Il contesto post‑PNRR: da investimento a sostenibilità
Dopo una stagione straordinaria di investimenti, spinta dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), la sanità italiana si trova di fronte a una nuova sfida: consolidare quanto costruito, garantire la sostenibilità economica e organizzativa e tradurre piattaforme, infrastrutture e tecnologie in miglioramenti concreti per la cura. Il PNRR ha finanziato reti di prossimità, strutture territoriali, telemedicina, ammodernamento tecnologico e digitalizzazione, ma ora la priorità è mantenere nel tempo personale, competenze, manutenzione e aggiornamento.
Il Digital Healthcare Transformation – Summit Italia
Il primo Digital Healthcare Transformation – Summit Italia, promosso da Federsanità a Roma il 17 e 18 settembre 2026, ha fornito un quadro dettagliato della fase attuale della trasformazione digitale del Servizio Sanitario Nazionale. Le due giornate hanno riunito istituzioni, direzioni strategiche delle aziende sanitarie, professionisti, università, esperti e imprese per confrontarsi su intelligenza artificiale, telemedicina, dati, competenze, nuovi modelli organizzativi, sostenibilità, equità e relazione di cura.
Da tecnologia a valore: le quattro dimensioni della trasformazione
Federsanità ha sottolineato che la trasformazione digitale non è solo una questione tecnologica, ma anche organizzativa, culturale e manageriale. Il presidente nazionale Fabrizio d’Alba ha ribadito che introdurre nuove tecnologie in organizzazioni e processi sostanzialmente immutati non basta; è necessario:
- Ripensare i processi per semplificarli, integrarli e renderli più efficienti;
- Utilizzare meglio i dati, garantendo qualità, tracciabilità e sicurezza;
- Sviluppare competenze adeguate per tutti gli attori coinvolti;
- Assicurare la sostenibilità economica e operativa delle soluzioni adottate.
Questa prospettiva antropocentrica pone la persona al centro, migliorando la qualità della cura, supportando il lavoro dei professionisti e mantenendo la decisione finale nelle mani di chi ha la responsabilità clinica.
Il rischio della “polvere digitale”
Una soluzione può essere tecnicamente valida ma produrre poco valore se:
- non dialoga con i sistemi esistenti;
- aggiunge passaggi senza eliminare quelli precedenti;
- richiede competenze ancora assenti nell’organizzazione;
- non è sostenuta da un modello economico e gestionale adeguato.
In questi casi, anche le tecnologie più avanzate rischiano di “prendere polvere”, non per mancanza di valore, ma per l’assenza di processi, competenze e condizioni organizzative necessarie al loro utilizzo reale.
Misurare la trasformazione: oltre le piattaforme
Il successo della digitalizzazione non si può valutare solo con il numero di piattaforme attivate, dispositivi introdotti o progetti avviati. I criteri di valutazione includono:
- Capacità di i flussi di lavoro;
- Livello di tra sistemi e processi;
- Riduzione della frammentazione delle informazioni;
- Miglioramento della qualità delle decisioni cliniche;
- Efficienza del lavoro quotidiano dei professionisti.
Case study: l’Azienda Ospedaliero‑Universitaria Sant’Andrea di Roma
L’esperienza del Sant’Andrea, presentata dalla Direttrice Generale Francesca Milito, è un esempio concreto di come passare dalla tecnologia al processo. L’azienda ha istituito il Centro per lo Sviluppo dei Sistemi di Intelligenza Artificiale con tre missioni principali:
- Promuovere e coordinare l’adozione dell’AI nelle attività cliniche, gestionali, formative e di ricerca;
- Valutare l’utilizzo dell’AI secondo i principi dell’Health Technology Assessment;
- Monitorare costantemente l’impatto clinico ed economico delle soluzioni adottate.
Tra le applicazioni adottate vi sono:
- Gleamer BoneView, un sistema di supporto alla diagnostica per immagini per l’identificazione di fratture e anomalie ossee;
- Lo studio prospettico AI ECG TIMI, che utilizza il modello PMcardio TIMI ECG AI per prevedere alterazioni del flusso coronarico confrontando i risultati con il grado TIMI osservato durante l’angiografia invasiva.
Il valore non risiede solo nella capacità dell’algoritmo di riconoscere patologie, ma nella sua integrazione nel flusso di lavoro: chi riceve il risultato, quando viene utilizzato, come si combina con il giudizio clinico e quale responsabilità ne deriva. L’autonomia responsabile del professionista, la valutazione dell’impatto, il monitoraggio continuo e la capacità organizzativa di evitare che l’AI rimanga un componente isolato sono elementi chiave.
Responsabilità condivisa: dal singolo operatore al sistema
La tecnologia può aumentare quantità e qualità delle informazioni disponibili, ma non deve trasformare il professionista in un semplice esecutore di output algoritmico. Allo stesso tempo, non è realistico attribuire tutta la responsabilità al singolo utilizzatore di uno strumento selezionato, acquistato e integrato dall’organizzazione. La responsabilità diventa quindi condivisa tra:
- Componenti cliniche (medico, infermiere, ecc.);
- Componenti tecnologiche (team IT, vendor);
- Componenti organizzative (direzione, gestione operativa);
- Componenti manageriali (budget, governance).
Change management: la chiave per la diffusione dell’innovazione
Il change management è parte integrante della trasformazione digitale. Piattaforme condivise, nuovi spazi di lavoro, modelli più flessibili e processi trasversali possono apparire razionali a livello manageriale, ma risultare destabilizzanti per i professionisti quando toccano routine, identità professionale e autonomia consolidata. La resistenza non è necessariamente un rifiuto dell’innovazione, ma spesso il sintomo di un cambiamento introdotto senza un adeguato coinvolgimento degli utenti finali.
Per superare queste barriere, la formazione tecnica da sola non è sufficiente; è necessario:
- Spiegare chiaramente quale problema si vuole risolvere;
- Definire i benefici attesi;
- Indicare lo spazio decisionale residuo al professionista;
- Coinvolgere attivamente i team clinici nella progettazione e nella sperimentazione.
Dati: l’infrastruttura invisibile della trasformazione
Molte delle trasformazioni discusse al Summit, dall’intelligenza artificiale alla telemedicina, dalla programmazione dei servizi alla gestione delle liste d’attesa, dipendono dalla disponibilità di informazioni affidabili. Il dato diventa quindi una delle infrastrutture fondamentali della sanità digitale. Tuttavia, digitalizzare un’informazione non significa automaticamente renderla utile; è necessario garantire:
- Qualità e coerenza dei dati raccolti;