Il recente Rapporto OASI 2025 dell’Università Bocconi ha dedicato un capitolo allo sviluppo della piattaforma di intelligenza artificiale a supporto dell’assistenza primaria, promossa da AGENAS nell’ambito della Missione 6 “Salute” del PNRR. Il lavoro è stato condotto dal gruppo di ricerca composto da Giulia Broccolo, Francesca Guerra, Giulio Guidotti e Francesco Longo, con l’obiettivo di analizzare non solo le potenzialità tecnologiche della soluzione, ma soprattutto le condizioni organizzative, professionali e istituzionali necessarie per la sua adozione.
Come sottolineano gli autori dello studio Bocconi, l’AI rappresenta una tecnologia abilitante con applicazioni trasversali lungo l’intera catena del valore dei servizi sanitari: dal supporto alle decisioni cliniche (Clinical Decision Support Systems – CDSS), all’analisi dei big data per finalità gestionali, fino all’automazione di funzioni amministrative. Tuttavia, nonostante queste potenzialità, l’adozione dell’AI nella sanità italiana resta ancora limitata.
Perché l’AI fatica a entrare nella pratica sanitaria
Secondo l’analisi proposta nello studio Bocconi, le ragioni di questa difficoltà non sono riconducibili alla sola maturità tecnologica. A frenare l’implementazione dell’AI concorrono almeno tre fattori strutturali: la necessità di nuove competenze per riprogettare servizi e processi, la qualità e l’interoperabilità ancora insufficiente dei sistemi informativi, e le questioni medico-legali legate all’uso dei dati e alla responsabilità professionale.
L’adozione dell’AI è frenata da mancanza di competenze per riprogettare servizi e processi, scarsa interoperabilità dei dati e questioni medico-legali
Gli autori sottolineano come queste criticità abbiano finora limitato una piena realizzazione del potenziale dell’AI nella pratica organizzativa e clinica, rendendo indispensabile un approccio che integri tecnologia, governance e change management.
La piattaforma AGENAS: obiettivi e caratteristiche
In questo contesto si colloca l’iniziativa di AGENAS, che ha promosso lo sviluppo di una piattaforma di AI a supporto dell’assistenza primaria all’interno del sub-investimento PNRR dedicato all’intelligenza artificiale. La piattaforma rientra nella più ampia strategia della “Casa come luogo di cura e telemedicina”, con l’obiettivo di rafforzare la presa in carico dei pazienti cronici e sostenere modelli innovativi di assistenza territoriale.
Come evidenziato nel Rapporto OASI, la piattaforma si basa su modelli di AI generativa, potenzialmente supportati da tecniche di machine learning, ed è progettata per fornire ai professionisti sanitari un supporto informativo non vincolante. Il sistema consente di consultare in modo trasparente linee guida, letteratura scientifica, PDTA e altri documenti validati, che costituiscono la knowledge base della piattaforma.
Partirà a gennaio 2026 la sperimentazione della piattaforma AI di AGENAS per l’assistenza primaria
Le prime funzionalità sono orientate a tre ambiti principali: inquadramento diagnostico di base, gestione delle cronicità, prevenzione e promozione della salute, con particolare riferimento alle patologie croniche a maggiore prevalenza (diabetologia, pneumologia, cardiologia, oncologia e neurologia).
All’inizio di dicembre AGENAS ha avviato il confronto con le Regioni e le Province autonome di Trento e Bolzano, trasmettendo la richiesta di manifestazione di interesse per la partecipazione alla Fase 2 del progetto. Questa fase prevede il coinvolgimento di 1.500 medici del ruolo unico dell’assistenza primaria, chiamati a contribuire alla sperimentazione sul campo e al progressivo affinamento delle funzionalità dell’infrastruttura.
Come indicato da AGENAS, la sperimentazione prenderà avvio a gennaio 2026 e si svilupperà nell’arco dell’anno, con conclusione prevista entro il 31 dicembre 2026.
Disegno dello studio: un’analisi multilivello
Per comprendere come questa tecnologia possa essere accettata, integrata e governata nel sistema sanitario, lo studio Bocconi ha adottato un approccio qualitativo multilivello, ispirato al framework NASSS (Non-adoption, Abandonment, Scale-up, Spread, Sustainability).
Un gruppo di ricerca di Bocconi ha valutato potenzialità della piattaforma AI e le condizioni organizzative, professionali e istituzionali per l’adozione
Gli autori dello studio sottolineano che l’introduzione di tecnologie complesse come l’AI non è mai un processo lineare, ma richiede il coordinamento di attori e logiche diverse. Per questo l’analisi si è articolata su tre livelli:
- micro, relativo alla pratica clinica dei medici di medicina generale (MMG);
- meso, focalizzato sui modelli organizzativi e sulle strategie manageriali;
- macro, legato alle policy, alla governance e al disegno istituzionale.
