L’accesso alle cure è una delle principali sfide organizzative del Servizio Sanitario. L’evoluzione demografica, l’aumento delle cronicità e la crescente complessità dei percorsi clinici stanno mettendo sotto pressione un sistema che deve garantire equità, appropriatezza e sostenibilità.
Nel 2024, circa un italiano su dieci ha dichiarato di aver rinunciato a cure o prestazioni sanitarie a causa di difficoltà di accesso, tempi lunghi o disservizi legati alle attese. Inoltre, oltre la metà delle visite specialistiche e più di un terzo degli esami diagnostici superano i tempi massimi previsti, con attese medie che in molti casi superano i cento giorni.
Questi numeri non descrivono solo un problema di risorse, ma un problema di organizzazione e governo dei processi. In questo contesto, il punto non è soltanto la quantità di prestazioni erogabili, ma la capacità delle organizzazioni sanitarie di governare processi articolati, garantendo continuità, appropriatezza e sostenibilità.
Indice degli argomenti
AI verticale e integrata: non tecnologia, ma processo
L’Intelligenza Artificiale può rappresentare una leva concreta di trasformazione, a condizione che sia progettata come strumento integrato nei workflow sanitari e non come soluzione isolata. In Sanità, infatti, la tecnologia crea valore quando migliora i processi: riduce le frizioni, ottimizza le risorse esistenti e rafforza la continuità lungo il percorso assistenziale.
L’errore più frequente è considerare l’AI come un layer tecnologico da “aggiungere” al sistema. In Sanità, invece, l’Intelligenza Artificiale deve essere:
- verticale, cioè progettata specificamente per il dominio sanitario;
- integrata, cioè connessa ai sistemi regionali (SAC/SAR, CUP, agende, fascicolo sanitario elettronico);
- governata, cioè inserita in processi tracciabili e sotto controllo umano.
Quando l’AI è costruita in questo modo, può intervenire su uno dei nodi più critici dell’accesso alle cure: la prenotazione. Modelli verticali e integrati consentono, infatti, di analizzare e orchestrare flussi complessi, dalla gestione delle prenotazioni alla pianificazione delle agende, dalla comunicazione con i pazienti alla continuità del percorso assistenziale.
L’obiettivo primario non è aumentare la quantità di prestazioni, ma migliorare l’utilizzo delle risorse disponibili, riducendo inefficienze e sovrapposizioni che oggi erodono la capacità reale.
Uno dei primi benefici riguarda proprio l’ottimizzazione degli slot: attraverso l’analisi dei dati operativi, l’AI consente di migliorare la capacità complessiva del sistema senza incrementare il carico su strutture e personale sanitario.
Dal booking reattivo al booking proattivo
Tradizionalmente il modello CUP è reattivo: il paziente riceve una prescrizione e deve attivarsi per cercare una disponibilità. Il sistema risponde a una richiesta, ma non governa il processo. In molti casi, inoltre, la gestione avviene attraverso canali frammentati e poco integrati, con passaggi ridondanti e un carico organizzativo che ricade sul cittadino.
L’Intelligenza Artificiale consente un cambio di paradigma: il booking proattivo. Un modello già praticabile si basa su una logica semplice ma radicale: non è il paziente che insegue il CUP. È il sistema che, al momento dell’emissione della ricetta dematerializzata, propone proattivamente l’appuntamento ottimale.
Il sistema intercetta la prescrizione, applica regole cliniche, verifica le priorità (U, B, D, P), analizza la disponibilità delle agende e propone al cittadino uno slot coerente con:
- priorità clinica;
- distanza;
- affidabilità dello slot (storico no-show);
- saturazione equilibrata delle agende.
Il tutto con un modello multi-criterio trasparente e configurabile.
Questo approccio produce tre effetti sistemici:
- riduzione dei tempi di attesa reali;
- recupero degli slot inutilizzati;
- incremento dello show rate.
Il booking diventa così un processo orchestrato, non una semplice ricerca di disponibilità.
Il risultato non è solo una riduzione dei tempi, ma una gestione più ordinata ed equa dell’accesso, perché la capacità viene distribuita in modo più coerente rispetto alle priorità cliniche e alle disponibilità effettive.
Questo tipo di evoluzione richiede modelli di AI profondamente integrati nei processi sanitari, in grado di tenere conto di vincoli clinici, organizzativi e territoriali.
Ridurre i no-show significa aumentare capacità senza nuove risorse: l’impatto sull’accesso alle cure
Una quota rilevante delle liste d’attesa non dipende dalla scarsità di offerta, ma dall’inefficienza di utilizzo degli slot.
