Agendadigitale.eu - Sanità Digitale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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AGENAS porta la telemedicina nelle farmacie verso un modello operativo, ma mancano ancora le linee guida nazionali. Tra regole regionali, dati sanitari, responsabilità, remunerazione e software, il rischio è costruire servizi diversi da territorio a territorio proprio mentre diventano strutturali | | | |
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La FDA propone di valutare l'IA generativa in sanità attraverso competenze certificate, rischi graduati e controlli continui. Il modello supera il collaudo unico dei software e offre all'Italia tre indicazioni operative su benchmark clinici, sorveglianza post-market e responsabilità chiare tra gli attori coinvolti | | | |
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I farmaci GLP-1 stanno trasformando la cura dell’obesità, ma prescriverli non basta. Abbandoni, alimentazione squilibrata e perdita di massa magra possono limitarne i benefici. Monitoraggio digitale e supporto continuo servono a proteggere sia pazienti sia sostenibilità del Servizio sanitario nazionale | | | |
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L’uso dell’intelligenza artificiale nella decisione clinica modifica il giudizio sulla colpa medica, il ruolo della struttura sanitaria e la prova del danno. Tra sorveglianza umana, responsabilità oggettiva, norme europee e garanzie patrimoniali, il contenzioso sanitario dovrà ricostruire l’interazione tra medico e algoritmo | | | |
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L’intelligenza artificiale può aiutare la ricerca a esplorare ipotesi troppo vaste per scienziati e imprese. Ma nella scoperta dei farmaci il nodo non è solo accelerare: è decidere dove indirizzare dati, capitale e sperimentazione | | | |
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Telemedicina, assistenza domiciliare, cliniche digitali e intelligenza artificiale stanno cambiando l’organizzazione delle cure. Cinque aziende tra Stati Uniti e Canada mostrano come l’innovazione sanitaria digitale possa migliorare coordinamento, continuità assistenziale, lavoro dei medici ed esperienza dei pazienti | | | |
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Il campione biologico non è soltanto un reperto clinico, ma un supporto materiale da cui possono essere estratti dati personali e sanitari. La sua gestione incide su GDPR, responsabilità sanitaria, diritto alla prova, catena di custodia e organizzazione delle Anatomie Patologiche | | | |
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L’AI agentica introduce nella sanità nuove opportunità operative, ma anche rischi più complessi. Gli agenti AI possono accedere a sistemi clinici, dati sensibili e flussi amministrativi: per questo servono identità gestite, privilegi minimi, monitoraggio continuo e responsabilità umana | | | |
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L’EHDS attribuisce agli health data holder un ruolo centrale nella disponibilità dei dati sanitari per il riuso. Aziende sanitarie, IRCCS, università ed enti di ricerca dovranno censire dataset, descriverli, prepararli e affrontare obblighi rafforzati per quelli finanziati con risorse pubbliche | | | |
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Le malattie rare possono richiedere anni prima di ottenere una diagnosi. L’intelligenza artificiale può collegare sintomi dispersi e suggerire ipotesi da verificare, offrendo una seconda prospettiva a costo marginale. Ma servono supervisione medica, dati affidabili e tutele contro errori e autodiagnosi | | | |
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