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Sanità digitale, l’AI corre più del sistema: medici e pazienti già la usano

La spesa per la sanità digitale sale a 2,7 miliardi di euro, ma il dato che pesa di più è un altro: il 61% di specialisti e MMG usa già la GenAI e il 36% dei cittadini la consulta per salute, farmaci e terapie, spesso fuori da perimetri clinici governati

Pubblicato il 26 mag 2026

Giovanni Clericò

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Sanità digitale 2025: valore €2,7 mld (+9%). Rapida diffusione della GenAI: 61% dei medici specialisti e dei MMG, 37% degli infermieri, 36% dei cittadini (chatbot).
AI cresce dal basso: solo 11% delle strutture usa soluzioni diagnostiche aziendali, ma 34% dei medici specialisti usa strumenti non aziendali; competenze e formazione insufficienti.
Sfida d’integrazione: FSE, Cartelle cliniche elettroniche e telemedicina devono essere interoperabili; il regolamento sul Spazio europeo dei dati sanitari e l’AI Act stringono tempi e obblighi.

Riassunto generato con AI

La sanità digitale italiana vale 2,7 miliardi di euro nel 2025, in crescita del 9% sull’anno precedente. Ma il dato che segna davvero il cambio di fase non è solo l’aumento della spesa: è la velocità con cui l’AI in sanità sta entrando nella pratica quotidiana di medici e cittadini, molto più rapidamente della capacità del sistema di governarla. Secondo la ricerca 2026 dell’Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano, presentata il 26 maggio, il 61% dei medici specialisti e il 61% dei medici di medicina generale (MMG) ha già usato la GenAI nell’ultimo anno, mentre tra gli infermieri la quota è al 37%. Sul lato dei cittadini, il 36% ha già utilizzato chatbot basati su AI per cercare informazioni su problemi di salute, farmaci o terapie.

Il punto, quindi, non riguarda più l’arrivo dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario. Riguarda il modo in cui verrà integrata dentro infrastrutture, responsabilità cliniche, modelli organizzativi e regole europee che stanno ancora entrando a regime. Dopo il PNRR, la sanità italiana dispone di una base più solida fatta di telemedicina, Fascicolo sanitario elettronico 2.0 e Cartelle cliniche elettroniche. La sfida si è spostata dall’attivazione delle piattaforme alla loro adozione operativa, e l’AI è il banco di prova più esigente.

I numeri che descrivono il cambio di fase	Valore
Spesa per la sanità digitale in Italia nel 2025	2,7 miliardi di euro
Medici specialisti che hanno usato la GenAI	61%
MMG che hanno usato la GenAI	61%
Cittadini che usano chatbot AI per temi di salute	36%
Strutture con soluzioni AI clinico-sanitarie per supporto alla diagnosi	11%
Strutture pubbliche che temono rallentamenti o riduzione dei progetti post-PNRR	33%

Indice degli argomenti:

L’AI in sanità cresce dal basso, prima ancora che dalle strutture

Il tratto più interessante della ricerca del Politecnico è il divario tra uso individuale e adozione organizzata. Nelle strutture sanitarie, le soluzioni di AI a supporto della diagnosi sono presenti solo nell’11% dei casi. Eppure, sul piano individuale, il 34% dei medici specialisti dichiara di usare già strumenti AI proprio per attività di supporto diagnostico. In altri termini, l’adozione si sta muovendo più rapidamente attraverso strumenti non aziendali, spesso piattaforme generaliste, che non tramite software clinici integrati nei processi.

Questa dinamica crea un vantaggio immediato, ma anche un problema industriale e regolatorio. Il vantaggio è evidente: l’AI accelera la ricerca di informazioni, la sintesi documentale, la preparazione di materiali, il supporto alla lettura di referti e la gestione di compiti amministrativi. Il problema è che la sua diffusione avviene in molti casi fuori da un perimetro clinico certificato, con livelli ancora modesti di formazione specifica.

La ricerca dell’Osservatorio mostra che solo un terzo dei medici specialisti è consapevole del rischio di “allucinazioni” dell’AI generativa, mentre appena il 17% dichiara di saper riconoscere contenuti manipolati o generati artificialmente. Ancora più netto il gap sulle competenze complessive: solo il 2% dei medici specialisti mostra competenze buone o ottime in tutti gli ambiti considerati, e appena un terzo ha partecipato a programmi di formazione dedicati. Per un settore in cui l’errore non è un semplice problema di produttività ma può tradursi in un impatto clinico, questo scarto pesa più di qualsiasi entusiasmo tecnologico.