Attraverso modelli predittivi che stimano la probabilità di mancata presentazione, l’AI può preferire slot più affidabili, modulare le proposte, attivare reminder intelligenti e liberare tempestivamente slot non confermati.
Ogni no-show evitato equivale a una prestazione recuperata senza costi aggiuntivi. In un sistema sotto pressione, questa è una leva organizzativa fondamentale.
Si tratta di un fenomeno spesso sottovalutato, ma che incide in modo diretto sull’allungamento delle liste d’attesa e sullo spreco di risorse già pianificate. Comunicazioni mirate, tempestive e coerenti lungo i diversi canali contribuiscono a migliorare la preparazione all’appuntamento e l’aderenza, riducendo le assenze non giustificate.
Ogni appuntamento recuperato rappresenta una prestazione resa disponibile per un altro paziente, con un impatto immediato sull’accesso alle cure.
L’AI generativa e la necessità di una governance semantica
Se l’AI organizzativa interviene sui flussi, l’AI generativa interviene sull’informazione clinica.
Ed è qui che emerge una seconda criticità: la frammentazione dei dati sanitari.
Referti, esami, lettere di dimissione, prescrizioni: le informazioni esistono, ma spesso sono distribuite e difficilmente utilizzabili in modo coerente.
Perché l’AI possa essere realmente utile in Sanità, deve poggiare su un’infrastruttura semantica solida. Un motore semantico di AI è in grado di aggregare documenti clinici eterogenei, sintetizzarli in modo strutturato, renderli disponibili in forma comprensibile a medico e paziente e garantire tracciabilità e auditabilità.
L’AI non deve sostituire il medico, ma fornirgli una vista organizzata e sintetica del dato clinico, riducendo il carico cognitivo e migliorando la qualità decisionale. In questo contesto, la questione non è la potenza dei modelli, ma la loro governabilità: l’AI deve restare uno strumento a supporto del professionista e dell’organizzazione, inserito all’interno di workflow strutturati, con ruoli chiari e piena tracciabilità delle decisioni.
In questa logica, la vera innovazione non è l’algoritmo in sé, ma la capacità di connettere dato clinico, processo organizzativo e interazione con il cittadino, trasformando l’informazione in un supporto concreto e utilizzabile nella pratica quotidiana.
Sinergia uomo–tecnologia
In Sanità, l’AI non può essere disintermediata. Deve essere supervisionata.
I modelli più efficaci sono quelli ibridi: l’AI gestisce filtraggio, scoring e proposta, mentre l’operatore mantiene la possibilità di override e ogni decisione resta tracciata. Questo approccio consente di rispettare i principi di equità, trasparenza, responsabilità professionale e conformità normativa (GDPR e AI Act europeo).
Affinché questi modelli siano realmente efficaci, è inoltre fondamentale che l’innovazione tecnologica sia accompagnata da una reale flessibilità cross-canale. L’integrazione tra canali digitali e supporto umano consente di intercettare bisogni diversi e di accompagnare il paziente lungo tutto il percorso, riducendo le frizioni e migliorando la qualità dell’esperienza.
In questo contesto, la sinergia tra operatori e tecnologie intelligenti rappresenta un fattore chiave: l’AI può supportare le attività ripetitive e a basso valore aggiunto, lasciando agli operatori il presidio delle interazioni più complesse, dove competenze, empatia e capacità di gestione delle eccezioni restano centrali.
AI: ripensare il patient journey per migliorare l’efficienza organizzativa e l’accesso alle cure
La vera opportunità offerta dall’Intelligenza Artificiale applicata alla Sanità non riguarda quindi il singolo punto di contatto, ma la possibilità di ripensare l’intero patient journey come un processo continuo. Dalla prima richiesta di informazioni alla prenotazione, dalla presa in carico al follow-up, fino alla gestione, interpretazione e conoscenza del dato sanitario, sia per il medico che per il paziente, ogni fase può beneficiare di una migliore orchestrazione dei dati, delle interazioni e delle risorse. In un sistema strutturalmente sotto pressione, l’AI non è una soluzione miracolosa, ma una leva concreta per rafforzare l’efficienza organizzativa e migliorare l’accesso alle cure. Il suo impatto dipenderà dalla capacità di adottare modelli verticali e integrati, in cui tecnologia, processi e governance lavorano insieme per rispondere in modo sostenibile ai bisogni di salute dei cittadini.
