App anti-lista d'attesa e magazzini smart, premiati 6 progetti per l'la in sanità - Sanità - Ansa.it
Dalla app che permette di gestire meglio le scorte di farmaci in magazzino o l'occupazione della sala operatoria a quella per ridurre le liste d'attesa riducendo il numero di chi all'ultimo non si presenta alla visita o all'esame. Sono alcune delle 6 proposte premiate al 'Next Health 2026 - AI forum Health', organizzato a Roma dalla Federazione delle Aziende sanitarie e ospedaliere (Fiaso). La 'Call4Ideas' ha selezionato sei tra le 68 progetti nati nelle aziende sanitarie e ospedaliere, individuati per essere trasformate in modelli utili per il Servizio sanitario nazionale. "Abbiamo superato la fase delle sperimentazioni e siamo entrati in una fase di sistematizzazione dei progetti, con l'obiettivo di capire come queste soluzioni possano entrare concretamente nei processi delle aziende sanitarie", ha spiegato il presidente Fiaso, Giuseppe Quintavalle. All'Arnas Civico di Palermo è stata messa a punto una piattaforma integrata con i sistemi informativi del pronto soccorso per tradurre i dati clinici in informazioni chiare per i caregiver, riducendo il carico del personale sanitario e il rischio di conflitti. Dal Centro ortopedico Quadrante della Asl di Vco, arriva un sistema per efficientare le sale operatorie, che integra il machine learning per ottimizzare l'uso delle sale operatorie e ridurre i tempi di inattività. "Niguarda Smart App" è invece una app ospedaliera unica, potenziata dall'intelligenza artificiale, per facilitare le prenotazioni e lo scambio di informazioni con l'ospedale. Alla Assl 3 di Nuoro hanno messo a punto "HealthFlow", una soluzione per la gestione delle liste d'attesa che aiuta a saturare gli slot disponibili, ridurre le disdette e sincronizzare l'attività chirurgica con la disponibilità dei posti letto. Al Careggi, una piattaforma che applica l'Ia alla Gestione Intelligente delle Scorte Ospedaliere dei magazzini di reparto, prevedendo il fabbisogno, suggerendo ordini, monitorando scadenze e riducendo sprechi. Infine "Valtellina Data Lab" propone un assistente telefonico Ai multilingue attivo h24 per migliorare appropriatezza prescrittiva e aderenza terapeutica dei pazienti cronici. (ANSA)
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"Per introdurre l'Ia serve modello italiano pubblico"
"Oggi iniziamo a passare dalla narrazione alle applicazioni concrete dell'Intelligenza artificiale alla sanità, dalle sperimentazioni isolate a un possibile ecosistema nazionale".
Ma l'obiettivo è "costruire un modello italiano che sia pubblico, governato e sostenibile. Un modello che non mette al centro la tecnologia ma i professionisti e i cittadini". Lo ha detto il direttore della comunicazione del ministero della Salute, Giovanni Migliore.
La vera sfida dell'intelligenza artificiale in sanità non è tecnica, ha spiegato Migliore. "È una sfida istituzionale, organizzativa, culturale ed è soprattutto una sfida di governance. Perché l'IA può migliorare capacità predittiva, supporto alle decisioni cliniche, appropriatezza, accesso ai servizi e semplificazione amministrativa, ma può anche ampliare disuguaglianze e frammentazioni", ha detto. "Per questo - ha aggiunto - il tema decisivo è chi definisce le regole. Il servizio pubblico ha oggi una responsabilità storica: costruire un'intelligenza artificiale coerente con i principi del Servizio sanitario nazionale".
L'obiettivo deve essere quindi quello di avere "meno sperimentazioni isolate e più capacità di portare a sistema ciò che funziona". Ma, ha concluso l'ex presidente Fiaso, "resti chiaro un principio, la responsabilità finale deve restare pubblica, umana e democratica. Abbiamo bisogno di velocità ma anche di regole, di algoritmi ma soprattutto di visione pubblica. Il compito è fare in modo che l'intelligenza artificiale non renda la sanità solo più avanzata, ma più giusta".