“L’intelligenza artificiale rappresenta oggi il principale elemento di discontinuità e il possibile nuovo salto evolutivo della Sanità Digitale italiana – afferma Chiara Sgarbossa, direttrice dell’Osservatorio Sanità Digitale -. Grazie a tecnologie sempre più avanzate e a una disponibilità senza precedenti di dati integrati e condivisi, l’AI può generare un impatto profondo sulla pratica clinica e sull’esperienza dei pazienti. La sua diffusione, però, richiede un approccio guidato da responsabilità e da un giusto senso di urgenza: l’innovazione corre più veloce delle regole e questi strumenti stanno entrando rapidamente nella quotidianità di professionisti e cittadini. La vera sfida è come governare lo sviluppo dell’AI in modo etico, sostenibile e inclusivo, definendo competenze, regole e strumenti capaci di accompagnarne un utilizzo consapevole e orientato al valore”.

Anche i cittadini portano l’AI dentro la relazione di cura

L’altro fronte che cambia il mercato è quello dei cittadini-pazienti. La survey realizzata dall’Osservatorio con Ipsos Doxa su un campione rappresentativo della popolazione italiana segnala che l’uso dell’AI generativa per temi di salute è ormai un comportamento diffuso. Tra i cittadini prevalgono le ricerche orientate all’autodiagnosi; tra i pazienti cresce l’uso per comprendere meglio esami e risultati di laboratorio. Si tratta di un passaggio che sposta una parte dell’accesso alle informazioni sanitarie verso interfacce conversazionali percepite come rapide, personalizzate e affidabili.

Non è un caso che il 32% dei cittadini dichiari di aver già sentito parlare di soluzioni dedicate alla salute, fra cui ChatGPT Salute, e che l’11% dica che le userebbe, spesso solo su indicazione del medico curante. Qui il mercato vede un’opportunità chiara: strumenti verticali, meglio contestualizzati e con maggiori tutele rispetto ai chatbot generalisti. Ma vede anche un rischio altrettanto chiaro: la trasformazione della relazione terapeutica in un flusso decisionale ibrido, dove il paziente arriva alla visita già orientato da un sistema AI.

“I professionisti hanno colto le opportunità offerte dall’AI Generativa, ma questa propensione deve ora essere indirizzata verso soluzioni dedicate all’ambito sanitario – afferma Deborah De Cesare, direttrice dell’Osservatorio Sanità Digitale -. Per favorirne un’adozione consapevole, è necessario consolidare l’offerta e rafforzare la sensibilizzazione sui temi del quadro regolatorio e della responsabilità professionale, considerati critici dal 63% dei medici specialisti, dal 65% dei MMG e dal 36% degli infermieri. A questa criticità si associano altri rischi: i professionisti sono consci che gli output dell’AI Generativa dipendono fortemente dal modo in cui viene formulato il prompt e che, in assenza di una buona padronanza di questa competenza, i risultati possono essere fuorvianti. Per mitigare i rischi associati all’AI è necessario sviluppare nuove competenze”.

L’Osservatorio ha individuato quattro aree di competenze complementari.

In termini di AI Knowledge – che comprende le conoscenze di base riguardanti l’AI – la più presidiata dai medici specialisti è la consapevolezza che l’AI Generativa possa incorrere in “allucinazioni”, indicata dal 32%, mentre la meno diffusa è la conoscenza del concetto di Explainable AI e delle sue implicazioni regolatorie, ferma all’8%.

Nelle AI Abilities – competenze legate all’utilizzo pratico dell’AI – i medici sono più competenti nel valutare se l’utilizzo dell’AI sia appropriato nel singolo caso clinico (29%), meno nel riconoscere contenuti manipolati o generati tramite AI (17%).
Per gli AI Behaviours – le attitudini rispetto a temi etici e deontologici – quasi metà dei medici (49%) è consapevole che il controllo degli output prodotti dall’AI rientra nelle proprie responsabilità professionali, ma solo il 17% si sente adeguatamente preparato a spiegare al paziente che l’AI può essere utilizzata come supporto alle decisioni cliniche che lo riguardano.

Infine, l’area dell’AI Leadership – che considera le competenze legate alla gestione di progetti di AI – è poco sviluppata: soltanto il 15% ha competenze su gestione del cambiamento. Complessivamente, solo il 2% dei medici specialisti ha competenze buone o ottime su tutti gli ambiti e appena un terzo ha preso parte a programmi di formazione sul tema.

