AI in sanità: perché la rivoluzione promessa non è ancora arrivata

Se l’intelligenza artificiale è davvero la tecnologia più rivoluzionaria del XXI secolo, perché nel 2026 un cittadino italiano aspetta ancora mesi per una visita specialistica, un canadese fatica a trovare un medico di famiglia e gli ospedali americani continuano a lamentare sistematiche carenze di personale?

Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è stata presentata come una delle innovazioni più importanti dell’era contemporanea. Secondo i suoi sostenitori, dovrebbe aumentare la produttività, ridurre i costi, democratizzare l’accesso ai servizi e migliorare la qualità delle decisioni.

Perché l’impatto sociale dell’AI rimane limitato

La sanità sembra essere uno degli ambiti in cui queste promesse dovrebbero manifestarsi con maggiore evidenza. Eppure, osservando i principali sistemi sanitari occidentali nel 2026, emerge un paradosso: l’intelligenza artificiale sembra progredire a velocità impressionante, ma i pazienti continuano a confrontarsi con gli stessi problemi di dieci anni fa: liste d’attesa, carenza di personale sanitario, accesso limitato ai servizi e costi crescenti.

Gran parte del dibattito pubblico si concentra sulle capacità degli algoritmi. Ma una tecnologia sanitaria dovrebbe essere valutata soprattutto in base ai risultati che produce per i pazienti.

Da questo punto di vista esistono due criteri fondamentali: ridurre il costo della prevenzione e aumentare la disponibilità delle cure. Se questi obiettivi non vengono raggiunti, l’impatto sociale della tecnologia rimane limitato, indipendentemente dai suoi progressi tecnici.

Il problema delle liste d’attesa in Italia

Prendiamo il caso italiano.

Secondo il profilo sanitario dell’Italia pubblicato dall’Osservatorio Europeo sui Sistemi Sanitari e dall’Organizzazione Mondiale della Sanità, nel 2023 il 7,6% della popolazione ha dichiarato di aver rinunciato a cure mediche necessarie a causa delle liste d’attesa, dei costi o di difficoltà di accesso. Le liste d’attesa rappresentano il problema più frequentemente citato e interessano circa 2,7 milioni di persone, quasi il doppio rispetto al 2019.

In molte regioni italiane i tempi per visite specialistiche e accertamenti diagnostici superano ampiamente gli standard previsti dalla normativa. Per alcune prestazioni le attese possono arrivare a molti mesi.

La conseguenza è evidente: sempre più cittadini sono costretti a rivolgersi al settore privato per ottenere prestazioni in tempi ragionevoli.

Il Nord America non sta meglio

La situazione nordamericana presenta caratteristiche diverse rispetto a quella europea, ma i risultati non appaiono molto più incoraggianti.

In Canada, secondo i dati dell’OCSE, i tempi d’attesa continuano a essere tra i più lunghi del mondo sviluppato. Nelle indagini internazionali più recenti oltre il 10% dei pazienti ha dichiarato di aver atteso più di un anno per una visita specialistica. Anche l’accesso alle cure primarie continua a rappresentare una criticità: milioni di canadesi non dispongono di un medico di famiglia stabile e molte province affrontano una cronica carenza di professionisti.

In teoria la telemedicina e l’intelligenza artificiale dovrebbero rendere meno rilevanti i confini geografici. Eppure diverse province continuano a sviluppare sistemi regolatori autonomi e requisiti specifici per l’esercizio delle professioni sanitarie, mantenendo una frammentazione che la tecnologia renderebbe sempre meno necessaria.

Gli Stati Uniti presentano problemi diversi ma altrettanto significativi. Pur spendendo in sanità una quota del PIL nettamente superiore rispetto a qualsiasi altro paese sviluppato, il sistema continua a confrontarsi con carenze di personale, difficoltà di accesso e costi in costante aumento.

In altre parole, né il sistema prevalentemente pubblico canadese né quello prevalentemente privato statunitense sembrano mostrare, almeno per il momento, i segni di una trasformazione radicale attribuibile all’intelligenza artificiale.

La produttività del sistema stenta ad aumentare

Naturalmente esiste una spiegazione importante che non può essere ignorata. In gran parte del mondo occidentale la popolazione sta invecchiando rapidamente. Una popolazione più anziana richiede più visite mediche, più farmaci, più esami diagnostici e più interventi sanitari.

L’invecchiamento demografico, tuttavia, non esaurisce la questione. Se l’intelligenza artificiale stesse già producendo guadagni significativi di produttività, ci si aspetterebbe almeno qualche segnale nelle principali variabili economiche del settore.

In Italia la spesa sanitaria supera ormai i 186 miliardi di euro annui. L’aumento è alimentato dall’invecchiamento della popolazione, dalla diffusione delle malattie croniche, dalla crescita dei costi del personale e dall’introduzione di nuove terapie. Allo stesso tempo aumentano le rinunce alle cure e il ricorso alla spesa privata.

In Canada la spesa sanitaria ha superato i 400 miliardi di dollari e continua a crescere più rapidamente dell’economia nel suo complesso. Anche qui persistono carenze di medici, tempi d’attesa elevati e difficoltà di accesso ai servizi.

