L’intelligenza artificiale (IA in ambito sanitario) sta ridisegnando i contorni del settore sanitario. Diagnosi assistita, medicina personalizzata, previsione delle patologie croniche, ottimizzazione dei flussi ospedalieri, automazione delle attività amministrative ripetitive… I casi d’uso si moltiplicano e si perfezionano, portatori di un immenso potenziale per migliorare la qualità delle cure, ridurre i costi e alleggerire un sistema sotto pressione.
Ma se le promesse sono numerose, la loro realizzazione si basa su un prerequisito fondamentale: la solidità dell’infrastruttura digitale sottostante. Senza una base tecnica adeguata, nessuna strategia di IA potrà dispiegarsi pienamente.
L’IA non appartiene più alla fantascienza. È già all’opera in numerosi ambiti medici: radiologia, dermatologia, oncologia, cardiologia… Algoritmi sempre più potenti permettono di interpretare immagini mediche, rilevare segnali deboli nei dossier clinici elettronici o accompagnare il monitoraggio a distanza dei pazienti cronici.
Per gli operatori sanitari, ciò significa un miglior supporto alla diagnosi e alle decisioni cliniche. I pazienti, si traduce in percorsi più fluidi, personalizzati e meglio coordinati. Per il sistema sanitario nel suo complesso, l’IA offre una risposta promettente alle sfide della carenza di personale, dell’invecchiamento della popolazione e del contenimento della spesa sanitaria.
Tuttavia, questa trasformazione non può avvenire senza un’infrastruttura solida, interoperabile, sicura e progettata per evolversi.
L’IA funziona attraverso l’apprendimento. Per essere affidabile, ha bisogno di dati medici massicci, strutturati, di qualità e rappresentativi. Tuttavia, ancora oggi, i dati sanitari sono troppo spesso dispersi tra sistemi eterogenei, poco standardizzati o difficili da sfruttare. Il passaggio alla Cartella Clinica Elettronica (CCE) ha rappresentato un primo passo, ma la sfida va ben oltre: è necessario garantire una governance chiara dei dati, dalla raccolta all’analisi.
I silos tecnici sono il nemico dell’IA. L’assenza di comunicazione fluida tra software, servizi o strutture sanitarie ostacola la continuità delle cure, impedisce l’incrocio di informazioni essenziali e frena l’innovazione. L’adozione di standard comuni di scambio (HL7, FHIR, ecc.) e il ricorso a cartelle cliniche elettroniche interoperabili sono condizioni imprescindibili per far circolare l’intelligenza là dove serve.
Il trattamento di dati sensibili da parte di algoritmi intelligenti solleva questioni cruciali di cybersicurezza, riservatezza e conformità legale. L’IA in sanità può svilupparsi solo in un quadro di fiducia rigoroso, che rispetti il GDPR, le normative locali (es. LPD in Svizzera) e le direttive delle autorità sanitarie. Ciò implica il controllo completo della catena di trattamento dei dati, dallo stoccaggio all’utilizzo.
I modelli di IA moderni richiedono una potenza di calcolo elevata, spesso in tempo reale, e un’enorme capacità di archiviazione. Serve quindi fare affidamento su infrastrutture cloud performanti, ma anche saper integrare il cloud con il edge computing (elaborazione locale o vicino ai dispositivi). La sfida è duplice: disporre di un’infrastruttura scalabile e agile, garantendo al contempo la sovranità e la sicurezza dei dati.
Lontano dall’essere un semplice progetto IT, la preparazione dell’infrastruttura per l’IA in sanità è una missione strategica e trasversale. Si fonda su diversi pilastri complementari:
- Mettere in sicurezza i dati sanitari fin dalla loro creazione, con sistemi di crittografia, accesso limitato e tracciabilità.
- Scegliere partner tecnologici affidabili, capaci di offrire soluzioni collaudate, evolutive e conformi al contesto normativo locale.
- Formare le équipe, sia sanitarie che informatiche, sugli aspetti e gli utilizzi dell’IA.
- Sviluppare una strategia cloud & edge computing su misura, in linea con le esigenze operative, i vincoli di budget e i requisiti di sicurezza.
- Creare ambienti di test (“sandbox”) per sperimentare le soluzioni IA in condizioni reali, senza rischi per i pazienti.
L’intelligenza artificiale non deve essere vista come un gadget o una moda. È una tecnologia dirompente, che può migliorare significativamente le prestazioni del sistema sanitario, a condizione di integrarla con metodo e responsabilità.
Non investire oggi nell’infrastruttura significa rinunciare ai benefici di domani. Non basta acquistare soluzioni IA “chiavi in mano”: senza dati puliti, sicurezza, interoperabilità e competenze interne, anche il miglior algoritmo sarà inutile.
L’IA non è un gadget. È una tecnologia di rottura che ridefinisce le pratiche mediche, la gestione delle strutture sanitarie e l’esperienza del paziente. Ma per trarne il meglio, è necessario investire oggi nelle fondamenta.
E voi, la vostra infrastruttura è pronta ad accogliere l’IA in sanità?
