “potenzialmente alla portata di tutti” nei processi aziendali, garantendo qualità dei dati, validazione degli algoritmi e rispetto dei requisiti regolatori.
Governance e modelli organizzativi
Uno dei punti critici rispetto all’adozione dell’intelligenza Artificiale in Sanità riguarda la governance dell’innovazione digitale. I dati raccolti dall’Osservatorio, infatti, mostrano che solo il 38% delle aziende dispone di un budget centralizzato per l’innovazione, mentre in molti casi le risorse sono frammentate o non allocate in modo strutturato.
Le aziende adottano approcci diversi: alcune puntano a direzioni dedicate e centralizzate, altre preferiscono team di progetto nati dal basso. Questa eterogeneità riflette la difficoltà di definire modelli stabili, ma anche la ricerca di soluzioni adattabili alle specificità di ciascun contesto.
Formazione e nuove competenze per comprendere l’Intelligenza Artificiale e favorirne l’adozione in Sanità
Per favorire l’adozione dell’Intelligenza Artificiale in Sanità ma, più in generale, di tutte le tecnologie innovative, la questione delle competenze è emersa come “cruciale”. I dati del convegno hanno mostrato, infatti, che il 78% delle aziende di settore ha già avviato programmi formativi per comprendere il ruolo dell’AI, mentre il 63% ha introdotto percorsi dedicati alla scrittura di prompt per l’AI generativa. Tuttavia, quando si guarda a settori emergenti come le Terapie Digitali o le App per la salute, le percentuali di formazione scendono rispettivamente al 33% e al 30%.
Amoroso ha ribadito la necessità di diffondere conoscenze non solo tra gli specialisti IT, ma anche nelle Direzioni Mediche, nelle Clinical Operations e nella Ricerca & Sviluppo, creando team multidisciplinari in grado di valorizzare i dati e generare innovazione.
Adozione dell’Intelligenza Artificiale in Sanità: come la usano le imprese
Le applicazioni dell’AI in Sanità sono ormai tangibili.
Nella ricerca clinica, l’analisi di grandi dataset consente di ridurre i tempi di progettazione degli studi, selezionare pazienti con maggiore precisione e monitorare l’andamento dei trial.
In ambito produttivo, gli algoritmi predittivi supportano l’ottimizzazione delle supply chain e la riduzione degli sprechi.
Nelle attività di farmacovigilanza, l’AI permette di intercettare in tempo reale segnali di sicurezza provenienti da fonti eterogenee, dalle cartelle cliniche alle pubblicazioni scientifiche.
Riguardo all’adozione dell’AI in Sanità, secondo i dati dell’Osservatorio, il 68% delle imprese di settore utilizza già soluzioni di AI per la profilazione dei professionisti sanitari, il 58% per l’analisi dei medical insights e il 50% per la generazione di contenuti personalizzati.
Opportunità e barriere
Se le potenzialità sono ampie, le barriere all’adozione dell’Intelligenza Artificiale in Sanità restano significative.
Il 46% delle aziende individua nella complessità normativa il principale ostacolo all’innovazione, seguita da limiti di risorse economiche e di competenze digitali, entrambi al 39%.
Il responsabile scientifico dell’Osservatorio ha richiamato anche la difficoltà di valutare economicamente l’impatto delle innovazioni digitali con gli strumenti di Health Technology Assessment oggi disponibili, spesso non adeguati a cogliere le implicazioni delle trasformazioni in atto.
Intelligenza Artificiale in Sanità: cosa occorre per un’adozione su larga scala
L’ambizione delle aziende, ha spiegato Amoroso, è quella di diventare realtà “alimentate dall’AI”, in cui algoritmi e dati supportino decisioni in ogni fase, dal laboratorio al mercato. Ma, per arrivarci, servono investimenti, modelli di governance più chiari e un quadro regolatorio stabile.
Come evidenziato dalla ricerca dell’Osservatorio, meno della metà delle imprese si dichiara pronta a implementare le innovazioni digitali per mancanza di risorse e infrastrutture adeguate. Eppure, il trend appare irreversibile: l’Intelligenza Artificiale in Sanità è già entrata nei processi e rappresenta ormai una componente destinata a diventare standard.
