L’Unione Europea affronta una sfida demografica significativa: la popolazione over 65 è passata dal 16% nel 2000 a oltre il 21% nel 2023, con proiezioni al 30% entro il 2050. Il 40% di questi cittadini vive con almeno due malattie croniche, aumentando la domanda di servizi sanitari.
In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale (AI) emerge come strumento chiave per bilanciare domanda e offerta, migliorando efficienza e qualità delle cure.
Lo “Study on the Deployment of AI in Healthcare“, redatto da PwC EU Services e Open Evidence per la DG SANTE della Commissione Europea tra gennaio 2024 e maggio 2025 e reso pubblico a luglio, esplora ostacoli e acceleratori per l’impiego dell’IA in pratica clinica. L’analisi copre gli Stati membri UE e paesi avanzati come USA, Giappone e Israele, basandosi su revisione letteraria, interviste (26 mirate e 3 esplorative), survey (240 risposte), workshop e casi studio.
Potenziale dell’IA per le esigenze sanitarie
L’IA può mitigare carenze di personale, costi crescenti e disuguaglianze. Strumenti per supporto amministrativo, ottimizzazione flussi clinici e diagnostica hanno alto potenziale trasformativo. Già deployati globalmente, riducono tempi di documentazione con scribes digitali e NLP, migliorando equilibrio lavoro-vita per i professionisti. In diagnostica, l’IA eccelle in radiologia e patologia, riducendo errori e tempi di refertazione. In oncologia, copre l’intero continuum di cura, da screening a trattamento. Inoltre, riduce disuguaglianze in aree rurali tramite telemedicina, monitoraggio remoto e ottimizzazione risorse.
Stato attuale del deployment
La R&D avanza: progetti UE su IA in sanità triplicati da 33 nel 2015 a 85 nel 2022, con 3,53 miliardi di euro investiti. Brevetti UE cresciuti 20 volte tra 2016-2024. Dispositivi medici IA/ML approvati in Europa da 13 nel 2015 a 100 nel 2019; negli USA, da 9 a 221 nel 2023 (81% in radiologia), raggiungendo 950 nel 2024. Tuttavia, il deployment in Europa è lento, ostacolato da mancanza di database completi e misure indirette.
Sfide e acceleratori
Le sfide si dividono in:
- Tecnologiche e dati: mancanza di standardizzazione, interoperabilità, infrastrutture obsolete, test locali e monitoraggio post-deployment. Trasparenza ed explainability limitate.
Legali e regolatorie: Complessità normativa, privacy dati (GDPR), liability per errori. - Organizzative e business: finanziamenti insufficienti, scarso coinvolgimento utenti finali, assenza strategie ospedaliere, valutazione valore aggiunto locale.
- Sociali e culturali: mancanza fiducia, literacy digitale bassa, timori su posti lavoro, overreliance e relazioni medico-paziente.
Acceleratori includono regolamenti UE come AI Act, EHDS, MDR/IVDR, PLD. Istituzioni in UE, USA, Giappone, Israele e UK impiegano playbook per deployment, training e chiarimenti regolatori.
Considerazioni per facilitare l’adozione
- Standard comuni per governance dati e interoperabilità: facilitano integrazione, superando ostacoli tecnici. EHDS propone framework accesso dati con privacy.
- Centri di eccellenza IA in sanità: sviluppano playbook step-by-step, training per literacy, chiarimenti regolatori (integrando Art. 96 AI Act su sicurezza e trasparenza).
Lo studio propone anche framework monitoraggio con indicatori qualitativi/quantitativi da fonti come CORDIS e WHO ICTRP.
In sintesi, l’IA promette trasformazione, ma richiede azioni coordinate per superare barriere, garantendo equità e innovazione nel settore pharma e sanitario.
