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L’Intelligenza Artificiale analizza TAC e Risonanze: 40% delle prescrizioni è inappropriato

Pubblicato il 28 Giugno 2025

I risultati del progetto pilota presentati al forum FIASO a Siracusa

Un algoritmo di intelligenza artificiale (IA) ha rivelato che 4 esami diagnostici su 10 tra TAC e risonanze magnetiche effettuati in Puglia non sono clinicamente appropriati. L’analisi è parte di un progetto pilota presentato durante il forum “Logos & Téchne”, promosso dalla Federazione Italiana Aziende Sanitarie e Ospedaliere (Fiaso).

Uno studio su oltre 17.000 prescrizioni

Il progetto, realizzato da Aress Puglia, ha analizzato più di 17.000 prescrizioni provenienti da strutture sanitarie delle province di Bari, Foggia e Lecce. L’intero processo si è basato su un’architettura cognitiva avanzata in grado di valutare l’appropriatezza clinica degli esami diagnostici.

“Il cuore del progetto è un sistema di IA generativa capace di interpretare in tempo reale la pertinenza clinica di una prescrizione”, ha dichiarato Filippo Menolascina, professore ordinario di bioingegneria all’Università di Edimburgo.

I risultati parlano chiaro:

  • Solo il 39% delle prescrizioni analizzate rispetta pienamente i criteri di appropriatezza
  • Il 43% risulta inappropriato
  • Il restante è parzialmente utile

Questi dati sono in linea con quanto osservato anche in altri Paesi europei come Italia, Spagna e Svezia, dove si registrano percentuali simili di inappropriatezza.

Impatti su pazienti e sistema sanitario

Secondo Giovanni Migliore, presidente di Fiaso e direttore generale di Aress, le prescrizioni inappropriate comportano gravi conseguenze:

  • Espongono i pazienti a radiazioni inutili
  • Allungano le liste d’attesa
  • Comportano un danno economico per il Servizio Sanitario Nazionale

“L’algoritmo ha mostrato un’elevata affidabilità e sarà integrato nell’osservatorio regionale sull’IA“, ha sottolineato Migliore.

Verso l’estensione del modello

Il prossimo obiettivo sarà testare la replicabilità del sistema in altre regioni italiane, con l’intento di rendere questa tecnologia uno strumento sistematico per ottimizzare l’efficienza diagnostica a livello nazionale.

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