L’intelligenza artificiale è tra i principali motori della trasformazione digitale in sanità, capace di migliorare la diagnosi, personalizzare i percorsi terapeutici e rendere più efficiente l’organizzazione dei servizi. Ma il suo valore si realizza pienamente solo quando è alimentata da dati affidabili, governati e interoperabili. Deda Next è impegnata nel costruire ecosistemi digitali che integrano AI, data governance e piattaforme territoriali per garantire continuità assistenziale, sostenibilità e qualità delle cure. Una visione che mette al centro il paziente e valorizza i professionisti della salute. Ne parliamo con Lucio Marottoli, Direttore Healthcare & Local Government Deda Next & Ceo Deda Cle.
L’intelligenza artificiale è la leva strategica per la sanità, dalla diagnosi alla gestione dei percorsi di cura. Quali applicazioni concrete state sviluppando per supportare la personalizzazione delle terapie e l’ottimizzazione dei processi clinici e organizzativi?
L’intelligenza artificiale è certamente una leva strategica che deve potersi basare sui cosiddetti “Better Data” cioè su dati di qualità, governati e interoperabili. Tra i progetti su cui stiamo lavorando, voglio citarne due.
Il primo riguarda la personalizzazione delle terapie in cui stiamo lavorando per l’integrazione tra AI e servizi di appropriatezza prescrittiva. Grazie all’integrazione dei sistemi con istituti di ricerca farmacologica possiamo supportare la formulazione di terapie sempre più mirate, basate su profilazioni specifiche e ambiti di cura che, integrati con l’AI consentono di contestualizzare ulteriormente il servizio adattandolo al contesto di cura del singolo paziente. Da qui non solo un beneficio concreto per la persona ma anche la possibilità di misurare l’efficacia e l’efficienza per l’amministrazione, indirizzando al meglio le risorse disponibili.
Il secondo riguarda la valutazione delle performance delle strutture organizzative, mettendo insieme dati di vario tipo – economici, indicatori dei volumi dell’attività e altri richiesti a livello normativo – con focus anche specifici sul monitoraggio delle liste d’attesa e di altri parametri che sono all’interno del nuovo sistema di garanzia. Integrando dati economici, clinici e di attività, aggiornati in tempo reale e accessibili direttamente dai responsabili di reparto abbiamo consentito di trasformare verifiche trimestrali o semestrali in strumenti – facilmente accessibili agli operatori – di monitoraggio continuo, restituendo agilità e capacità di intervento tempestivo.
La medicina del territorio è al centro della riforma sanitaria, con l’obiettivo di garantire prossimità e continuità assistenziale. In che modo le vostre tecnologie contribuiscono a garantire interoperabilità dei dati e condivisione dei servizi tra medici di base, farmacie, Rsa e ospedali per migliorare la preda in carico del paziente?
La presa in carico del paziente non può restare un’istanza astratta: serve un modello operativo concreto che colleghi tutti gli attori sanitari e sociosanitari. La risposta sta nello sviluppo di un Sistema Informativo Sanitario Territoriale che sappia prevenire ancora prima che curare e che garantisca assistenza appropriata dentro e fuori l’ospedale consentendo la definizione di PAI e cure domiciliari, cronicità e fragilità, assicurando così la continuità assistenziale anche dopo le dimissioni.
In Deda, attraverso l’esperienza maturata su progettualità importanti insieme ad alcune Regioni del Nord ma anche del Sud Italia e alla competenza di dominio condensata in una soluzione ready to use (Resettami di Deda Cle), lavoriamo proprio per costruire un ecosistema digitale che renda possibile una reale presa in carico del paziente, superando la frammentazione dei dati e favorendo la collaborazione tra medici di base, farmacie, Rsa e ospedali.
L’interoperabilità in questa visione è cruciale: la possibilità di accedere a una visione completa e standardizzata del paziente permette di migliorare la presa in carico, ottimizzando le dimissioni protette, evitando la duplicazione di esami e garantendo che le decisioni cliniche tengano conto dell’intero percorso assistenziale del cittadino. Ne deriva una visione unica e olistica: il paziente non è più visto come portatore di una “patologia” curata in ospedale, ma come un individuo con bisogni complessi seguiti attraverso i diversi servizi territoriali, attivabili grazie ad una valutazione multidimensionale della persona.
La nostra visione parte da un principio semplice: la tecnologia deve abilitare modelli organizzativi integrati, non sostituirli. Quello che facciamo è consentire la condivisione di dati e percorsi assistenziali in modo sicuro e interoperabile, attraverso standard aperti permettendo così che le informazioni cliniche e amministrative – referti, prescrizioni, piani assistenziali – siano accessibili in tempo reale a chi se ne prende cura, nel rispetto dei consensi e della privacy. Non solo: le integrazioni sono modellate a partire dai flussi operativi specifici, partendo dall’analisi dell’esperienza d’uso (UX) degli utenti e disegnando l’integrazione come vestito su misura e non come semplice interscambio di dati tra sistemi.
In questo modo, il sistema sostiene realmente gli stakeholder e il paziente non “salta” passaggi quando si sposta da un setting all’altro – dall’ospedale al domicilio, o dalla Rsa al medico di base – ma viene seguito in un percorso unico e continuo. Le nostre soluzioni semplificano la gestione dei flussi, abbattono duplicazioni e tempi di attesa e consentono di attivare i servizi in modo più rapido ed efficace.
In estrema sintesi: interoperabilità e data governance. Sono questi i due concetti base per una sanità territoriale connessa, efficiente e centrata sul cittadino.
Quali sono le nuove sfide tecnologiche che andrete a indirizzare nel 2026, che dal punti di vista potrebbero accelerare il percorso di trasformazione digitale della sanità italiana?
Per il 2026, la nostra sfida non sarà tanto l’introduzione di nuove tecnologie, quanto la massimizzazione del valore dei dati. Il focus sarà duplice, in linea con il Pnrr e il potenziamento del Fascicolo Sanitario Elettronico (Fse) 2.0.
- Data governance e qualità del dato sanitario nell’ottica dei better data garantendo standardizzazione semantica essenziale per la condivisione e per l’alimentazione affidabile dell’AI
- Interoperabilità proattiva per la Sanità Territoriale e di risk prediction sviluppando algoritmi che predicono per esempio il rischio di abbandono di una terapia, trasformando il dato in un’azione preventiva e personalizzata.
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