Un’adozione sistematica e controllata dell’intelligenza artificiale potrebbe ridurre del 10-15% i costi complessivi della sanità italiana. È la stima contenuta in un’analisi del Centro Studi di Anaao Assomed, secondo cui, su una spesa pubblica e privata di circa 185 miliardi di euro, il risparmio potenziale sarebbe compreso tra 18,5 e 27 miliardi l’anno, con una previsione media di circa 21,7 miliardi.
La valutazione arriva in un quadro di crescente pressione sui conti del Servizio sanitario nazionale. Il Documento programmatico di finanza pubblica indica un divario tra risorse disponibili e previsioni di spesa pari a 6,8 miliardi nel 2026, 7,6 miliardi nel 2027 e oltre 10,7 miliardi nel 2028. Secondo l’analisi, su 137 miliardi di spesa pubblica l’inefficienza strutturale vale tra 21 e 30 miliardi ogni anno: circa il 30% dei ricoveri sarebbe inappropriato, mentre il 40% del tempo clinico verrebbe assorbito dalla burocrazia.
Dove si concentrerebbero i possibili risparmi
Tra gli interventi indicati figurano gli acquisti centralizzati e il monitoraggio dell’aderenza alle terapie per farmaci e dispositivi medici, che potrebbero consentire di recuperare 7-9 miliardi di euro. Un altro ambito riguarda gli esami: circa il 15% sarebbe duplicato o non appropriato. Una maggiore integrazione del Fascicolo Sanitario Elettronico, oggi utilizzato secondo il testo dal 41% dei cittadini, potrebbe ridurre le ripetizioni e migliorare la circolazione delle informazioni cliniche.
L’intelligenza artificiale potrebbe inoltre assistere l’analisi di radiografie, Tac e risonanze, oltre a sostenere il telemonitoraggio delle malattie croniche e la prevenzione degli errori clinici. Gli algoritmi di deep learning vengono indicati con una precisione superiore al 95%, ma questo dato non equivale a un risultato infallibile. Le prestazioni dipendono dalla qualità dei dati, dalla popolazione esaminata e dal contesto di utilizzo; restano possibili falsi allarmi e mancate identificazioni. Per questo, la supervisione dei professionisti resta necessaria.
Investimenti e valutazione dei risultati
Il beneficio dell’IA non dipende soltanto dall’algoritmo, ma dalla sua integrazione in processi organizzativi efficienti, con personale formato e responsabilità definite. Anche il telemonitoraggio può favorire il riconoscimento tempestivo di un peggioramento, ma la sua efficacia varia in base all’alfabetizzazione digitale, all’accesso alle tecnologie e all’affidabilità delle misurazioni. Gli strumenti digitali non sostituiscono la relazione tra medico e paziente.
La stima di una riduzione dei costi del 10-15% resta comunque una proiezione, non un risultato già dimostrato su scala nazionale. Nel calcolo del risparmio netto devono rientrare le spese per acquisto e manutenzione dei sistemi, sicurezza informatica, aggiornamenti, formazione e verifica delle prestazioni. Un’automazione progettata male potrebbe persino aggiungere procedure invece di ridurre il carico amministrativo.
Secondo Anaao Assomed, l’investimento iniziale in tecnologie e professionisti potrebbe trasformarsi in un risparmio netto nel giro di alcuni anni. La condizione, sottolinea l’analisi, è che i sistemi siano governati e controllati. Il parametro decisivo non è quindi la quantità di tecnologia introdotta, ma la capacità di migliorare appropriatezza, sicurezza ed equità delle cure mantenendo il controllo umano.
