25 Casi d'uso dell'IA in ambito sanitario con esempi

Un recente studio dimostra che i team ibridi composti da medici umani e sistemi di IA formulano diagnosi mediche più accurate, soprattutto perché tendono a commettere errori diversi e complementari che aiutano a correggersi a vicenda. Questi risultati indicano un forte potenziale dell'IA per migliorare la sicurezza dei pazienti e promuovere un'assistenza sanitaria più equa.¹

Come si comportano i sistemi di IA in ambito sanitario?

Nature Medicine: IA clinica generalista vs. specializzata

Questo studio confronta due strumenti di IA clinica specializzati, OpenEvidence e UpToDate Expert IA, con tre modelli frontier generalisti: GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro e Claude Opus 4.6. Lo studio ha incluso anche Google Search IA Overview nella valutazione nel mondo reale come punto di riferimento comunemente accessibile.

La valutazione comprende tre componenti:

• MedQA: 500 domande d'esame di abilitazione medica.
• HealthBench: 500 prompt clinici valutati in base a rubriche sviluppate da esperti.
• Real Clinical Queries (RCQ): 100 domande anonimizzate inviate da medici in un ambiente clinico reale. Le risposte sono state valutate da 12 medici in cieco per correttezza, completezza, sicurezza e chiarezza.

Lo studio verifica se i prodotti commercializzati specificamente per uso clinico offrono conoscenze mediche, allineamento clinico e utilità nel mondo reale migliori rispetto agli LLM generici.

La componente RCQ è particolarmente importante perché misura le prestazioni su domande che i medici pongono realmente, invece di basarsi su dataset in stile esame.

Risultati del benchmark

I modelli generalisti hanno superato gli strumenti clinici specializzati in tutte e tre le valutazioni:

• Su MedQA, Gemini ha ottenuto 97.4%, rispetto al 89.6% di OpenEvidence e all'88.4% di UpToDate.
• Su HealthBench, GPT-5.2 ha ottenuto 88.0, mentre OpenEvidence e UpToDate hanno ottenuto rispettivamente 62.6 e 61.3.
• Su RCQ, Gemini ha ottenuto un punteggio medio da parte dei medici di 3.62 su 4, seguito da GPT-5.2 con 3.54 e da Claude con 3.52. OpenEvidence ha ottenuto 3.24 e UpToDate 3.17.
• Google IA Overview ha ottenuto prestazioni approssimativamente allo stesso livello dei due strumenti clinici.
• UpToDate ha rifiutato il 19% delle domande cliniche reali, rispetto all'1–3% dei modelli frontier.
• Lo studio non ha rilevato differenze statisticamente significative tra i sistemi per quanto riguarda contenuti dannosi o tassi di allucinazione.

Cosa significano i risultati?

Un'interfaccia, un sistema di retrieval o un marchio specifici per l'assistenza sanitaria non garantiscono automaticamente prestazioni cliniche migliori. Almeno per i compiti testati, la scala del modello, la capacità di ragionamento generale e l'allineamento sembrano offrire più valore rispetto al posizionamento specifico per dominio.

Per le organizzazioni sanitarie, il risultato supporta l'idea di effettuare benchmark indipendenti dei prodotti di IA clinica prima dell'acquisto, invece di presumere che gli strumenti specializzati siano più accurati o sicuri. Tuttavia, lo studio non ha valutato fattori come la qualità delle citazioni, la latenza, i costi, l'integrazione nei flussi di lavoro o le prestazioni su compiti medici altamente specializzati.²

MedAgentBench: un ambiente EHR virtuale per il benchmark di agenti LLM medici

MedAgentBench è un ambiente di valutazione per verificare se gli agenti LLM siano in grado di svolgere compiti all'interno di una cartella sanitaria elettronica piuttosto che limitarsi a rispondere a domande mediche.

Contiene 300 compiti scritti da medici suddivisi in 10 categorie, 100 profili paziente realistici e oltre 700.000 elementi di dati clinici. I modelli interagiscono con una cartella EHR simulata tramite FHIR, lo standard di interoperabilità supportato dai principali sistemi informativi sanitari.

I compiti includono il recupero delle informazioni sui pazienti, la revisione dei risultati di laboratorio, la documentazione dei parametri vitali, la prescrizione di esami, l'invio di richieste di consulenza e la creazione di ordini di farmaci.

MedAgentBench valuta se un agente IA è in grado di:

• Comprendere le istruzioni di un medico.
• Trovare le informazioni corrette nella cartella di un paziente.
• Applicare una logica clinica condizionale.
• Selezionare e richiamare le funzioni EHR corrette.
• Completare l'azione richiesta senza produrre output non validi o incompleti.

La sua metrica principale è il successo end-to-end del compito. Un modello deve completare il compito correttamente, non limitarsi a fornire una spiegazione plausibile.

Risultati del benchmark

Claude 3.5 Sonnet v2 ha prodotto il tasso di successo complessivo più alto, pari a 69.67%, seguito da GPT-4o con 64.0%, da DeepSeek-V3 con 62.67% e da Gemini 1.5 Pro con 62.0%.

Cosa significano i risultati?

Molti modelli sono in grado di gestire compiti EHR strutturati, soprattutto il recupero di informazioni. Tuttavia, anche il modello migliore ha fallito circa il 30% dei compiti complessivi e quasi la metà dei compiti basati su azioni.

Questo livello di affidabilità può essere utile per progetti pilota supervisionati e per supporto amministrativo. Non è sufficiente per azioni non supervisionate relative a farmaci, laboratorio o richieste di consulenza, dove una singola chiamata API errata può modificare la cartella di un paziente.

MedAgentBench evidenzia quindi la differenza tra conoscenza medica e affidabilità operativa: un modello può rispondere bene alle domande mediche pur avendo ancora difficoltà a eseguire flussi di lavoro clinici a più fasi.³

MAST: test di superintelligenza dell'IA medica

MAST è una suite di benchmark di IA medica continuamente aggiornata e gestita dall'ARISE IA Research Network. Invece di misurare una singola capacità ristretta, combina valutazioni che coprono:

• Ragionamento diagnostico
• Ragionamento gestionale
• Sicurezza del paziente
• Radiologia
• Altre immagini mediche
• Completamento di compiti agentici

I benchmark che la compongono includono First Do NOHARM, CPC-Bench, lo Script Concordance Test, ReXrank Mini, MedAgentBench v2 e PhysicianBench.