Negli Stati Uniti, il personale continua a rappresentare la principale voce di spesa per gli ospedali. Secondo l’American Hospital Association, nel 2025 i costi della forza lavoro hanno superato i 1.000 miliardi di dollari, registrando un aumento del 5,6% rispetto all’anno precedente. HCA Healthcare, il più grande gruppo ospedaliero privato del Paese, continua a indicare il costo del personale come una delle principali sfide operative e ha recentemente previsto un’inflazione del costo dei medici compresa tra il 7% e il 9% annuo. Si tratta di percentuali particolarmente significative se confrontate con l’inflazione generale statunitense, che negli ultimi anni si è collocata attorno al 3%.

Naturalmente esistono già applicazioni dell’intelligenza artificiale che sembrano migliorare l’efficienza di specifiche attività cliniche e amministrative. Tuttavia tali benefici non appaiono ancora sufficientemente ampi da modificare le principali dinamiche economiche del sistema sanitario nel suo complesso.

Se una tecnologia rivoluzionaria fosse già pienamente integrata nel sistema, ci si aspetterebbe di osservare almeno uno dei seguenti effetti:

• riduzione dei costi operativi;
• aumento significativo della produttività;
• diminuzione delle liste d’attesa;
• ampliamento dell’accesso alle cure.

Al momento nessuno di questi fenomeni appare chiaramente visibile a livello sistemico.

Il ruolo della regolamentazione

Una possibile spiegazione riguarda il modo in cui i sistemi sanitari sono organizzati e regolamentati. Le professioni sanitarie sono giustamente regolamentate per proteggere i cittadini. Tuttavia ogni sistema regolatorio produce anche effetti collaterali.

Quando una nuova tecnologia consente di svolgere determinate attività a costi inferiori o di ampliare significativamente l’accesso ai servizi, le istituzioni professionali possono avere incentivi a procedere con eccessiva cautela prima di autorizzarne l’utilizzo. Il risultato, a livello di sistema, è che l’innovazione viene adottata molto più lentamente di quanto sarebbe tecnicamente possibile. Il problema non riguarda necessariamente le intenzioni dei regolatori. Riguarda gli incentivi e gli eventuali conflitti di interesse che possono emergere quando chi è chiamato a regolamentare un settore appartiene allo stesso ecosistema professionale che potrebbe essere trasformato dalla nuova tecnologia.

Un semplice esperimento mentale può aiutare a chiarire il problema.

Se i lavoratori dell’industria automobilistica italiana fossero gli unici autorizzati a vendere automobili in Italia e avessero anche il potere di decidere quali tecnologie introdurre nelle fabbriche, quanto rapidamente verrebbe adottata la robotica più avanzata? Probabilmente non molto rapidamente.

Naturalmente il paragone con la sanità è imperfetto. La salute non è un’automobile e richiede livelli di tutela molto superiori. Tuttavia evidenzia un principio economico generale: chi può proteggersi dagli effetti della distruzione creatrice tende spesso a farlo. E quasi sempre dispone di argomentazioni convincenti per giustificare tale scelta. Il problema è che queste argomentazioni, pur essendo spesso legittime, possono entrare in conflitto con un altro obiettivo altrettanto importante: aumentare l’efficienza del sistema e migliorare l’esperienza degli utenti.

Dove dovrebbe andare l’IA sanitaria

Se vogliamo valutare il successo dell’intelligenza artificiale in medicina, dovremmo osservare due indicatori: la capacità di migliorare la prevenzione a costi inferiori e quella di aumentare l’accessibilità delle cure.

Il successo dell’IA non dovrebbe essere misurato dal numero di algoritmi approvati o dagli investimenti raccolti, ma dalla riduzione delle liste d’attesa, dall’aumento dell’offerta di cure e dal miglioramento della salute della popolazione.

Una rivoluzione ancora incompiuta

In definitiva, il problema vero è capire perché una tecnologia che dovrebbe aumentare l’offerta di servizi, ridurre i costi marginali e migliorare la produttività non stia ancora producendo risultati chiaramente visibili per i cittadini. Forse la tecnologia non è ancora abbastanza matura. Forse i benefici richiedono più tempo per manifestarsi. Oppure, più semplicemente, stiamo cercando di inserire una tecnologia rivoluzionaria all’interno di strutture istituzionali progettate per un mondo precedente alla sua esistenza.

Qualunque sia la risposta, una cosa appare chiara: anche non innovare ha un costo. E quel costo viene pagato ogni giorno da milioni di pazienti che aspettano una visita, una diagnosi o un trattamento che la tecnologia promette di rendere più accessibile ma che, almeno per ora, continua ad arrivare troppo tardi. Da questo punto di vista, non si può che augurarsi che l’intelligenza artificiale mantenga le promesse che tanti le attribuiscono. Perché i sistemi sanitari occidentali hanno disperatamente bisogno di un aumento della produttività, di una maggiore accessibilità delle cure e di strumenti capaci di alleviare la crescente pressione esercitata dall’invecchiamento della popolazione. Per il momento, tuttavia, i segnali di una vera inversione di tendenza restano difficili da individuare.