Nasce DatAIMed, la prima AI europea pensata per supportare i medici nelle decisioni cliniche basate sulle evidenze scientifiche, in un contesto sanitario sempre più sotto pressione per l’eccesso di informazioni e la scarsità di tempo a disposizione dei professionisti. La piattaforma, sviluppata all’interno dell’incubatore del Politecnico di Torino, punta a colmare il divario tra la produzione scientifica e la sua reale applicazione nella pratica clinica quotidiana, facendo risparmiare ai medici fino al 95% del tempo oggi necessario per la ricerca e l’analisi della letteratura.
Evidence-Based Medicine sotto pressione
L’Evidence-Based Medicine rappresenta uno standard essenziale per migliorare la qualità delle cure e gli outcome dei pazienti, ma fatica a essere applicata con continuità. La produzione scientifica cresce a ritmi difficilmente sostenibili: ogni giorno vengono pubblicate in media 163 nuove revisioni sistematiche, per un totale di oltre 69.424 nel solo 2025. Un volume che rende complesso orientarsi tra gli studi, valutarne l’affidabilità e tradurli in decisioni cliniche tempestive.
I dati mostrano uno scollamento evidente tra teoria e pratica. Quasi il 90% dei professionisti sanitari riconosce il valore dell’Evidence-Based Medicine, ma solo il 13,7% riesce ad applicarla regolarmente. Le principali criticità sono la mancanza di tempo, la complessità dell’analisi critica degli studi, le barriere linguistiche e il sovraccarico informativo generato dalla crescita esponenziale delle pubblicazioni.
Un impatto diretto sulla sostenibilità sanitaria
La difficoltà nell’applicare l’Evidence-Based Medicine non è solo un problema clinico, ma anche economico. In Europa, i costi legati a diagnosi errate e trattamenti inefficaci raggiungono circa 446 miliardi di euro all’anno. In Italia, i costi attribuibili a terapie non supportate da evidenze scientifiche ammontano a circa 14 miliardi di euro. Numeri che evidenziano come un utilizzo più efficace delle evidenze possa rappresentare una leva strategica per ridurre sprechi e inefficienze, oltre a migliorare la qualità dell’assistenza.
La risposta tecnologica di DatAIMed
È in questo scenario che nasce DatAIMed, startup health-tech italiana che ha sviluppato una piattaforma di intelligenza artificiale progettata per supportare concretamente l’applicazione dell’Evidence-Based Medicine nella pratica clinica. L’idea prende forma dall’esperienza di Dario Taborelli, Founder e CEO, fisioterapista con un forte orientamento all’uso rigoroso delle evidenze scientifiche, che ha individuato nei sistemi di AI generalisti limiti significativi in termini di affidabilità e restituzione delle informazioni.
Da questa intuizione nasce un progetto focalizzato sulla capacità di discriminare e selezionare accuratamente i paper scientifici, sintetizzandone i contenuti in modo strutturato e utilizzabile. Attorno a questa visione si è costruito un team multidisciplinare composto da Giorgio Maritano, Davide Mingrino, Barbara Gentile, Elia Tezze e Matteo Villosio, affiancato da un advisory board di sei medici e ricercatori coinvolti nella co-progettazione e nella validazione scientifica della piattaforma.
Un copilot AI per la pratica clinica
DatAIMed si propone oggi come un vero e proprio copilot AI per i medici. La piattaforma accompagna il professionista lungo tutte le fasi dell’Evidence-Based Medicine, automatizzando le attività più dispendiose in termini di tempo: dalla ricerca bibliografica allo screening degli articoli, dall’analisi qualitativa delle fonti fino alla sintesi delle evidenze più rilevanti.
A differenza degli strumenti di intelligenza artificiale generalisti, DatAIMed è sviluppata specificamente per la letteratura medico-scientifica ed è addestrata su pubblicazioni e metadati bibliografici. Integra criteri di valutazione della qualità metodologica, con l’obiettivo di prioritizzare le evidenze più robuste e ridurre il rischio di basarsi su studi di bassa qualità o poco pertinenti. Il tutto in un’architettura pensata per l’utilizzo in contesti clinici e ospedalieri, nel rispetto delle normative GDPR.
Adozione iniziale e prospettive di crescita
Nei primi mesi di utilizzo, DatAIMed ha già coinvolto oltre 5.000 utenti clinici, con più di 30.000 ricerche effettuate sulla piattaforma. Un interesse che si estende anche alle strutture sanitarie, con le prime collaborazioni avviate con realtà come l’Azienda Ospedaliera Universitaria di Alessandria, a conferma di un bisogno concreto di strumenti in grado di supportare decisioni cliniche basate su evidenze affidabili.
“L’obiettivo di DatAIMed è contribuire a un modello di sanità in cui ogni decisione clinica sia supportata dalle migliori evidenze scientifiche disponibili, migliorando gli outcome dei pazienti e supportando sistemi sanitari più efficienti e sostenibili. Il nostro obiettivo è contribuire a un modello di sanità in cui ogni decisione clinica possa essere informata dalle migliori evidenze disponibili. Stiamo lavorando per costruire uno standard europeo di accesso e utilizzo dell’evidenza scientifica nella pratica clinica.”
Con questa ambizione, DatAIMed si inserisce nel dibattito europeo sull’uso responsabile dell’intelligenza artificiale in sanità, proponendosi come uno strumento concreto per trasformare l’evidenza scientifica in un asset operativo quotidiano per i medici e per l’intero sistema sanitario.
