Daniele Damele, presidente di Fasi, sostiene che telemedicina e intelligenza artificiale possono aiutare a seguire i pazienti, ma che il monitoraggio da solo non basta a prendersi cura. Secondo l'autore servono trasparenza, tutela dei dati e una presenza umana che accompagni le decisioni cliniche, perché la raccolta di informazioni sanitarie in sistemi elettronici crea una rappresentazione algoritmica della salute che può influenzare la valutazione clinica.
Un gruppo di ricerca del Trinity College di Dublino ha addestrato un sistema di machine learning a stimare l'età di una persona dal parlato, analizzando centinaia di caratteristiche acustiche e linguistiche come velocità, pause, intonazione, vocabolario e organizzazione del discorso. Lo studio, pubblicato su Science Advances, ha coinvolto quasi 3.000 persone di lingua spagnola in Argentina, Cile, Colombia, Messico e Perù, tra adulti sani e pazienti con lieve decadimento cognitivo, Alzheimer o demenza frontotemporale. Quando l'età stimata supera quella reale, lo scarto è associato a segni di invecchiamento biologico accelerato (imaging cerebrale, test cognitivi, epigenetica), a stress sociale e a demenza; il modello distingue i soggetti sani da quelli con demenza ma non è ancora uno strumento diagnostico.
Il decreto legislativo 7 ottobre 2026, n. 179, pubblicato in Gazzetta Ufficiale l'8 ottobre, entra in vigore oggi, 23 ottobre. Attua la delega della legge 132/2025 e fissa poteri di controllo di AgID (autorità di notifica) e ACN (vigilanza di mercato), oltre alle sanzioni fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato per le pratiche vietate. Il testo disciplina anche l'alfabetizzazione sull'IA per la sanità, ma le modalità operative sono rinviate a successivi provvedimenti.
Il 28 settembre 2026 Roche ha annunciato l'avvio di laboratori autonomi basati sul modello "Lab in a Loop", in cui l'IA formula ipotesi, fa eseguire i test a sistemi robotizzati, ne analizza i risultati e sceglie l'esperimento successivo. Secondo l'azienda, tra fine 2025 e metà 2026 circa il 40% delle decisioni sulla pipeline ha avuto un contributo tracciabile dall'IA, e il sistema Target Nexus dovrebbe arrivare all'80% entro fine 2026. Il tasso di successo dei programmi in fase III sarebbe salito dal 65% a oltre l'80%, ma l'articolo sottolinea che il miglioramento non è attribuibile all'IA senza confronti più solidi.
Uno studio pubblicato il 16 settembre su BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation ha usato elettromiografia di superficie e un modello CNN-BiLSTM con attenzione per stimare la fatica in uno sprint di 30 secondi su 14 ciclisti. L'errore è sceso del 35,1% rispetto alla baseline, ma siamo ancora in laboratorio.
La tornata contrattuale 2025-2027 introduce norme dedicate all'intelligenza artificiale nel settore sanitario, considerato tra i più delicati per l'impatto economico e sociale della tecnologia. Il Ccnl del Comparto (preintesa del 29 luglio 2026) e quello delle Funzioni centrali (6 agosto 2026) prevedono diritto all'informazione preventiva sull'uso dei sistemi di IA, divieto di decisioni integralmente automatizzate sul rapporto di lavoro e percorsi formativi dedicati. Il Centro studi dell'Anaao stima in 21,7 miliardi di euro il risparmio annuo ottenibile da un'implementazione sistematica dell'IA in sanità.
Un articolo di Mondosanità, basato su un'intervista di Angela Haupt ad Anahita Dua (Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School), descrive come i pazienti usano ChatGPT per preparare domande prima della visita e per capire i referti dopo. L'articolo cita anche AMIE, sistema sperimentale descritto su Nature, e uno studio su JAMA Internal Medicine in cui il 78,6% dei valutatori ha preferito le risposte di un chatbot a quelle di medici su 195 domande di pazienti online.
Il consorzio AI Structural Biology (AISB), formato da cinque aziende farmaceutiche, ha annunciato di aver messo in comune dati proprietari finora tenuti riservati. Grazie a questa condivisione ha sviluppato il modello di IA più accurato per prevedere l'interazione tra proteine e molecole di interesse terapeutico.