MAST pubblica sia un indice composito generale sia un indice composito incentrato sui clinici. I punteggi utilizzano una media armonica con pesi uguali, il che significa che una prestazione scarsa in un'area riduce il punteggio complessivo più di quanto farebbe con una media semplice. Le prestazioni agentiche sono riportate separatamente anziché essere incluse negli indici compositi.

MAST mira a misurare se un sistema di IA possieda capacità cliniche ampie ed equilibrate, anziché la capacità di ottimizzare i risultati per un singolo esame o dataset.

Risultati del benchmark

Al 17 luglio 2026, GPT-5.5 era in testa alla classifica pubblica composita con 61.6%, seguito da Gemini 3.5 Flash con 59.4%, da Claude Opus 4.7 con 59.0% e da Gemini 3.1 Pro con 58.7%.

Le differenze relativamente contenute tra i modelli principali contrastano con variazioni più ampie a livello dei singoli benchmark. Ad esempio, i sistemi clinici specializzati basati su retrieval guidano il benchmark di sicurezza First Do NOHARM, mentre i modelli generici tendono a offrire una copertura più ampia nei compiti di ragionamento e imaging.

Cosa significano i risultati?

Nessun modello dimostra prestazioni uniformemente elevate in tutte le dimensioni cliniche. I punteggi compositi nella fascia bassa del 60% indicano che anche i sistemi leader presentano debolezze importanti che emergono quando il ragionamento diagnostico, le decisioni terapeutiche, la sicurezza e l'interpretazione delle immagini vengono valutati insieme.

Il benchmark mostra anche perché la scelta dell'IA sanitaria debba essere specifica per il caso d'uso. Un modello che guida la classifica complessiva potrebbe non essere il sistema migliore per la revisione della sicurezza, la radiologia o l'automazione della cartella clinica elettronica. Le organizzazioni sanitarie dovrebbero quindi esaminare i risultati a livello di dimensione anziché affidarsi a un singolo punteggio composito.⁴

Casi d'uso dell'IA in ambito sanitario

Assistenza ai pazienti

1. Reparti virtuali

Un reparto virtuale è un modello assistenziale in cui i pazienti ricevono cure di livello ospedaliero a casa, monitorati a distanza dal personale medico.

Esempio reale: reparti virtuali del NHS

Migliaia di bambini gravemente malati in Inghilterra sono ora curati a casa attraverso i “reparti virtuali” del NHS, evitando lunghi ricoveri ospedalieri. Grazie a dispositivi indossabili come cardiofrequenzimetri e misuratori di ossigeno, i medici possono monitorare i parametri vitali dei pazienti e intervenire rapidamente in caso di cambiamenti.

I bambini con patologie come asma, problemi cardiaci, infezioni e malattie a lungo termine ricevono cure di livello ospedaliero a distanza, con infermieri che si recano a domicilio quando servono esami o farmaci. I dati vengono monitorati 24 ore su 24 dai team clinici attraverso piattaforme come Feebris, che utilizza l'IA per segnalare segnali di allarme precoci (vedi Figura 1).

Figura 1: esempio di monitoraggio del polso di Feebris.

Per le famiglie l'impatto emotivo è significativo. Essere curati a casa riduce lo stress e aiuta i bambini a sentirsi più sicuri e a proprio agio. I dirigenti del NHS affermano che i reparti virtuali stanno liberando posti letto negli ospedali, rendendo al contempo l'assistenza più adatta ai bambini, e prevedono che l'assistenza a distanza diventi lo standard per molte patologie nei prossimi anni.⁵

2. Diagnosi assistita e prescrizione

I chatbot basati su IA possono aiutare i pazienti nell'autodiagnosi di patologie lievi o assistere i medici nella diagnosi basata su sintomi, anamnesi e dati diagnostici.

Uno studio progettato per valutare quanto bene ChatGPT riesca a diagnosticare le patologie e quanto spesso raccomandi di consultare un medico ha rilevato risultati contrastanti relativamente alla sua affidabilità diagnostica.

Per cinque giorni, i ricercatori hanno posto a ChatGPT le stesse domande su cinque comuni patologie ortopediche. Le risposte sono state classificate come corrette, parzialmente corrette, errate oppure come un elenco di possibili diagnosi. Sono state misurate l'accuratezza e la coerenza delle risposte, e la capacità di ChatGPT di diagnosticare con precisione le patologie ortopediche è risultata incoerente.

Inoltre, le sue raccomandazioni di rivolgersi a un medico non erano sempre decise. ChatGPT potrebbe essere utile come primo passo, ma c'è il rischio di affidarsi a esso per l'autodiagnosi senza un adeguato consiglio medico.⁶

Esempio reale: Ochsner Health con DeepScribe

In precedenza i medici dedicavano molto tempo alla documentazione delle visite dei pazienti (spesso oltre l'orario di lavoro), con un impatto negativo sia sull'accuratezza sia sull'equilibrio tra vita professionale e privata. Ochsner Health ha stretto una partnership con DeepScribe per ridurre il carico amministrativo della documentazione clinica nella sua rete multispecialistica.

L'IA ambientale di DeepScribe cattura le conversazioni in tempo reale e genera note altamente personalizzabili e specifiche per specialità, consentendo ai medici di concentrarsi maggiormente sull'interazione con i pazienti.

Di conseguenza, il sistema ha raggiunto un tasso di adozione tra i medici del 78% e un tasso di soddisfazione dei pazienti del 96%, riducendo significativamente i tempi di documentazione e migliorando la qualità delle note.⁷

Esempio reale: DxGPT

DxGPT è uno strumento di intelligenza aumentata progettato per supportare la diagnosi clinica fornendo una diagnosi differenziale strutturata invece di testo libero.

Genera cinque ipotesi diagnostiche con i sintomi a favore e contro ciascuna, utilizzando modelli linguistici avanzati all'interno di un quadro controllato volto a garantire pertinenza e sicurezza.

Gli studi iniziali di validazione, incluso il lavoro con l'ospedale Sant Joan de Déu, suggeriscono livelli di accuratezza paragonabili a quelli degli esperti clinici. Tuttavia, il sistema non è concepito per fornire diagnosi autonome e deve essere interpretato da professionisti qualificati.

DxGPT pone l'accento su rigorose pratiche di protezione dei dati, tra cui l'anonimizzazione automatica, l'elaborazione in memoria, l'assenza di conservazione dei dati personali e la conformità a GDPR, HIPAA e al futuro IA Act dell'UE.⁸

Esempio reale: OpenAI for Healthcare

OpenAI for Healthcare è una suite di strumenti di IA conformi a HIPAA che supportano i flussi di lavoro clinici, operativi e amministrativi all'interno di ospedali, sistemi sanitari e altri contesti assistenziali.

