L’adozione dell’Intelligenza Artificiale nei sistemi di diagnostica per immagini sta accelerando in tutta Europa. Si tratta di un’evoluzione tecnologica che promette di ridefinire processi diagnostici consolidati da decenni, con implicazioni profonde sul piano organizzativo, clinico ed economico.
Nel contesto italiano, l’introduzione di soluzioni di AI nella diagnostica per immagini avviene prevalentemente attraverso percorsi locali. Manca, allo stato attuale, un framework nazionale strutturato e condiviso.
Questo vuoto metodologico espone il sistema a un rischio concreto, e più precisamente a una crescente offerta di soluzioni commercializzate come “AI” che, ad un’analisi tecnica approfondita, non impiegano né deep learning né machine learning in senso proprio, ma si limitano a implementare algoritmi tradizionali ridenominati per fini di marketing.
L’assenza di un modello metodologico unitario non implica assenza di competenze; infatti, esistono eccellenze diffuse in ambito clinico, ingegneristico e valutativo. Tuttavia, tali competenze operano spesso in modo non coordinato, generando un quadro frammentato che rischia di tradursi in disomogeneità decisionale.
In un ambito ad alta complessità tecnologica e organizzativa come l’AI applicata all’imaging, la frammentazione può diventare un problema strutturale. Non si tratta solo di efficienza ma di equità, perché senza criteri condivisi, il rischio è che territori diversi adottino soluzioni diverse sulla base di valutazioni non comparabili, con possibili ricadute sulla qualità dell’assistenza e sull’allocazione delle risorse pubbliche.
Un tale framework dovrebbe includere criteri espliciti per distinguere soluzioni basate su tecnologie di AI genuine da software tradizionali ridenominati, e per valutare la solidità delle evidenze cliniche presentate dai produttori. Dovrebbe inoltre prevedere meccanismi di verifica della validazione clinica su popolazioni comparabili al contesto dei sistemi sanitari nazionali, evitando l’adozione acritica di soluzioni validate esclusivamente in contesti organizzativi radicalmente diversi.
Un framework di questo tipo non dovrebbe sostituire i processi esistenti, né sovrapporsi alle competenze già presenti, ma coordinarli.
La questione è se il sistema sanitario italiano sia pronto a valutare e governare la diagnostica per immagini in modo realmente integrato, distinguendo l’innovazione sostanziale da quella apparente, o se continuerà a procedere per sperimentazioni frammentate.
V.L.
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