AI nella sanità: 3 previsioni per il 2026

Se il 2025 ha insegnato qualcosa al settore sanitario, è che non sta più cercando di recuperare terreno: sta letteralmente superando i limiti del passato. Molte organizzazioni stanno accantonando un approccio graduale all’evoluzione digitale. Stanno passando direttamente a modelli operativi AI-native, aggirando decenni di sistemi e soluzioni legacy. 

Questo salto è alimentato da forti pressioni esterne, tra cui le modifiche alle politiche sui sussidi ACA che stanno ridefinendo il modo in cui gli assicuratori calcolano il rischio, una persistente crisi del personale e forti pressioni economiche, che rendono l’efficienza abilitata dall’AI una leva sempre più strategica per affrontare le sfide finanziarie e operative nel breve e nel lungo termine. Queste dinamiche hanno creato un contesto in cui lo status quo tecnologico non è più sostenibile.

Al centro di questa trasformazione c’è un cambiamento fondamentale nel modo in cui il settore considera il suo asset più strategico: i dati. La crescente sofisticazione delle soluzioni AI sta portando alla luce dati multimodali di alta qualità che molte organizzazioni custodiscono da anni. Oggi li riconoscono come carburante essenziale per l’addestramento dei modelli di machine learning, base per un’AI affidabile e potenziale fonte di ricavi grazie a future efficienze e innovazioni.

Per cogliere questa opportunità e passare dalla semplice sperimentazione tecnologica alla generazione di un ritorno sull’investimento (ROI) misurabile, i dirigenti del settore devono concentrarsi su cambiamenti strategici chiari e decisivi. Sulla base di quanto osserviamo nel settore, ecco le tre principali previsioni che, a nostro avviso, definiranno il successo dell’ecosistema sanitario nel 2026.

1 Il passaggio decisivo a un’agentic AI governata per un ROI misurabile

In tutto il settore, l’adozione dell’AI sta evolvendo da progetti pilota sperimentali a agenti autonomi integrati nei workflow core ad alto valore, tutti operanti sotto rigorosi controlli di governance e con la necessità di dimostrare valore per l’organizzazione. L’healthtech, in particolare, ha il mandato di sviluppare prodotti AI-first, nativi nei workflow e integrati nei processi aziendali, non semplici funzionalità isolate. Ciò richiede di rendere la governance, incluso il monitoraggio del drift e il rilevamento dei bias, una capacità centrale della piattaforma tecnologica.

2 L’interoperabilità dei dati diventa il fondamento di ecosistemi orientati al valore

L’era dei dati in silos sta finendo. La vera interoperabilità, guidata da accesso standardizzato e dati di qualità, è indispensabile per fornire ai modelli AI più avanzati l’ampiezza di insight necessaria a sbloccare la value-based care (VBC) lungo l’intero percorso del paziente.

• Per assicuratori e strutture sanitarie: L’interoperabilità è il catalizzatore del successo nella value-based care. Consente di creare una visione longitudinale e a 360 gradi del paziente e del suo percorso, fondamentale per calcolare correttamente il rischio, prendere decisioni cliniche basate sui dati, misurare gli outcome e gestire in modo efficace la salute della popolazione.

• Per le aziende healthtech: Implementare l’interoperabilità su larga scala consente di offrire soluzioni e collaborare in modo più efficace con assicuratori e strutture sanitarie. Di conseguenza, queste organizzazioni possono realizzare con maggiore efficacia i progetti richiesti dalle iniziative VBC, ad esempio la mappatura del patient journey, la creazione di un master patient index e così via. 

3 I dati come asset strategico per gestire la volatilità del mercato

I dati multimodali di alta qualità non sono più un sottoprodotto della ricerca sanitaria, ma un asset finanziario critico ad alto valore. Sono ormai riconosciuti come carburante essenziale per i modelli di machine learning dell’AI, alla base di tutte le soluzioni AI, oltre che come fonte di vantaggio competitivo e strategico nell’attuale contesto di forti pressioni economiche e di mercato.

• Per le strutture sanitarie: Le attuali pressioni sui costi le spingono ad adottare modelli basati sull’AI per migliorare l’efficienza operativa e clinica, ad esempio la trascrizione delle note mediche o la pianificazione del personale, che si fondano su dati di alta qualità e quasi in tempo reale per garantire sostenibilità finanziaria e ridurre il carico operativo.

• Per gli assicuratori sanitari: La volatilità derivante dai cambiamenti normativi, ad esempio le modifiche ai sussidi ACA, impone l’utilizzo dei dati per una gestione del rischio a risposta rapida e per un coinvolgimento personalizzato degli iscritti, così da contenere il churn e rafforzare la fidelizzazione.

• Per le aziende healthtech: L’obiettivo è estrarre insight da dati sanitari deidentificati e dati real world per generare nuovi potenziali flussi di ricavi. La strategia consiste nello sfruttare secure data clean rooms e architetture di piattaforma in cui assicuratori e strutture sanitarie possono portare le proprie analisi direttamente sui dati, eliminando la necessità di trasferire informazioni sanitarie protette in formato grezzo. Questo approccio consente, ad esempio, di rafforzare le iniziative VBC.

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