Una delle capacità principali di OpenAI in ambito sanitario è il supporto clinico basato sull'evidenza per la diagnosi. Lo strumento fornisce risposte ancorate alla letteratura medica pertinente, inclusi studi sottoposti a revisione paritaria, linee guida di sanità pubblica e linee guida cliniche.

Includono inoltre citazioni trasparenti che elencano titoli, riviste e date di pubblicazione, consentendo così una rapida verifica delle fonti, supportando il ragionamento clinico e facilitando un'assistenza tempestiva al paziente.⁹

3. Strumenti di IA per la salute mentale

L'IA è sempre più utilizzata nell'assistenza alla salute mentale per favorire l'individuazione precoce, il trattamento e il supporto continuo. Questi strumenti di IA per la salute mentale analizzano testo, voce, espressioni facciali, dispositivi indossabili e cartelle cliniche per individuare i primi segnali di condizioni come ansia e depressione, prevedere il rischio e personalizzare il trattamento.

Inoltre, i chatbot e le piattaforme digitali offrono supporto emotivo, guida terapeutica, abbinamento con il terapeuta e monitoraggio continuo, riducendo al contempo il carico di lavoro dei clinici attraverso l'automazione. Sebbene questi strumenti amplino l'accesso e migliorino l'efficienza, restano sfide legate a privacy, pregiudizi, regolamentazione e alla necessità di garantire che l'IA supporti anziché sostituire l'assistenza umana.

Esempio reale: Verint (Cogito)

Cogito¹⁰ utilizza l'intelligenza artificiale avanzata per migliorare l'assistenza alla salute mentale fornendo strumenti di intelligenza emotiva in tempo reale e di analisi conversazionale:

• Coaching di intelligenza emotiva in tempo reale: la piattaforma di Cogito analizza i segnali vocali durante le interazioni con i pazienti, fornendo una guida in tempo reale ai care manager. Questo li aiuta a dimostrare empatia, costruire fiducia e migliorare il coinvolgimento dei pazienti, elementi cruciali per il successo degli interventi di salute mentale. ​
• Monitoraggio della salute comportamentale: la piattaforma raccoglie in modo passivo e sicuro i dati comportamentali tramite applicazioni mobili e li analizza rispetto ai criteri clinici di valutazione della salute mentale. Questo monitoraggio continuo aiuta a individuare precocemente i problemi di salute comportamentale, consentendo interventi tempestivi.

Esempio reale: Headspace

Headspace, precedentemente Ginger e Headspace Health, utilizza l'analisi predittiva per identificare le persone a rischio di problemi di salute mentale monitorando comportamenti come aumento dello stress, disturbi del sonno e ritiro sociale.

Quando i modelli suggeriscono un potenziale problema, la piattaforma contatta proattivamente l'utente, offrendo ulteriore supporto, come il collegamento con coach di salute mentale.¹¹

Esempio reale: ThroughLine

ThroughLine è una piattaforma di infrastruttura digitale che consente a siti web, app e comunità online di offrire accesso a un supporto affidabile e gestito da persone per le crisi e la salute mentale.

Integra i principi dell'affective computing e dell'IA per la salute mentale per abbinare in modo intelligente gli utenti alle linee di assistenza più pertinenti, attingendo a una rete globale verificata di oltre 1.300 servizi in 150 paesi.

Coprendo aree critiche come il suicidio, l'abuso, l'autolesionismo e il supporto LGBTQ+, ThroughLine offre l'integrazione tramite un'app web, un widget incorporabile o API per sviluppatori.

La piattaforma pone l'accento sulla tutela attraverso rigorosi standard di verifica, politiche assistenziali inclusive e analisi che mettono la privacy al primo posto, aiutando al contempo i partner a soddisfare requisiti normativi come il GDPR e il Digital Services Act dell'UE.¹²

4. Chatbot di assistenza clienti in ambito sanitario

I chatbot di assistenza clienti possono rispondere alle domande dei pazienti su appuntamenti, fatturazione o rinnovo delle prescrizioni.

Ciò può migliorare la velocità e l'accuratezza delle diagnosi, ridurre il carico di lavoro degli operatori sanitari e consentire una migliore allocazione delle risorse. I medici possono concentrarsi sui casi più complessi, mentre gli strumenti di IA forniscono valutazioni iniziali o secondi pareri per quelli di routine.

Esempio reale: chatbot oncologico basato su IA presso l'ospedale SSG

Nel 2025, l'ospedale SSG ha lanciato un chatbot IA specificamente per i pazienti oncologici e per chi li assiste. Fornisce indicazioni immediate sulle opzioni di trattamento (come chirurgia, chemioterapia e radioterapia), istruzioni per l'assistenza post-trattamento, gestione dei sintomi e degli effetti collaterali e dettagli sugli ambulatori in più lingue. Il chatbot ha l'obiettivo di ridurre l'ansia e offrire un'assistenza clienti più accessibile e facile da navigare.¹³

5. Agenti IA in ambito sanitario

Gli agenti IA assistono in ambito sanitario automatizzando le attività, migliorando il processo decisionale e l'assistenza ai pazienti. Analizzano i dati medici per la diagnosi, suggeriscono trattamenti personalizzati, prevedono gli esiti e gestiscono le attività amministrative.

Gli strumenti di IA agentica consentono inoltre il monitoraggio in tempo reale e le consulenze virtuali, aumentando l'efficienza e riducendo gli errori.

Esempio reale: Prosper agente vocale IA per Northeast OB/GYN

Northeast OB/GYN faticava a stare al passo con la rapida crescita a causa di carenza di personale, elevato turnover e volumi di chiamate in aumento, con conseguenti lunghi tempi di attesa, prestazioni dei pazienti non verificate e burnout del personale.

Per affrontare il problema, lo studio ha implementato Prosper come soluzione di front office basata su IA che automatizza la pianificazione degli appuntamenti, le cancellazioni, la verifica delle prestazioni e la gestione delle liste d'attesa, instradando i casi complessi al personale.

Dopo un'implementazione graduale, il sistema è stato rapidamente integrato nelle operazioni quotidiane, gestendo tutte le chiamate in arrivo e risolvendone circa il 50% senza intervento umano. Ciò ha portato a una riduzione del 40% dei costi operativi, a un aumento del 12% degli appuntamenti programmati e a una copertura costante 24/7.¹⁴

Esempio reale: Claude for Healthcare

Claude for Healthcare¹⁵ è il prodotto pronto per HIPAA di Anthropic che consente a fornitori di assistenza sanitaria, startup e pazienti di utilizzare Claude in sicurezza per attività mediche e amministrative.