Il punto non è solo italiano. Il report 2025 di WHO/Europe, basato su dati raccolti in 50 Paesi membri, descrive una regione in cui l’AI sta entrando nei sistemi sanitari con livelli di maturità molto disomogenei su governance, workforce readiness, data governance e coinvolgimento degli stakeholder. Il quadro italiano fotografato dal Politecnico si inserisce perfettamente in questa tensione europea: l’adozione corre, la capacità di governo no.

Dati, Fascicolo sanitario elettronico e telemedicina sono la base su cui si giocherà la partita

L’AI in sanità non si regge da sola. La sua qualità dipende da dati accessibili, interoperabili e contestualizzati. Per questo il resto della fotografia dell’Osservatorio conta almeno quanto i numeri sull’uso della GenAI. Oggi l’82% delle strutture dichiara di avere una Cartella clinica elettronica attiva. L’accesso al Fascicolo sanitario elettronico cresce tra i professionisti: 48% dei medici specialisti, 67% dei MMG e 30% degli infermieri. Tra i cittadini, il 53% ha fatto accesso al FSE almeno una volta nell’ultimo anno.

Il limite, però, resta l’integrazione. Solo il 30% dei medici specialisti e il 20% degli infermieri accede al FSE tramite strumenti aziendali, tipicamente la CCE. Questo significa che una parte decisiva del patrimonio informativo continua a rimanere poco fluida nei percorsi reali di cura. Ed è esattamente qui che si decide il valore dell’AI: senza integrazione fra dati clinici, sistemi dipartimentali, FSE e strumenti di telemedicina, l’intelligenza artificiale resta un acceleratore parziale, non una leva strutturale.

Sul fronte infrastrutturale, AGENAS ricorda che la Piattaforma nazionale di telemedicina coordina un’architettura con gestione centrale e implementazione regionale, integrata con FSE 2.0, Ecosistema dei dati sanitari e Sistema Tessera sanitaria. Ma la transizione è ancora in corso e i tempi contano. Sempre secondo l’Osservatorio, il 33% delle strutture pubbliche teme rallentamenti o ridimensionamenti dei progetti avviati nel post-PNRR. È il rischio più concreto della fase attuale: aver costruito piattaforme senza completare la loro piena assimilazione nei processi.

“L’adozione dell’AI sta avanzando più rapidamente delle competenze necessarie a garantirne un uso responsabile, efficace e sostenibile – afferma Emanuele Lettieri, responsabile scientifico dell’Osservatorio Sanità Digitale -. Per questo è fondamentale intervenire congiuntamente su formazione, sviluppo delle soluzioni e quadro regolatorio. La diffusione dell’AI Generativa comporta rischi superiori rispetto al fenomeno del ‘Dr. Google: i cittadini ricevono risposte chiare, personalizzate e percepite come affidabili: questo può tradursi in decisioni sulla salute prese in autonomia, senza il necessario supporto di un medico. Occorre, pertanto, riflettere seriamente sul tema dell’alleanza terapeutica tra cittadino/paziente e professionisti sanitari in un’epoca in cui la AI si inserisce prepotentemente in questa delicata e cruciale relazione.”

Il quadro regolatorio europeo

In parallelo, il quadro regolatorio europeo si fa più stringente. Il regolamento sullo Spazio europeo dei dati sanitari è entrato in vigore il 26 marzo 2025 e inizierà ad applicarsi gradualmente, con le parti principali operative dal marzo 2029. L’AI Act segue una scansione distinta: secondo la Commissione europea, per i sistemi AI ad alto rischio incorporati in prodotti regolati, fra cui una parte del software medicale, gli obblighi scatteranno dal 2 agosto 2027. Per aziende sanitarie, vendor e provider di piattaforme questo significa una cosa precisa: la finestra utile per costruire oggi modelli affidabili, tracciabili e integrabili non è ampia quanto sembra.

La sanità italiana è quindi entrata in una fase diversa. Gli investimenti hanno acceso l’infrastruttura, ma la partita decisiva si giocherà sulla capacità di trasformare uso spontaneo dell’AI, dati clinici digitali e servizi remoti in un ecosistema coerente. Il rischio non è restare indietro sull’intelligenza artificiale. Il rischio è farla crescere troppo in fretta dentro strumenti consumer e pratiche isolate, senza portare con la stessa velocità competenze, responsabilità e integrazione clinica.

Fonti