Anche la raccolta dati si è sviluppata sui tre livelli. A livello micro, le percezioni dei medici di medicina generale sono state indagate tramite interviste semi-strutturate (marzo-giugno 2025) con referenti sindacali e società scientifiche. A livello meso, i manager sanitari hanno risposto a una survey diffusa da FIASO a 24 aziende sanitarie su tutto il territorio nazionale (giugno 2025). Per il livello macro, l’analisi ha previsto una revisione del capitolato tecnico della gara AGENAS (settembre 2024) e un focus group con referenti istituzionali (luglio 2025) per discutere i risultati precedenti e approfondire le strategie di implementazione della piattaforma.
Il punto di vista dei MMG: opportunità e condizioni di accettazione
I risultati mostrano come i medici di medicina generale percepiscano la piattaforma di AI come una potenziale leva per migliorare l’appropriatezza delle cure e recuperare spazio clinico, oggi spesso eroso da compiti burocratici e da un carico crescente di pazienti cronici. Come ricordano gli autori della survey, ogni MMG ha in carico mediamente circa 600 pazienti cronici, con un volume di richieste quotidiane che rende complessa una gestione proattiva.
Non emergono timori significativi di screditamento professionale o di perdita di autonomia decisionale. Al contrario, lo studio Bocconi evidenzia una disponibilità dei MMG a ridefinire le proprie competenze in un contesto di sanità digitale, a condizione che l’AI non si traduca in un ulteriore aggravio operativo.
I medici di medicina generale vedono l’AI come leva per cure più appropriate e per recuperare tempo clinico
L’elemento critico più volte richiamato riguarda la frammentazione dei sistemi informativi del SSN. Gli autori sottolineano che, se la piattaforma di AI fosse percepita come “l’ennesimo software” non integrato, la resistenza all’adozione sarebbe inevitabile. Da qui l’importanza dell’integrazione con le cartelle cliniche elettroniche e del coinvolgimento dei MMG nella definizione e nell’aggiornamento della knowledge base, per evitare l’effetto “black box”.
La prospettiva dei manager: appropriatezza prima dei costi
Dal livello meso emerge una visione matura da parte dei direttori generali delle aziende sanitarie. Come rileva lo studio Bocconi, l’interesse non è rivolto allo strumento tecnologico in sé, ma agli impatti che può generare sull’appropriatezza prescrittiva e, di conseguenza, sulla sostenibilità di lungo periodo del sistema.
Secondo i manager, gli incentivi dovrebbero dipendere dai risultati su variabilità, efficacia ed efficienza, non dall’adozione della piattaforma
Gli autori sottolineano come i manager ritengano centrale legare eventuali incentivi non all’adozione formale della piattaforma, ma ai risultati ottenuti in termini di riduzione della variabilità, dell’inefficacia e dell’inefficienza. In questa prospettiva, formazione e coinvolgimento dei clinici diventano condizioni essenziali, così come un ruolo attivo delle ASL, in quanto snodo operativo più vicino alla pratica quotidiana dei MMG.
Il ruolo di AGENAS nella governance dell’innovazione
A livello macro, lo studio riconosce ad AGENAS un ruolo chiave nella costruzione e nel governo della piattaforma. Gli autori evidenziano come l’Agenzia abbia saputo dotarsi delle competenze e delle risorse necessarie, sviluppando il progetto in modo graduale e consapevole dei vincoli normativi, in particolare quelli posti dal Garante per la protezione dei dati personali.
AGENAS ricopre un ruolo chiave nella costruzione e nel governo della piattaforma
AGENAS, sottolinea lo studio Bocconi, ha inoltre coinvolto i MMG sin dalle fasi iniziali, dimostrando una chiara comprensione dei fattori abilitanti e delle possibili resistenze all’adozione, nonché della complessità della rete interistituzionale da attivare per un cambiamento sistemico.
Oltre la tecnologia: la sfida del cambiamento condiviso
Nel commento conclusivo, gli autori della ricerca Bocconi sono netti: «Il problema non consiste nell’adottare una tecnologia basata sull’AI in sé, ma nel condividerne i contenuti e le logiche di funzionamento». La costruzione e l’aggiornamento continuo della knowledge base rappresentano l’elemento decisivo per evitare che la piattaforma sia percepita come una “black box”.
La piattaforma di AI per l’assistenza primaria è un test per la capacità del SSN di gestire l’innovazione come processo collettivo e organizzativo
Secondo lo studio Bocconi, questo processo deve coinvolgere MMG, società scientifiche, Ministero e organismi tecnici, con una definizione centralizzata della knowledge base e una diffusione locale della piattaforma. Ciò richiede due canali di connessione: da un lato il rafforzamento dei rappresentanti dei MMG come leader di categoria, dall’altro il ruolo delle ASL nel rendere comprensibili e trasparenti contenuti e logiche della piattaforma.
In questa prospettiva, la piattaforma di AI per l’assistenza primaria non è solo un progetto tecnologico, ma un banco di prova per la capacità del SSN di governare l’innovazione come processo collettivo, culturale e organizzativo.