Estende le funzionalità esistenti di Claude con connettori specifici per il settore sanitario, competenze agentiche e controlli di conformità per consentire alle organizzazioni di lavorare direttamente con dati clinici, di copertura assicurativa e di fatturazione.

Le caratteristiche principali includono:

• Connettori di dati sanitari: Forniscono accesso diretto a fonti standard del settore, tra cui il CMS Coverage Database, l'ICD-10, il National Provider Identifier Registry e PubMed.
• Supporto allo sviluppo FHIR: per semplificare l'integrazione tra i sistemi sanitari che utilizzano lo standard FHIR, riducendo i tempi di sviluppo e gli errori di integrazione.
• Flussi di lavoro per autorizzazioni preventive: un modello di revisione configurabile per le autorizzazioni preventive che aiuta a verificare in modo incrociato le politiche di copertura, le linee guida cliniche, le cartelle dei pazienti e la documentazione dei ricorsi.
• Coordinamento dell'assistenza e triage: supporto nell'ordinare e dare priorità ai messaggi dei pazienti, alle richieste di consulenza e ai passaggi di consegna per garantire che le questioni urgenti ricevano un'attenzione tempestiva.
• Piattaforma per startup del settore sanitario: API e strumenti per sviluppatori che consentono alle startup di creare soluzioni basate su IA come il supporto alla documentazione clinica, gli strumenti di revisione delle cartelle e l'automazione amministrativa.
• Integrazioni dei dati sanitari personali (USA): accesso facoltativo e controllato dall'utente ai risultati di laboratorio e alle cartelle cliniche tramite HealthEx, Function, Apple Health e Android Health Connect, consentendo a Claude di riassumere la storia clinica, spiegare i risultati e aiutare a prepararsi alle visite cliniche.
• Controlli per privacy e sicurezza: consenso esplicito dell'utente, controllo granulare delle autorizzazioni, nessun addestramento sui dati sanitari personali, dichiarazioni di non responsabilità contestuali e indicazioni a consultare i professionisti sanitari quando opportuno.

Esempio reale: Sully.ai

Parikh Health, guidata dal dott. Neesheet Parikh, ha notevolmente migliorato le proprie operazioni e l'assistenza ai pazienti integrando Sully.ai con le proprie cartelle cliniche elettroniche (EMR).

Il sistema di accettazione basato su IA personalizza le interazioni con i pazienti, mentre l'automazione delle attività di front office consente al personale di concentrarsi maggiormente sull'assistenza.

Questa collaborazione con Sully.ai ha ridotto le operazioni per paziente di 10x e ha ridotto il tempo dedicato alle attività amministrative, come la gestione delle cartelle cliniche, da 15 minuti a 1-5 minuti. Ciò ha portato a un aumento dell'efficienza e della velocità pari a 3x.

Inoltre, la piattaforma ha ridotto il burnout dei medici del 90%, consentendo interazioni con i pazienti più mirate e significative.¹⁶

Esempio reale: piattaforma Agentic-IA Healthcare

Agentic-IA Healthcare è un prototipo di ricerca che combina più agenti IA con salvaguardie integrate per privacy, spiegabilità e conformità normativa.

Il sistema utilizza crittografia, accesso basato sui ruoli e registri di audit per supportare flussi di lavoro sanitari più sicuri, offrendo al contempo supporto multilingue in inglese, francese e arabo per migliorare l'inclusività.¹⁷

6. Verifica delle prescrizioni

La tecnologia IA aiuta gli operatori sanitari a ridurre gli errori di prescrizione analizzando le prescrizioni per potenziali interazioni farmacologiche, dosaggi errati e allergie dei pazienti.

Ciò riduce il rischio di eventi avversi da farmaci, una fonte significativa di complicanze e costi in ambito sanitario.

7. Gestione della gravidanza

I sistemi di IA possono essere impiegati per monitorare la salute sia della madre sia del feto tramite dispositivi indossabili e sistemi di monitoraggio remoto.

Questi strumenti sfruttano i dati dei parametri vitali e di altre metriche per prevedere e diagnosticare precocemente potenziali complicanze. Ciò migliora gli esiti della gravidanza e riduce i tassi di mortalità materna e infantile.

8. Triage di prioritizzazione in tempo reale

L'analisi prescrittiva basata su IA può analizzare i dati dei pazienti, come sintomi, anamnesi e parametri vitali, per aiutare i professionisti sanitari a dare priorità ai casi in tempo reale.

Esempio reale: Lightbeam Health

Lightbeam Health sfrutta l'analisi predittiva per anticipare i rischi per la salute dei pazienti.

Analizza oltre 4.500 fattori, tra cui determinanti clinici, sociali e ambientali, per identificare i rischi nascosti. Il sistema fornisce inoltre raccomandazioni prescrittive per interventi mirati che migliorano gli esiti dei pazienti, come la riduzione dei ricoveri e degli accessi al pronto soccorso.¹⁸

Esempio reale: Wellframe

Wellframe consente ai professionisti sanitari di offrire programmi di assistenza personalizzati e interattivi direttamente ai pazienti tramite un'app mobile. I moduli clinici della piattaforma sono costruiti sulla base di un'assistenza basata sull'evidenza per garantire che i pazienti ricevano indicazioni da pratiche mediche comprovate.

L'app supporta inoltre la comunicazione in tempo reale tra i team assistenziali e i pazienti per un monitoraggio continuo e un intervento immediato quando necessario.

I professionisti sanitari possono personalizzare l'esperienza per ciascun paziente affrontando al contempo le condizioni di salute individuali, come la gestione delle malattie croniche o il follow-up post-dimissione.

La tecnologia IA di Wellframe fornisce ai pazienti piani di assistenza personalizzati e mette a disposizione dei clinici informazioni sui dati tramite una dashboard. Queste informazioni in tempo reale aiutano a dare priorità ai pazienti ad alto rischio e facilitano un'erogazione più efficiente dell'assistenza sanitaria.

Wellframe consente di ottenere migliori esiti per i pazienti grazie a queste capacità, supporta l'assistenza preventiva e favorisce relazioni più personalizzate tra i pazienti e i loro team di assistenza.¹⁹

9. Triage in tempo reale

L'integrazione dell'IA per la prioritizzazione garantisce che i casi più critici siano trattati per primi, migliorando così l'efficienza del pronto soccorso e gli esiti dei pazienti.

Esempio reale: Enlitic

Le soluzioni di triage dei pazienti di Enlitic sfruttano le tecnologie IA per migliorare l'efficienza dei sistemi sanitari esaminando i casi medici in arrivo e valutandoli per molteplici reperti clinici.

