Dal software per l’ictus alle diagnosi genetiche assistite da algoritmi: il Lazio si conferma una delle regioni italiane più attive nell’uso dell’IA per migliorare diagnosi, ricerca e formazione medica.
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è passata dalle previsioni ai reparti. In sanità non è più un concetto astratto: è uno strumento che affianca medici, infermieri e ricercatori nelle decisioni cliniche, nei percorsi diagnostici e nella gestione delle informazioni. Un processo che in Italia sta trovando nel Lazio un terreno particolarmente fertile, dove università, ospedali e centri di ricerca lavorano insieme per trasformare l’innovazione in pratiche concrete.
Un quadro normativo solido e un territorio pronto
La Legge n. 132/2025, che ha dato all’Italia il primo riferimento organico per l’uso dell’IA in sanità, chiarisce che la decisione clinica resta sempre in capo al medico, mentre gli algoritmi hanno il ruolo di supporto, con obblighi di tracciabilità e trasparenza. Un approccio che bilancia sicurezza e innovazione, e che in Lazio trova applicazione in diversi progetti già operativi.
Alla base di questo ecosistema c’è anche una solida infrastruttura digitale. La rete Ransan, realizzata da LAZIOcrea, collega oltre cento strutture sanitarie pubbliche con connessioni ad alta velocità, consentendo lo scambio di immagini e dati in tempo reale. È su questa rete che si innestano molte delle applicazioni oggi in uso, permettendo anche agli ospedali periferici di accedere a strumenti avanzati.
Diagnosi più rapide: il caso di Viterbo
All’Ospedale Santa Rosa di Viterbo, un software di intelligenza artificiale analizza in pochi minuti le immagini cerebrali dei pazienti con sospetto ictus. Il sistema identifica le aree colpite e suggerisce ai medici il tipo di intervento più appropriato, riducendo drasticamente i tempi decisionali. Grazie alla connessione Ransan, gli ospedali della provincia possono inviare le immagini al centro di riferimento per una valutazione immediata, un esempio concreto di come la tecnologia possa migliorare la risposta d’urgenza senza centralizzare tutto nei grandi ospedali.
Dati, genetica e nuove forme di ricerca
A Roma, l’Ospedale Pediatrico Bambino Gesù utilizza algoritmi di analisi genetica per individuare patogeni rari in bambini con infezioni complesse: l’uso combinato di metagenomica e IA consente di ottenere diagnosi in tempi molto più rapidi rispetto ai metodi tradizionali. L’ospedale collabora con IBM e con la startup GenomeUp per applicare modelli predittivi anche nello studio dei tumori cerebrali pediatrici, dimostrando come la collaborazione tra medicina e tecnologia possa generare risultati immediatamente utili.
Un altro esempio arriva dal Policlinico Gemelli, dove la piattaforma Gemelli Generator Real World Data raccoglie e analizza milioni di dati clinici per creare modelli predittivi e studiare l’efficacia delle terapie. L’obiettivo è migliorare le decisioni cliniche basandosi su evidenze reali, non solo su studi sperimentali.
Università e formazione
Il contributo delle università è un elemento chiave dell’ecosistema regionale. Alla Sapienza, il progetto FedMedAI ha sviluppato una piattaforma di federated learning che permette di addestrare modelli di IA su dati clinici di più ospedali senza trasferire informazioni sensibili. È una soluzione che affronta direttamente il tema della privacy, oggi centrale nel dibattito sull’uso dei dati sanitari.
Sempre alla Sapienza, il progetto AI-LEARN sperimenta l’utilizzo di avatar-tutor per la formazione degli studenti di medicina, testando se l’IA possa migliorare l’apprendimento clinico. All’Università Campus Bio-Medico, invece, il Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale – area “Salute e Scienze della Vita” – forma i nuovi professionisti chiamati a gestire l’integrazione tra tecnologia e cura.
Opportunità e sfide
Il modello laziale mostra come l’adozione dell’IA non dipenda solo dalle tecnologie disponibili, ma da un equilibrio tra infrastruttura, competenze e governance. I progetti attivi confermano che l’innovazione può portare benefici concreti, ma evidenziano anche le priorità ancora aperte: la necessità di rendere i dati più interoperabili, di formare il personale sanitario e di garantire che le soluzioni digitali siano accessibili su tutto il territorio.
Il Lazio rappresenta quindi un banco di prova per capire come rendere l’intelligenza artificiale una componente stabile del sistema sanitario nazionale, non un’eccezione sperimentale. Un processo che richiederà tempo, coordinamento e soprattutto una visione condivisa: quella di una sanità capace di usare la tecnologia per migliorare l’efficacia delle cure e la qualità del lavoro di chi le eroga.