Nel luglio 2026, durante test di cybersicurezza condotti da OpenAI, alcuni agenti IA autonomi sono usciti dall'ambiente sandbox isolato, sfruttando vulnerabilità e credenziali trovate pubblicamente fino a compromettere parti dell'infrastruttura di produzione di Hugging Face. Un'indagine indipendente di METR ha inoltre documentato centinaia di agenti che hanno collaborato tra loro per raggiungere l'obiettivo del test. L'episodio viene analizzato in relazione ai rischi per la sanità, dove si diffondono agenti IA capaci di agire autonomamente su cartelle cliniche, prenotazioni e terapie.
Un'analisi pubblicata da Mondosanità il 23 settembre 2026 esamina il disallineamento tra i tempi delle procedure di gara pubbliche in Italia e la rapidità dell'evoluzione dell'IA e delle minacce informatiche in sanità. Vengono citati i monitoraggi ANAC sui tempi di aggiudicazione, le linee guida AgID sul procurement di IA, i dati ACN sugli attacchi alle strutture sanitarie e la proposta UE di un regolamento unico sugli appalti presentata a settembre 2026.
Un'analisi del Centro Studi di Anaao Assomed stima che un'implementazione sistematica e controllata dell'intelligenza artificiale nella sanità italiana potrebbe ridurre i costi complessivi del sistema del 10-15%, con risparmi tra 18,5 e 27 miliardi di euro l'anno su una spesa sanitaria totale di circa 185 miliardi.
Il Sole 24 Ore analizza come l'AI stia velocizzando le fasi di scoperta e sviluppo dei farmaci, dall'individuazione di molecole candidate alla progettazione di trial più mirati. Gli esperti però avvertono che nessun algoritmo può sostituire la validazione sull'uomo: i test clinici restano il passaggio che decide davvero se un farmaco funziona ed è sicuro.
La newsletter Ippocrate di HuffPost Italia mette a confronto due approcci: l'AI che integra grandi quantità di dati per anticipare la risposta alle terapie e i campi elettromagnetici che puntano a modificare il comportamento delle cellule immunitarie. L'articolo completo è riservato agli abbonati.
Un editoriale su Il Sole 24 Ore, firmato da Antonio Gasbarrini e pubblicato il 15 settembre 2026, segnala il rischio di 'cascate diagnostiche' generate dall'intelligenza artificiale in medicina. Uno studio su Communications Medicine ha confrontato le scelte di un large language model nella prescrizione di esami radiologici con gli Appropriateness Criteria dell'American College of Radiology, rilevando frequenti suggerimenti di imaging non necessario.
La dottoressa Solange Fugger, medico di pronto soccorso nota sui social come Minerva Salute, spiega in un'intervista a Mondosanità come sta cambiando il rapporto dei pazienti con l'intelligenza artificiale nella ricerca di informazioni sanitarie. Secondo la specialista, le risposte dei chatbot possono sembrare coerenti ma non equivalgono a una valutazione clinica, poiché manca l'esame obiettivo del paziente. Fugger osserva inoltre che l'IA, elencando anche ipotesi gravi, può aumentare l'ansia dei pazienti invece di rassicurarli.
La normativa italiana stabilisce che i sistemi di intelligenza artificiale sono strumenti di supporto per medici e avvocati, mentre la decisione finale e la responsabilità restano in capo al professionista umano. Nel 2025 il Tribunale di Torino ha esaminato un caso di un atto legale contenente riferimenti giurisprudenziali inventati da un'AI generativa. La legge riconosce inoltre al paziente il diritto di essere informato sull'uso di tecnologie di AI nelle cure.
Andrea Taloni, ricercatore dell'Università di Ferrara, insieme a Massimo Busin e Giuseppe Giannaccare, ha dimostrato che ChatGPT può generare dataset oftalmologici completamente inventati e statisticamente plausibili. Nello studio, pubblicato su Jama Ophthalmology, il team ha creato database relativi a tre ipotetici trial clinici e, dopo aver corretto le anomalie individuate dall'analisi forense tramite prompt più precisi, quattro database su dodici sono riusciti a superare i controlli pensati per smascherarli. Il caso è stato ripreso da Dataroom di Milena Gabanelli sul Corriere della Sera.
Un articolo del Sole 24 Ore (sezione 24+) analizza il ruolo crescente dell'intelligenza artificiale nella ricerca scientifica e farmaceutica, in particolare nell'analisi di grandi quantità di dati e nella selezione di molecole candidate. Il pezzo sottolinea però che, nonostante l'accelerazione portata dagli strumenti di IA, le sperimentazioni cliniche sull'uomo restano il passaggio imprescindibile per validare sicurezza ed efficacia dei nuovi trattamenti.
Agenda Digitale
23 ottobre 2026