Questi reperti vengono quindi ordinati per priorità, garantendo che i casi più urgenti siano instradati ai professionisti sanitari appropriati nella rete. Questo processo consente ai professionisti sanitari di affrontare più rapidamente i casi ad alta priorità, migliorando l'assistenza complessiva ai pazienti e riducendo i ritardi nella diagnosi e nel trattamento.

Automatizzando il triage con l'IA, le soluzioni di Enlitic aiutano a ridurre il carico manuale sui clinici e a semplificare i flussi di lavoro, in particolare in radiologia. La piattaforma aumenta inoltre la qualità dei dati sanitari standardizzando i dati di imaging medico, garantendo che le immagini siano correttamente etichettate e instradate.²⁰

10. Farmaci e assistenza personalizzati

L'IA consente lo sviluppo di piani di trattamento personalizzati analizzando i dati individuali dei pazienti, inclusi informazioni genetiche, stile di vita e anamnesi. La medicina personalizzata aiuta a migliorare l'efficacia del trattamento, a ridurre gli effetti collaterali e a contenere i costi sanitari evitando trattamenti non necessari e concentrandosi sui risultati migliori per ciascun paziente.

Gli strumenti di IA in ambito sanitario possono aiutare gli utenti a trovare i migliori piani di trattamento in base ai loro dati clinici, riducendo così i costi e aumentando l'efficacia dell'assistenza.

Esempio reale: Aitia

L'azienda utilizza l'apprendimento automatico per abbinare i pazienti ai trattamenti più efficaci per loro.²¹

Esempio reale: Oncora Medicals

Oncora è in grado di analizzare e apprendere dai dati dei sistemi sanitari per consentire un trattamento personalizzato, in particolare per i pazienti oncologici.²²

11. Analisi dei dati dei pazienti

Le soluzioni di analisi in ambito sanitario possono ricavare informazioni dai dati clinici per fornire ai professionisti sanitari raccomandazioni utili a migliorare l'assistenza ai pazienti, identificare le popolazioni a rischio e ottimizzare l'allocazione delle risorse. Questo approccio contribuisce a ridurre i costi dell'assistenza, migliorando al contempo gli esiti dei pazienti grazie a un processo decisionale più informato.

Esempio reale: Delphi-2M

Delphi-2M è un modello transformer generativo progettato per prevedere la progressione delle malattie nel corso della vita di un individuo. A differenza dei tradizionali modelli per singola malattia, rileva la multimorbilità analizzando oltre 1.000 condizioni contemporaneamente. Costruito su un'architettura GPT-2 modificata, codifica l'età, prevede sia la malattia successiva sia il suo momento di insorgenza e tiene conto delle diagnosi coesistenti.

Oltre alla previsione, Delphi-2M può generare traiettorie di malattia a lungo termine e creare dataset sintetici che preservano i pattern clinici proteggendo al contempo la privacy.

Nonostante questi limiti, Delphi-2M mostra potenziale per la medicina di precisione, lo screening precoce e la pianificazione a livello di sistema. Anticipare i rischi individuali e proiettare il carico di malattia può informare sia l'assistenza ai pazienti sia le politiche sanitarie. Le estensioni future potrebbero integrare dati genomici, di imaging e dei dispositivi indossabili per rafforzare ulteriormente le applicazioni cliniche e di sanità pubblica.²³

Esempio reale: Zakipoint Health

Zakipoint Health fornisce una dashboard completa progettata per offrire una visione trasparente dei rischi e dei costi sanitari di ciascun membro. Questo approccio consente interventi mirati per migliorare gli esiti di salute.

La piattaforma sfrutta l'analisi predittiva per identificare i fattori di costo e i fattori di rischio, aiutando i sistemi sanitari a ridurre i rischi sanitari e a ottenere risparmi.²⁴

12. Robot chirurgici

Gli interventi chirurgici assistiti da robot combinano IA e robot collaborativi. Questi strumenti assistono nelle procedure che richiedono precisione e ripetizione, come la chirurgia laparoscopica.

Questi robot possono seguire movimenti predefiniti senza affaticamento e raggiungere un'elevata precisione. Ciò contribuisce a ridurre il rischio di errore umano, ad accelerare i tempi di recupero e consente ai chirurghi di eseguire procedure più complesse con elevata accuratezza.

Figura 1: esempio di chirurgia robotica.²⁵

13. Robotica assistiva

La robotica assistiva in ambito sanitario migliora l'assistenza ai pazienti e supporta i professionisti medici svolgendo compiti tramite sensori, attuatori e sistemi di controllo intelligenti.

Le applicazioni della robotica assistiva includono esoscheletri che favoriscono la riabilitazione dei pazienti colpiti da ictus o con lesioni al midollo spinale e distributori robotizzati di farmaci che garantiscono un dosaggio accurato. I robot di telepresenza consentono consulti a distanza e gli assistenti infermieristici robotici come Robear aiutano a sollevare o spostare i pazienti in sicurezza.

Queste tecnologie migliorano efficienza, accuratezza ed esiti dei pazienti in diversi contesti clinici.

Esempio reale: il LUCAS 3

Il LUCAS 3 è un sistema meccanico di compressioni toraciche sviluppato da Stryker. Fornisce compressioni costanti e di alta qualità durante la rianimazione cardiopolmonare (RCP), contribuendo a mantenere il flusso sanguigno nei pazienti in arresto cardiaco (vedi immagine sotto).

Il dispositivo è portatile, alimentato a batteria e progettato per l'uso in ambulanze, ospedali o scene di emergenza.

Riduce il carico fisico sui soccorritori e migliora gli esiti della RCP garantendo compressioni ininterrotte, anche durante il trasporto o la defibrillazione.

Figura 2: sistema di compressioni toraciche LUCAS 3.²⁶

Imaging medico e diagnosi

14. Diagnosi precoce

L'IA può analizzare cartelle cliniche, dati di laboratorio e risultati di imaging per rilevare i primi segni di malattie croniche come cancro, diabete o patologie cardiovascolari. La diagnosi precoce consente interventi tempestivi, che possono migliorare gli esiti dei pazienti e ridurre i costi di trattamento a lungo termine.

Esempio reale: iCAD

iCAD, che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le mammografie, rilevando i primi segni di cancro al seno e assistendo i radiologi nel formulare diagnosi più accurate. Questo progresso ha contribuito a migliori esiti per i pazienti e a una riduzione delle diagnosi di falsi positivi.

iCAD Breast Health Solutions fornisce software avanzati per la tomosintesi digitale del seno (DBT), la valutazione della densità mammaria, la mammografia 2D e la valutazione personalizzata del rischio.²⁷

Esempio reale: ricerca per lo screening supportato dall'IA

Un ampio studio clinico randomizzato condotto in Svezia ha valutato se l'aggiunta dell'IA allo screening mammografico influenzi il tasso di tumori della mammella intervallari rispetto alla doppia lettura standard da parte dei radiologi.

