Martedì 7 luglio 2026, Giancarlo Stoppani, Founder e Presidente di Connect Informatics, ha partecipato all’evento AITO x Health con un intervento dedicato all’applicazione dell’Intelligenza Artificiale al Risk Management sanitario e al monitoraggio dei Percorsi Diagnostico Terapeutici Assistenziali – PDTA.
Nel corso del suo intervento si è confrontato con il Dott. Claudio Martini, Direttore Sanitario dell’Azienda Ospedaliero Universitaria delle Marche, con il quale è in corso una collaborazione che integra competenze cliniche, conoscenza dei processi ospedalieri e innovazione tecnologica.
Il progetto condiviso nasce da una considerazione concreta: le informazioni necessarie per riconoscere e mitigare numerose situazioni di rischio sono spesso già presenti nei sistemi informativi sanitari. La vera sfida consiste nel collegarle, interpretarle e renderle disponibili ai professionisti quando è ancora possibile intervenire.
Rendere visibili i segnali di rischio
Il rischio clinico non deriva sempre da un singolo errore evidente. Può emergere progressivamente attraverso una serie di segnali apparentemente isolati: un controllo eseguito in ritardo, una prestazione non completata, una terapia non rivalutata, un’informazione non condivisa o un paziente che interrompe il proprio percorso assistenziale.
Ogni giorno le strutture sanitarie producono grandi quantità di dati attraverso cartelle cliniche, referti, prescrizioni, terapie, appuntamenti e note professionali. Queste informazioni possono però essere distribuite tra sistemi, reparti e differenti momenti del percorso di cura.
L’Intelligenza Artificiale può supportare la lettura continua e coordinata di tali informazioni, facendo emergere correlazioni e possibili anomalie che potrebbero risultare difficili da individuare attraverso le sole verifiche manuali o retrospettive.
Il PDTA come riferimento per il monitoraggio
Il modello presentato utilizza il PDTA come mappa del percorso atteso del paziente.
Il Percorso Diagnostico Terapeutico Assistenziale definisce attività, controlli, tempistiche e passaggi organizzativi previsti per la gestione di una determinata condizione clinica. Confrontando il percorso effettivamente seguito dal paziente con quello atteso, il sistema può individuare eventuali deviazioni meritevoli di approfondimento.
Non ogni scostamento rappresenta necessariamente un errore: le condizioni del singolo paziente possono richiedere decisioni cliniche personalizzate. Tuttavia, una deviazione non intercettata o non valutata tempestivamente può diventare un fattore di rischio.
L’AI supporta, il professionista decide
Il ruolo della tecnologia rimane chiaramente distinto da quello dei professionisti sanitari.
L’Intelligenza Artificiale legge le informazioni disponibili, le mette in relazione, confronta il percorso reale con quello previsto e segnala le situazioni potenzialmente rilevanti. Il medico, il Risk Manager o il professionista incaricato interpreta invece il contesto clinico, valuta le evidenze e decide se e come intervenire.
L’AI legge e segnala. Le persone valutano e decidono.
L’obiettivo non è quindi automatizzare il giudizio clinico, ma ampliare la capacità di osservazione dell’organizzazione, aiutando i professionisti a concentrare l’attenzione sui casi prioritari.
Una collaborazione tra sanità e tecnologia
Il confronto tra Giancarlo Stoppani e Claudio Martini ha evidenziato il valore di una progettazione costruita a partire dalla realtà ospedaliera.
La competenza clinica e organizzativa consente di comprendere quali deviazioni siano realmente significative e quali informazioni debbano essere considerate nel percorso del paziente. L’innovazione tecnologica permette di trasformare questa conoscenza in strumenti capaci di analizzare in modo continuativo una quantità di dati difficilmente gestibile manualmente.
Il percorso di collaborazione in corso punta quindi a sviluppare un modello di Risk Management più proattivo, nel quale i dati già disponibili possano diventare strumenti concreti di prevenzione, tracciabilità e supporto alle decisioni.
Dai dati alla prevenzione
Il messaggio emerso durante AITO x Health è chiaro: molte delle informazioni necessarie per migliorare la sicurezza delle cure sono già presenti all’interno delle strutture sanitarie.
La sfida è renderle leggibili e utilizzabili nel momento in cui possono ancora generare valore.
In questo equilibrio tra competenze umane e capacità tecnologica, l’Intelligenza Artificiale può contribuire a rendere il Risk Management più continuo, tempestivo e integrato nei processi assistenziali, senza sostituire la responsabilità e il giudizio dei professionisti.