La notizia in breve
Secondo una ricerca dell’Osservatorio Life Science Innovation del Politecnico di Milano, cresce l’uso dell’Intelligenza Artificiale nel settore della salute e farmaceutico, dove il 48% delle aziende la ritiene utile per sostenere la scoperta di nuovi farmaci e le sperimentazioni cliniche. Nel mondo si contano 121 terapie digitali attive, nove in più rispetto al 2025, e il 40% riguarda la salute mentale, come il trattamento delle dipendenze. Attualmente nessuna risulta approvata e commercializzata in Italia.
Nel contesto italiano, sei pazienti su dieci si dicono disponibili a utilizzare le terapie digitali su prescrizione medica, mentre il 46% dei medici si dichiara disposto a prescriverle. Tali software, orientati a diagnosi, prevenzione, monitoraggio o trattamento di patologie quali parkinson, obesità e asma, sono oggetto di una proposta di legge in iter parlamentare che li qualifica come dispositivi medici, contemplando la valutazione di costo-efficacia e l’eventuale inserimento nei Livelli Essenziali di Assistenza.
L’integrazione del digitale vede il 61% delle aziende farmaceutiche considerarlo una leva strutturale e il 9% averlo inserito nella propria visione aziendale. L’impiego di soluzioni di intelligenza artificiale sviluppate appositamente è passato dal 36% al 76% in un anno, e l’83% ha formato i dipendenti sulle opportunità dell’AI generativa. Come barriere principali vengono indicate la difficoltà di quantificare i benefici degli investimenti (52%) e la complessità normativa (48%). Riguardo alle applicazioni per monitorare attività fisica e parametri clinici, il 52% non verifica che siano certificate.
Fotoillustrazione realizzata con l’ausilio di software IA
Terapie digitali e intelligenza artificiale
I dati descrivono un settore sanitario sempre più interessato all’intelligenza artificiale e alle terapie digitali, ma ancora alle prese con valutazione dei benefici, regole e certificazione. La disponibilità dichiarata da pazienti e medici non equivale infatti a efficacia clinica dimostrata, né garantisce che una soluzione sia già utilizzabile nel sistema sanitario italiano.
Le terapie digitali non sono semplici applicazioni per il benessere. Sono software progettati per prevenire, monitorare o trattare una condizione clinica attraverso interventi strutturati, talvolta affiancando le cure tradizionali. Possono proporre esercizi, sostenere il cambiamento di comportamenti, raccogliere sintomi e adattare il percorso in base alle informazioni inserite.
Efficacia e sicurezza
Come avviene per altri dispositivi medici, il valore di una terapia digitale dipende dalla qualità delle prove disponibili. Occorre distinguere fra la capacità tecnica del programma di funzionare, l’utilità nella pratica quotidiana e un effettivo miglioramento di esiti rilevanti per il paziente.
La valutazione comprende anche possibili effetti indesiderati: indicazioni inappropriate, interpretazioni errate, eccessiva dipendenza dallo strumento o ritardi nell’assistenza convenzionale. Nella salute mentale assumono particolare importanza la gestione delle situazioni di crisi, i limiti dell’automazione e la presenza di un’adeguata supervisione clinica.
La certificazione indica che il prodotto è stato inquadrato e valutato secondo requisiti normativi pertinenti, ma non rende equivalenti tutte le applicazioni certificate. Finalità dichiarata, livello di rischio, qualità delle prove e modalità d’impiego devono essere considerati separatamente. Il fatto che il 52% degli utilizzatori non controlli la certificazione segnala soprattutto una difficoltà nel distinguere strumenti sanitari, applicazioni di benessere e prodotti destinati al semplice monitoraggio personale.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale
Nella ricerca farmaceutica l’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati, individuare associazioni e aiutare a selezionare ipotesi o candidati da approfondire. Non sostituisce però la sperimentazione: una previsione algoritmica rimane un’ipotesi finché sicurezza ed efficacia non vengono verificate con metodi clinici adeguati.
Anche la qualità dell’algoritmo dipende dai dati utilizzati. Informazioni incomplete o poco rappresentative possono produrre risultati meno affidabili per alcuni gruppi di pazienti. Restano inoltre centrali la protezione dei dati sanitari, la tracciabilità delle decisioni, la sorveglianza dopo l’introduzione del prodotto e la definizione delle responsabilità.
Dal software all’assistenza
L’eventuale inserimento nei Livelli Essenziali di Assistenza richiede più della disponibilità tecnologica. Servono prove di beneficio, sostenibilità economica, integrazione con il lavoro dei professionisti e accessibilità anche per chi ha minori competenze digitali.
La questione decisiva non è quindi se il digitale sia innovativo, ma quando produca un vantaggio clinico reale, per quali pazienti e con quali garanzie. Su molte applicazioni il potenziale è concreto, mentre l’entità del beneficio e la trasferibilità nella pratica restano da valutare caso per caso.
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