Oltre 105.000 donne sono state assegnate allo screening supportato dall'IA o allo screening convenzionale senza IA. Lo studio ha rilevato che lo screening supportato dall'IA ha ottenuto un tasso di tumori intervallari non peggiore di quello della pratica standard, soddisfacendo i criteri di non inferiorità dello studio. Sebbene i tassi complessivi di tumori intervallari fossero simili, il gruppo con IA presentava meno tumori intervallari invasivi e ad alto rischio.

La sensibilità dello screening è risultata significativamente più alta con l'IA, senza alcuna perdita di specificità, e questi miglioramenti sono stati coerenti tra le diverse fasce d'età e le categorie di densità mammaria.

Nel complesso, i risultati suggeriscono che la mammografia assistita dall'IA può migliorare l'individuazione del cancro e l'efficienza dello screening, sostenendone la potenziale adozione nella pratica clinica di routine.²⁸

Esempio reale: Google Health

La ricerca sullo screening del cancro al seno di Google Health indica che il suo modello di IA può rilevare i segni del cancro al seno con un'accuratezza simile a quella dei radiologi.

Il sistema è addestrato su un gran numero di mammografie anonimizzate per apprendere i pattern associati al cancro ed è in fase di valutazione in contesti clinici reali. Gli sforzi collaborativi coinvolgono pazienti, medici e professionisti sanitari, oltre a partnership con istituzioni come Northwestern Medicine, l'Imperial College London, diversi trust del NHS e la Japanese Foundation for Cancer Research.

Questi studi esaminano come il modello potrebbe aiutare a dare priorità ai casi a rischio più elevato, fungere da secondo lettore nei flussi di lavoro di screening e supportare un'individuazione più coerente e inclusiva in popolazioni diverse.²⁹

Esempio reale: Ezra

Ezra sfrutta l'IA nell'analisi di scansioni di risonanza magnetica total body per supportare i medici nell'individuazione precoce del cancro.³⁰

15. Approfondimenti dall'imaging medico

Gli strumenti basati su IA possono migliorare l'analisi delle immagini mediche (ad esempio radiografie, risonanze magnetiche e TAC) individuando pattern che i radiologi umani potrebbero non notare. Queste informazioni aiutano a diagnosticare le malattie prima e con maggiore accuratezza.

L'IA viene inoltre utilizzata per diagnosticare il COVID-19 dai dati di imaging, consentendo un'identificazione più rapida dei casi critici che necessitano di supporto ventilatorio.

L'imaging medico basato su IA è inoltre ampiamente utilizzato per diagnosticare i casi di COVID-19 e identificare i pazienti che necessitano di supporto ventilatorio.

Esempio reale: Median Technologies

Median Technologies ha introdotto eyonis LCS, un software basato su IA che migliora l'individuazione precoce del cancro al polmone analizzando le TAC a basso dosaggio. Progettato per assistere i radiologi nell'identificazione e nella caratterizzazione dei noduli polmonari sospetti, lo strumento mira ad aumentare l'accuratezza diagnostica e a ridurre i falsi positivi.

Testato in due importanti studi clinici (REALITY e RELIVE), eyonis™ LCS ha mostrato miglioramenti statisticamente significativi nell'individuazione del cancro al polmone in stadio iniziale. Il software è ora in attesa delle approvazioni FDA 510(k) e del marchio CE, previste per la metà del 2025, in vista del lancio commerciale pianificato.

Oltre all'individuazione, eyonis™ LCS affronta la variabilità tra radiologi e si integra nei flussi di lavoro clinici, offrendo una soluzione scalabile per i programmi di screening del cancro al polmone negli Stati Uniti e in Europa.³¹

Esempio reale: Radiobotics RBfracture

Lo strumento RBfracture di Radiobotics, basato su IA, è stato approvato per l'uso nel NHS dal NICE (National Institute for Health and Care Excellence) come una delle quattro tecnologie IA a supporto dell'individuazione delle fratture su radiografie in regime di urgenza.

RBfracture ha dimostrato una migliore sensibilità diagnostica, dal 74% all'83%, senza sacrificare la specificità, affrontando così problemi come le fratture non rilevate, la carenza di personale e l'affaticamento dei medici, in particolare nei centri più piccoli o rurali.³²

Esempio reale: Huiying Medical

Huiying Medical, azienda cinese di dispositivi medici, ha creato una soluzione di imaging IA in grado di rilevare il COVID-19 tramite TAC toraciche. Secondo l'azienda, questa soluzione potrebbe essere utile nelle aree prive di accesso all'RT-PCR, il metodo standard di test per il COVID-19.

Huiying ha sviluppato gli algoritmi di IA utilizzando dati TAC provenienti da oltre 4.000 casi di coronavirus. Il sistema esamina l'opacità a vetro smerigliato (GGO) nei polmoni, un segno di riempimento parziale degli spazi aerei, insieme ad altri indicatori, per valutare la probabilità di infezione da COVID-19.

Esempio reale: SkinVision

L'app di SkinVision consente ai pazienti di individuare i primi segni di cancro della pelle utilizzando i propri smartphone. Permettendo agli utenti di scattare foto di alta qualità della propria pelle, concentrandosi su nei o lesioni sospette, le app possono analizzarli con algoritmi di IA.

Questa analisi fornisce una valutazione del rischio immediata, che può aiutare a identificare potenziali problemi come melanoma, carcinoma a cellule squamose o carcinoma basocellulare.

Gli algoritmi di SkinVision sono stati addestrati su un vasto database di immagini dermatologiche per aiutare a distinguere tra condizioni cutanee ad alto e basso rischio. In caso di valutazioni ad alto rischio, l'app raccomanda una consulenza medica professionale.³³

Ricerca e sviluppo

16. Scoperta di farmaci

L'IA accelera la scoperta di farmaci analizzando grandi dataset provenienti dalla ricerca medica, dai dati storici sui trattamenti e dai percorsi biologici. Ciò consente di identificare più rapidamente candidati farmaci promettenti e riduce i costi e i tempi necessari per immettere nuovi farmaci sul mercato.

La tecnologia IA può anche prevedere l'efficacia dei farmaci, il che potrebbe portare a risultati migliori negli studi clinici.

