Uno studio condotto dalla Bocconi e dal Politecnico di Milano e pubblicato su Digital Health analizza per la prima volta la diffusione dell’AI nelle strutture sanitarie della Lombardia. Il 43% delle strutture coinvolte la utilizza per supportare le decisioni cliniche, soprattutto nella diagnostica per immagini, mentre il restante 57% resta ancora ai margini.
I principali ambiti applicativi risultano radiologia, oncologia ed endocrinologia. L’AI viene usata nel 54% dei casi per la diagnosi e nel 48% per la prognosi, ma solo nell’11% per ottimizzare i trattamenti. Giulia Cappellaro, docente di Scienze politiche e sociali alla Bocconi e ricercatrice del Cergas, spiega che l’AI si rivela particolarmente efficace nel supportare i medici nell’analisi di immagini mediche (come in radiologia, endoscopia o cardiologia), dove riesce a segnalare anomalie non rilevabili dall’occhio umano. Più complesso, invece, l’impiego degli algoritmi per stabilire i percorsi di cura, poiché richiede l’integrazione di numerose variabili cliniche e personali, ancora difficili da tradurre in modelli computazionali.
Dai dati emerge inoltre che il 30% delle strutture adotta soluzioni commerciali, mentre il 13%, soprattutto gli Irccs (Istituti di ricovero e cura a carattere scientifico), sviluppa tecnologie proprie. Resta però bassa l’attenzione alla formazione dei medici e scarsa la presenza di piani strategici. Come sottolinea la direttrice del Cergas Amelia Compagni, l’adozione dell’AI è spesso frutto di iniziative individuali, più che di una governance strutturata e condivisa.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (03/05/2025).
