L’intelligenza artificiale sta entrando in corsia con modalità diverse nei vari sistemi sanitari, ma con un obiettivo comune: supportare i professionisti nelle decisioni cliniche e rendere più efficiente l’organizzazione delle cure.
In questo scenario, l’Italia sta sperimentando modelli innovativi attraverso la piattaforma MIA, mentre all’estero sono già consolidati modelli applicativi focalizzati soprattutto sull’emergenza, sull’imaging e sull’analisi predittiva.
Il confronto tra queste esperienze consente di delineare lo stato dell’arte e di capire quali traiettorie stanno emergendo a livello internazionale.
Indice degli argomenti
La piattaforma MIA (Medicina e Intelligenza Artificiale)
MIA (Medicina e Intelligenza Artificiale) è una piattaforma di clinical decision support system (CDSS) sviluppata in Italia sotto il coordinamento di Agenas nell’ambito delle strategie nazionali di sanità digitale e del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza.
Dal punto di vista scientifico, MIA è concepita come un sistema di intelligenza artificiale a supporto del ragionamento clinico, progettato per affiancare in modo non sostitutivo i medici di medicina generale e, potenzialmente, altri professionisti sanitari operanti sul territorio.
L’architettura di MIA si basa su modelli avanzati di intelligenza artificiale generativa integrati con sistemi di knowledge retrieval. Tali modelli non sono addestrati su dati clinici reali dei pazienti, ma interrogano e rielaborano esclusivamente basi di conoscenza certificate, comprendenti linee guida cliniche nazionali e internazionali, raccomandazioni evidence-based, percorsi diagnostico-terapeutici assistenziali (PDTA) e letteratura scientifica validata. Questo approccio consente di ridurre significativamente i rischi di bias algoritmico, overfitting e violazioni della privacy, preservando al contempo trasparenza e tracciabilità delle fonti informative.
Come funziona MIA
Dal punto di vista funzionale, MIA supporta il medico nell’inquadramento clinico dei sintomi, nella valutazione dell’appropriatezza prescrittiva di esami diagnostici e terapie e nella gestione delle patologie croniche e pluripatologiche. Il sistema fornisce suggerimenti argomentati, esplicitando il razionale clinico e le evidenze scientifiche sottostanti, senza produrre diagnosi automatiche né indicazioni vincolanti.
In questo senso, MIA rientra nel paradigma dell’“augmented intelligence”, in cui l’intelligenza artificiale potenzia le capacità decisionali umane anziché sostituirle.
Sul piano sistemico, MIA si configura come uno strumento di governance clinica orientato alla sostenibilità del Servizio Sanitario Nazionale.
Migliorando l’appropriatezza delle decisioni a livello territoriale, la piattaforma mira a ridurre prescrizioni inutili, sovraccarico diagnostico e liste d’attesa, contribuendo a una maggiore equità di accesso alle cure e a un uso più efficiente delle risorse sanitarie.
Il suo posizionamento è peculiare: non nasce per il pronto soccorso né per la diagnostica per immagini, ma per la medicina di base.
L’obiettivo è affiancare i medici di medicina generale nella valutazione clinica,
nell’appropriatezza prescrittiva e nella gestione delle cronicità, offrendo suggerimenti basati esclusivamente su linee guida ufficiali, letteratura scientifica validata e percorsi diagnostico-terapeutici riconosciuti.
MIA non prende decisioni autonome e non formula diagnosi, ma funge da assistente digitale che aiuta il medico a orientarsi in un quadro informativo sempre più complesso, riducendo il rischio di esami inutili e migliorando la continuità delle cure sul territorio.
L’AI in corsia all’estero
All’estero, l’approccio più diffuso all’intelligenza artificiale in sanità si è sviluppato invece a partire dall’ospedale e in particolare dall’emergenza-urgenza.
Negli Stati Uniti, grandi sistemi sanitari come la Mayo Clinic utilizzano da anni algoritmi di deep learning integrati nei flussi di lavoro della radiologia. Qui l’IA è impiegata soprattutto per l’analisi automatica di Tac e risonanze in caso di ictus, emorragie cerebrali e traumi, con sistemi che segnalano in tempo reale le immagini sospette al radiologo e al neurologo.
Il valore aggiunto è la riduzione dei tempi decisionali in fasi critiche, dove anche pochi minuti possono fare la differenza tra recupero e disabilità permanente. Una linea simile è seguita nel Regno Unito dal National Health Service, che ha investito in soluzioni di IA per il triage nei pronto soccorso e per il supporto alla lettura delle immagini diagnostiche.
In diversi ospedali britannici, software di intelligenza artificiale aiutano a individuare fratture ossee su radiografie standard e a riconoscere precocemente l’ictus ischemico.
Qui l’IA è vista come uno strumento per alleggerire il carico dei clinici e aumentare l’omogeneità delle valutazioni, riducendo la variabilità legata all’esperienza individuale.
Il confronto con MIA
Nel confronto con MIA, si evidenzia una differenza di strategia. Nei casi esteri, l’IA è stata introdotta prioritariamente nei nodi ad alta intensità
tecnologica e decisionale, come la radiologia e l’emergenza, con un forte
orientamento alla rapidità e alla performance diagnostica.
La piattaforma italiana, invece, agisce a monte del sistema, nel territorio, puntando sulla prevenzione dell’inappropriatezza e sulla razionalizzazione delle prescrizioni.
Le liste d’attesa
In questo senso, MIA affronta uno dei problemi strutturali della sanità pubblica, ovvero l’eccesso di richieste diagnostiche che congestionano le liste d’attesa e sottraggono risorse ai casi realmente urgenti.
Approcci differenti sul piano organizzativo
In Nord America e in Australia, l’intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata per prevedere i flussi di accesso in pronto soccorso e per ridurre il fenomeno dei pazienti che non si presentano agli appuntamenti.
In Italia, esperienze come quelle avviate in alcune Asl con sistemi di gestione intelligente delle prenotazioni mostrano una convergenza progressiva verso questi modelli, ma MIA rappresenta un tassello complementare, orientato a migliorare la qualità della domanda prima ancora della gestione dell’offerta.
Dal punto di vista culturale e professionale, la piattaforma italiana si inserisce in un contesto più prudente rispetto a quello anglosassone.
MIA è progettata per essere uno strumento esplicitamente subordinato al giudizio del medico, con particolare attenzione ai temi della trasparenza, della tracciabilità delle fonti e della protezione dei dati.
Nei sistemi esteri, pur con solide cornici regolatorie, l’adozione è spesso più rapida e sperimentale, spinta dalla competizione tra grandi provider sanitari e aziende tecnologiche.
Due modelli complementari di AI in corsia
Nel complesso, il confronto tra MIA e le esperienze estere mostra due modelli complementari di intelligenza artificiale in sanità.
Da un lato, l’IA “in corsia” e in pronto soccorso, orientata alla velocità diagnostica e alla gestione dell’emergenza. Dall’altro, l’IA “di sistema”, che lavora sulla medicina di base, sull’appropriatezza e sulla sostenibilità complessiva del servizio sanitario.
La sfida dei prossimi anni sarà integrare questi livelli, collegando territorio e ospedale attraverso strumenti digitali interoperabili, capaci di accompagnare il paziente lungo tutto il percorso di cura.
In questo quadro, MIA rappresenta un esperimento osservato con interesse anche fuori dai confini nazionali, perché propone un uso dell’intelligenza artificiale non solo come acceleratore tecnologico, ma come leva di riorganizzazione strutturale della sanità pubblica.