Esempio reale: Boltz-ABFE

Boltz-ABFE³⁴ è un metodo di IA che combina le previsioni del deep learning con simulazioni di energia gratuito. Come AlphaFold, che prevede le strutture proteiche, i modelli Boltz prevedono i complessi proteina-ligando.

Integrando queste previsioni basate su IA con calcoli fondati sulla fisica, Boltz-ABFE estende l'ambito della FEP alle fasi iniziali della scoperta di farmaci, consentendo ai ricercatori di valutare le molecole candidate in modo più efficiente mantenendo l'accuratezza.

Come funziona Boltz-ABFE

• Utilizza Boltz-1 e Boltz-2, modelli di IA addestrati a prevedere i complessi proteina-ligando direttamente dalle sequenze proteiche e dalle informazioni sui ligandi.
• Applica il raffinamento della struttura per correggere problemi come errori nell'ordine dei legami, errori di stereochimica e scontri sterici.
• Utilizza un processo di re-docking in cui i ligandi vengono adattati con software di docking per migliorare geometria e accuratezza.
• Aumenta l'affidabilità rimuovendo le regioni a bassa confidenza e includendo i partner di legame quando necessario.

Risultati dei benchmark

• Testato su quattro proteine (TYK2, CDK2, JNK1, P38) del set di benchmark FEP+.
• Ha prodotto stime dell'energia di legame spesso entro 1 kcal/mol dai risultati sperimentali.
• In alcuni casi, ha eguagliato o superato le simulazioni basate su strutture cristallografiche.
• Ha mostrato sensibilità ai dettagli strutturali, rendendo importanti le fasi di correzione come il re-docking.

Esempio reale: NuMedii

L'azienda biofarmaceutica NuMedii ha sviluppato la tecnologia AIDD (Artificial Intelligence for Drug Discovery) che sfrutta Big Data e IA per scoprire rapidamente connessioni tra farmaci e malattie a livello sistematico.³⁵

Esempio reale: Insilico Medicine

Insilico Medicine, azienda biotech con sede a Boston e Hong Kong, ha annunciato una pietra miliare nello sviluppo di farmaci basato su IA.

Il loro composto principale, rentosertib, progettato interamente con l'intelligenza artificiale, ha dimostrato risultati promettenti in uno studio clinico di fase intermedia per la fibrosi polmonare idiopatica (IPF), una malattia polmonare progressiva e attualmente incurabile.

Nello studio, i pazienti che hanno ricevuto la dose più alta di rentosertib hanno mostrato miglioramenti notevoli della funzionalità polmonare. Le analisi dei biomarcatori hanno confermato che il farmaco colpiva efficacemente una proteina specifica associata all'IPF, come previsto dagli algoritmi di IA di Insilico.³⁶

17. Analisi ed editing genetico

L'IA aiuta ad analizzare i dati genetici per comprendere le variazioni genetiche e prevedere gli effetti dell'editing genetico.

Questa tecnologia aiuta inoltre i ricercatori a prevedere come specifiche modifiche genetiche possano influire sul rischio di malattia o sugli esiti del trattamento, consentendo terapie genetiche più precise ed efficaci.

Esempio reale: crossNN

Ricercatori della Charité, Universitätsmedizin Berlin, hanno sviluppato un modello di IA chiamato crossNN in grado di rilevare e classificare con precisione oltre 170 tipi di cancro utilizzando l'impronta epigenetica dei tumori.

Questo approccio non invasivo analizza materiale genetico, come il liquido cerebrospinale, rendendolo particolarmente utile nei casi in cui le biopsie sono troppo rischiose, come nei tumori cerebrali.

L'IA confronta i dati tumorali sconosciuti con migliaia di profili di riferimento utilizzando una rete neurale addestrata su oltre 8.000 campioni, raggiungendo un'accuratezza fino al 99% per i tumori cerebrali e del 978% per tutti i tumori.

A differenza della diagnostica tradizionale che si basa sull'esame dei tessuti, crossNN utilizza i pattern di metilazione del DNA, che sono unici per ciascun tipo di tumore. La tecnologia è progettata per essere sia altamente affidabile sia spiegabile, caratteristica essenziale per l'uso clinico.³⁷

Esempio reale: SOPHiA GENETICS

SOPHiA GENETICS offre ai genetisti la piattaforma SOPHiA DDM™, che utilizza l'IA per migliorare l'analisi genomica. La piattaforma automatizza il rilevamento, l'annotazione e la prioritizzazione delle varianti complesse nei dati di sequenziamento di nuova generazione (NGS), consentendo informazioni più rapide e accurate.

Si integra negli ambienti di laboratorio esistenti, facilita la collaborazione attraverso una rete globale di esperti e include strumenti come Alamut™ Visual Plus per un'analisi dettagliata delle varianti.

Il programma MaxCare offre inoltre supporto con consulenze in loco, formazione e valutazioni delle prestazioni per garantire un'implementazione di successo.³⁸

18. Efficacia comparativa di dispositivi e farmaci

L'IA può valutare e confrontare l'efficacia di diversi dispositivi medici o farmaci analizzando gli esiti clinici e i dati dei pazienti.

Ciò aiuta gli operatori sanitari a fare scelte più informate sui trattamenti più efficaci, riducendo al contempo i tentativi ed errori negli interventi medici.

Esempio reale: 4Quant

4Quant sfrutta l'analisi dei big data e la tecnologia di deep learning per estrarre informazioni significative da immagini e video, supportando la progettazione e l'ottimizzazione degli esperimenti. La loro piattaforma applica algoritmi di apprendimento automatico per elaborare grandi quantità di dati visivi, consentendo a ricercatori e professionisti sanitari di analizzare efficacemente informazioni complesse.

Automatizzando l'estrazione di informazioni operative dai dati di imaging, 4Quant consente agli utenti di identificare i componenti e i pattern chiave più rilevanti per le loro specifiche esigenze sperimentali. Ciò può essere particolarmente utile in settori come la ricerca scientifica, la medicina e le applicazioni industriali, dove l'analisi dei dati visivi è fondamentale per il processo decisionale.

Le soluzioni di 4Quant offrono inoltre personalizzazione in base alle specifiche esigenze degli utenti per analisi più mirate. Questo approccio riduce il tempo e lo sforzo necessari per analizzare grandi dataset e migliora la precisione e la qualità delle informazioni.³⁹

Gestione dell'assistenza sanitaria

19. Gestione del marchio e marketing

Le piattaforme di IA possono analizzare la percezione del mercato sanitario e i dati demografici dei pazienti per aiutare i professionisti medici a ottimizzare le proprie strategie di marketing. Ospedali e organizzazioni sanitarie possono migliorare la reputazione del proprio marchio adattando i messaggi e mirando ai segmenti giusti.

