“L’intelligenza artificiale può essere uno strumento per gestire le liste d’attesa in Sanità. Può contribuire a dare indicazione ai medici prescrittori sugli esami più utili da fare ed evitare magari esami che non sono appropriati”.

Lo ha detto il ministro della Salute, Orazio Schillaci, intervenendo, ieri, a un convegno a Siracusa dedicato all’impatto dell’intelligenza artificiale sul Servizio sanitario nazionale. Parole che segnano una presa di posizione chiara su uno dei temi più critici della Sanità italiana: tempi di attesa per visite, esami e prestazioni. Un problema diffuso in molte regioni italiane, tredici delle quali sono attualmente sotto osservazione da parte di Agenas. Tra queste c’è anche la Sicilia, dove i tempi di attesa raggiungono livelli particolarmente critici.

Nel suo intervento, Schillaci ha citato anche alcuni esempi concreti. “La Regione Piemonte, ad esempio, ha recentemente annunciato che nel 2026 entrerà a pieno regime il nuovo CUP integrato all’intelligenza artificiale”, ha affermato. L’obiettivo è ambizioso: sfruttare algoritmi predittivi per ottimizzare la gestione degli appuntamenti, redistribuire i pazienti tra le strutture disponibili, recuperare gli slot lasciati liberi da disdette dell’ultimo minuto e migliorare la capacità di risposta del sistema.

Proprio in questi giorni, la Fiaso ha reso noti i risultati di uno studio pilota condotto in Puglia, dove l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per supportare i medici nella prescrizione di esami diagnostici come TAC, risonanze magnetiche ed ecografie. I dati preliminari mostrano come, attraverso l’analisi automatizzata delle cartelle cliniche e delle linee guida, sia possibile ridurre il numero di prescrizioni inappropriate, liberando risorse per chi ne ha realmente bisogno.

“Gli esami vanno fatti quando servono, a chi servono e nei tempi giusti”, ha ribadito Schillaci. Una frase che sintetizza l’approccio razionale e personalizzato che l’AI potrebbe aiutare a costruire: meno sprechi, più equità, maggior tempestività. Non si tratta, dunque, di aumentare indiscriminatamente l’offerta, ma di rendere più efficiente e mirata la domanda, in un equilibrio sostenibile per il Servizio sanitario.

Cosa può fare davvero l’AI?

L’intelligenza artificiale, se ben integrata, potrebbe intervenire in più punti della catena organizzativa sanitaria. I modelli predittivi possono stimare in anticipo l’andamento della domanda, segnalando i momenti e le aree geografiche a rischio di congestione. Questo permetterebbe alle Aziende sanitarie di calibrare per tempo la disponibilità di risorse, ottimizzare i turni del personale e pianificare con maggiore precisione gli slot per esami e visite.

Un’applicazione già operativa è quella che consente di assegnare automaticamente un appuntamento disponibile in caso di rinuncia da parte di un altro paziente, evitando sprechi. Allo stesso modo, i sistemi di triage digitale – che valutano urgenza e necessità clinica sulla base dei dati del paziente – possono aiutare a stabilire priorità reali, sottraendo spazio alle prenotazioni improprie.

Nel campo della diagnostica, l’AI sta dimostrando di poter affiancare efficacemente il medico nella scelta delle indagini più appropriate. L’esperienza pugliese citata da Fiaso ha evidenziato come un algoritmo, integrato con il sistema informativo sanitario, sia riuscito a ridurre il numero di esami superflui, indicando quando e quale tipo di accertamento fosse clinicamente giustificato. Una funzione particolarmente utile nei territori dove la medicina di base è sotto pressione o dove la formazione è meno aggiornata.

Più in prospettiva, l’Ai potrebbe anche contribuire a costruire una Sanità di precisione, capace di prevedere l’evoluzione dei bisogni sanitari di una popolazione, facilitare il follow-up dei pazienti cronici e suggerire interventi tempestivi, prima che la situazione clinica si aggravi e finisca per gravare sui reparti di emergenza.

Una sanità più giusta e più efficiente

Ma l’innovazione digitale potrebbe avere anche un impatto sociale rilevante. Secondo il ministro, l’intelligenza artificiale può diventare uno strumento di supporto soprattutto nei territori più svantaggiati, “dove i medici hanno magari una minore esperienza”. In queste aree, l’accesso a tecnologie di supporto decisionale potrebbe ridurre le disuguaglianze, offrendo anche ai pazienti delle zone interne o montane prestazioni sanitarie più appropriate e tempestive.

Naturalmente, quella dell’AI non è una scorciatoia priva di rischi. Le potenzialità sono ampie, ma serviranno dati di qualità, sistemi interoperabili, formazione del personale e garanzie etiche, affinché gli algoritmi non diventino strumenti opachi, né tantomeno discriminatori. In parallelo, andranno rafforzati gli strumenti di monitoraggio e controllo, per assicurare che le nuove tecnologie producano davvero benefici concreti per il cittadino.

In uno scenario sanitario sempre più complesso, segnato da carenza di personale e da un progressivo invecchiamento della popolazione, l’intelligenza artificiale potrebbe non essere solo una promessa, ma una possibile risposta. Non sarà sufficiente da sola a risolvere il problema delle liste d’attesa, ma potrebbe diventare una delle leve su cui costruire una sanità più intelligente, più giusta, più accessibile.

Come ha ricordato lo stesso ministro Schillaci: “Dobbiamo usare l’innovazione per garantire che gli esami vengano fatti quando servono, a chi servono e nei tempi giusti. Solo così potremo restituire efficienza al sistema e fiducia ai cittadini”.

La Sicilia e il paradosso dell’attesa

In Sicilia, il problema delle liste d’attesa ha raggiunto livelli critici. Secondo stime ufficiose, ci sono oltre 200mila prestazioni sanitarie in sospeso. Un numero probabilmente sottostimato, anche a causa della mancanza di dati ufficiali aggiornati con regolarità. Il sistema di prenotazione centralizzato, il SovraCUP regionale, era stato pensato per garantire trasparenza e coordinamento. Ma continua a mostrare gravi limiti strutturali. Tra questi: malfunzionamenti tecnici, scarsa interoperabilità tra le aziende sanitarie e linguaggi informatici non allineati. Tutto ciò ne compromette l’efficacia. La situazione peggiora ulteriormente a causa della frammentazione gestionale. A questo si aggiunge l’adozione incompleta dei codici aggiornati del nomenclatore LEA, che ostacola un’erogazione omogenea delle prestazioni sul territorio.

Di fronte a queste criticità, il ministro ha riaffermato l’impegno del Governo a migliorare l’accesso alle cure e a ridurre le disuguaglianze territoriali, sottolineando: “Le situazioni più delicate richiedono strumenti nuovi e una strategia nazionale condivisa” e la Sicilia rappresenta uno dei banchi di prova più urgenti per riformare l’organizzazione della Sanità pubblica. E in questo contesto, l’intelligenza artificiale si presenta come uno strumento prezioso per superare le inefficienze. Può contribuire a riorganizzare un sistema sovraccarico e disomogeneo, migliorando equità e tempestività nell’accesso alle cure. L’integrazione con la Piattaforma Nazionale delle Liste d’Attesa (PNLA), inoltre, darebbe la possibilità di una mappatura in tempo reale delle disponibilità. Questo renderà più semplice attivare percorsi alternativi per i pazienti, in base alla priorità clinica.