9 ottobre – L’intelligenza artificiale corre, ma i sistemi sanitari faticano ancora a trasformarla in benefici misurabili e diffusi. Secondo l’Ocse fino al 97% dei dati sanitari resta inutilizzabile per le decisioni cliniche e meno di un Paese su tre ha rafforzato competenze e infrastrutture necessarie. Dal vertice di Madrid arriva l’EL-MAP, un piano d’azione in dieci punti basato su fiducia, regole e infrastrutture comuni, valutazione dei risultati e nuovi modelli economici e finanziari. IL DOCUMENTO
L’intelligenza artificiale è già entrata nella sanità e nella vita quotidiana dei cittadini, ma il vero salto di qualità deve ancora avvenire. La questione, secondo l’Ocse, non è più decidere se utilizzare l’AI in salute, ma capire come adottarla su larga scala in modo efficace e sicuro.
È il messaggio che emerge dal nuovo rapporto dell’Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico dedicato alla conferenza di Madrid sulla diffusione responsabile dell’intelligenza artificiale in sanità. L’incontro, organizzato insieme al Ministero della Salute spagnolo il 28 e 29 maggio 2026, ha riunito 142 esperti provenienti da Paesi Ocse, Paesi partner e 35 organizzazioni internazionali. Dal confronto è nato l’Expert-Led Madrid Action Plan (EL-MAP), articolato in dieci azioni prioritarie.
I numeri fotografano una trasformazione già in corso. Secondo i dati riportati nel documento, circa 230 milioni di persone utilizzano ogni settimana strumenti di AI per domande legate alla salute e il 35% dei cittadini dichiara di ricorrervi prima di incontrare un professionista sanitario. Parallelamente, però, oltre il 90% dei dirigenti segnala di non osservare ancora un impatto misurabile sulla produttività.
Il potenziale resta comunque rilevante. Le proiezioni citate dall’Ocse stimano che l’intelligenza artificiale potrebbe determinare nei Paesi dell’Organizzazione un incremento della produttività sanitaria del 6% nell’arco di dieci anni. Ma la base digitale sulla quale costruire questa trasformazione appare ancora fragile: fino al 97% dei dati sanitari risulta inutilizzabile per le decisioni cliniche.
Anche tra gli operatori sanitari il problema non sembra essere principalmente il timore di perdere il posto di lavoro. Il 70% dei professionisti non si dichiara preoccupato di essere sostituito dall’AI, mentre il 72% teme che queste tecnologie vengano introdotte senza il proprio coinvolgimento. E meno di un terzo dei Paesi Ocse ha finora adottato interventi per rafforzare le infrastrutture o le competenze umane necessarie all’impiego dell’intelligenza artificiale in sanità.
L’utilizzo, inoltre, resta fortemente sbilanciato. Tutti i Paesi Ocse analizzati impiegano già l’AI per attività amministrative e il 95% la utilizza nella diagnostica per immagini, mentre soltanto il 55% riferisce applicazioni nei campi dell’analisi predittiva, della stratificazione del rischio o della pianificazione di trattamenti personalizzati, cioè in ambiti potenzialmente più capaci di incidere direttamente sugli esiti clinici.
Il rapporto passa in rassegna anche alcune delle applicazioni dove sono già emersi risultati concreti: dai sistemi di documentazione automatica che possono ridurre il carico amministrativo dei medici, all’analisi delle immagini radiologiche e patologiche, fino alla previsione dei flussi dei pazienti e alla gestione dei posti letto. L’AI può inoltre sostenere screening e prevenzione attraverso la stratificazione del rischio e accelerare alcune fasi della ricerca biomedica e dello sviluppo dei farmaci. Ma, avverte l’Ocse, questi benefici rimangono per ora localizzati e distribuiti in modo disomogeneo, senza essersi ancora tradotti in una trasformazione complessiva dei sistemi sanitari.
Il paradosso della produttività: fare di più non significa necessariamente curare meglio
Aumentare il numero di prestazioni grazie all’intelligenza artificiale non significa necessariamente migliorare la qualità delle cure. Per l’Ocse, la produttività dell’AI deve essere valutata non solo in termini di velocità e quantità, ma anche considerando gli esiti di salute, l’esperienza dei pazienti, il benessere dei professionisti, la sostenibilità economica e l’equità nell’accesso.
Personale, responsabilità, dati e regole: gli ostacoli alla diffusione
Le principali criticità sono organizzative e istituzionali. L’Ocse stima una carenza mondiale di 8 milioni di operatori sanitari entro il 2040, per quasi il 74% infermieri. In questo contesto, tecnologie mal integrate rischiano di aggravare il lavoro dei professionisti. Pesano inoltre le incertezze sulle responsabilità, la frammentazione dei dati, i problemi di interoperabilità e la difficoltà della regolazione a tenere il passo con l’innovazione. Centrale anche la fiducia di cittadini e operatori, che errori e violazioni dei dati possono compromettere.
Il Piano di Madrid: le dieci azioni
Per superare questi ostacoli, l’EL-MAP individua dieci azioni articolate in tre aree: costruire fiducia attraverso il coinvolgimento di pazienti e professionisti, la formazione e la collaborazione tra pubblico e privato; rafforzare le fondamenta dei sistemi sanitari, dalla governance alle regole, fino alle infrastrutture digitali e all’interoperabilità dei dati; sviluppare modelli economici e di finanziamento capaci di valutare costi e benefici dell’AI lungo tutto il suo ciclo di vita.
Il Piano prevede inoltre strumenti di misurazione per monitorare sicurezza, risultati di salute, impatto economico ed esperienza di pazienti e professionisti. Anche acquisti, remunerazione e rimborsi dovranno premiare le applicazioni validate che dimostrino un reale valore clinico ed economico.
L’obiettivo, conclude l’Ocse, è superare la frammentazione dei progetti pilota e favorire un’adozione su larga scala delle soluzioni realmente efficaci, trasformando l’innovazione tecnologica in migliori cure e maggiore sostenibilità dei sistemi sanitari.