20. Prezzi e rischio

I modelli di IA possono prevedere il prezzo ottimale per trattamenti e servizi analizzando concorrenza, domanda di mercato ed esiti dei pazienti.

Ciò aiuta gli operatori sanitari a fissare prezzi competitivi ma redditizi, riducendo al contempo l'onere finanziario per i pazienti e ottimizzando i margini operativi.

21. Ricerche di mercato

L'IA può essere utilizzata per raccogliere informazioni competitive su altri ospedali o fornitori di assistenza sanitaria. Questi dati consentono agli ospedali di confrontare i propri servizi, individuare aree di miglioramento e adattarsi ai cambiamenti del panorama del mercato sanitario.

Esempio reale: MD Analytics

MD Analytics è una soluzione di ricerca di marketing per il settore sanitario e farmaceutico. Lo strumento offre un'ampia gamma di soluzioni di ricerca quantitative e qualitative su misura per ciascuna fase del ciclo di vita di un prodotto.

I loro servizi coprono studi clinici, valutazioni di mercato, analisi del percorso del paziente e valutazioni del processo di acquisto. Le soluzioni pre-lancio includono previsione della domanda, test del concept, ricerche sui prezzi e valutazioni dei programmi di supporto ai pazienti. Le fasi post-lancio e di crescita si concentrano sul coinvolgimento dei clienti, sulla valutazione della forza vendita, sull'ottimizzazione multicanale e sul monitoraggio dei KPI.⁴⁰

22. Operazioni

Le tecnologie di automazione dei processi, come l'automazione intelligente e la RPA, possono gestire operazioni sanitarie come pianificazione, fatturazione e reporting. Automatizzando le attività di routine, gli operatori sanitari possono gratuito il personale per concentrarsi sull'assistenza ai pazienti, riducendo al contempo i costi amministrativi.

Esempio reale: Comet

Comet è il sistema di intelligenza medica di Epic, progettato per aiutare medici, pazienti e sistemi sanitari a prendere decisioni migliori e basate sui dati prevedendo i probabili esiti nel percorso di cura di un paziente.

Addestrato su oltre 100 miliardi di eventi medici anonimizzati in Epic Cosmos, modella sequenze temporali di diagnosi, risultati di laboratorio, farmaci e incontri clinici per simulare scenari futuri, tra cui progressione della malattia, rischio di riammissione e durata della degenza ospedaliera.

Costruito su principi simili a quelli dei modelli linguistici di grandi dimensioni, Comet genera traiettorie di salute plausibili e le sintetizza in informazioni operative integrate nei flussi di lavoro clinici. A differenza degli strumenti tradizionali, sposta la pianificazione dell'assistenza da un approccio reattivo a uno anticipatorio presentando una serie di esiti possibili, aiutando i team ad allocare le risorse, pianificare le dimissioni e gestire i rischi con maggiore fiducia.

Operando secondo rigorosi standard di privacy e sicurezza, Comet ha dimostrato prestazioni di successo in un'ampia gamma di casi valutati. A partire dal 2026, i ricercatori delle organizzazioni partecipanti potranno esplorare Comet in un laboratorio virtuale per affinare i suoi casi d'uso, segnando un passo verso un processo decisionale sanitario più personalizzato, proattivo e sicuro.⁴¹

23. Rilevamento delle frodi

Gli strumenti di IA possono analizzare i pattern nelle richieste di rimborso sanitario per rilevare attività fraudolente come richieste false o fatturazioni eccessive. Ciò aiuta le organizzazioni sanitarie a ridurre al minimo le perdite dovute alle frodi e garantisce che le risorse siano utilizzate in modo più efficiente per l'assistenza ai pazienti.

Esempio reale: Markovate

Un fornitore nazionale di assicurazione sanitaria ha dovuto affrontare un aumento delle richieste fraudolente e delle violazioni dei dati, con conseguenti perdite finanziarie e compromissione della privacy dei pazienti.

Markovate⁴² ha implementato un sistema di rilevamento delle frodi basato su IA che ha analizzato i dati delle richieste di rimborso, segnalato comportamenti sospetti e si è integrato perfettamente con l'infrastruttura del fornitore, garantendo la conformità HIPAA e proteggendo i dati sensibili dei pazienti.

I risultati sono:

• Riduzione delle richieste fraudolente del 30% entro sei mesi.
• Miglioramento della sicurezza dei dati del 25%.
• Elaborazione delle richieste più rapida del 40%, con un aumento dell'efficienza.

Iperautomazione in ambito sanitario

L'iperautomazione è un approccio emergente alla trasformazione digitale che consiste nell'automatizzare il maggior numero possibile di processi aziendali, potenziando digitalmente quelli che non possono essere completamente automatizzati.

L'iperautomazione combina tecnologie di IA, RPA e di computer vision per l'automazione dei processi end-to-end in ambito sanitario.

Ecco i casi d'uso dell'iperautomazione in ambito sanitario:

24. Elaborazione dell'assicurazione sanitaria

Sfruttando i metodi di NLP e i modelli di IA/deep learning, un approccio di iperautomazione può aiutare le aziende di assicurazione sanitaria a:

• Ridurre al minimo il lavoro manuale durante la pre-autorizzazione e l'elaborazione delle richieste di rimborso,
• Ridurre gli errori umani,
• Rilevare e prevenire le frodi sanitarie con maggiore precisione,
• Garantire la soddisfazione dei clienti con cicli di rimborso più brevi.

25. Conformità normativa

Fornitori di assistenza sanitaria, compagnie di assicurazione sanitaria, farmacie e altre entità sanitarie devono conformarsi a normative come HIPAA negli Stati Uniti e GDPR nell'UE.

L'iperautomazione può contribuire a garantire la conformità normativa delle organizzazioni sanitarie:

• I bot intelligenti possono registrare ogni azione nei sistemi sanitari e documentare il registro delle attività quando richiesto.
• I modelli di IA/ML possono essere utilizzati per prevedere potenziali frodi sanitarie,
• L'automazione dei processi di audit interno può aiutare a valutare i rischi e i controlli interni in modo più efficiente e frequente.

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Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese.

Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è analista di settore presso AIMultiple e si occupa di AI models, infrastruttura AI, governance dell'AI e applicazioni aziendali dell'AI. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'AI nel marketing, nella sanità, nelle catene di fornitura e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di gestione di progetti e consulenza. Sıla ha conseguito una laurea magistrale in Psicologia Sociale e una laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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