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Con i principi congiunti EMA–FDA, l’uso dell’AI nello sviluppo dei farmaci entra in una fase più matura: non più sperimentazione, ma adozione secondo buone pratiche definite, che richiedono controllo, responsabilità e piena integrazione nei workflow regolamentati.

Una survey MioDottore su 3.000 professionisti fotografa lo stato di adozione del Fascicolo Sanitario Elettronico 2.0 in Italia: conoscenza ancora parziale, integrazione tecnologica incompleta e divario geografico evidenziano un percorso di digitalizzazione della sanità avviato ma non ancora pienamente maturo.

La diffusione dell’intelligenza artificiale “ombra” negli ospedali cresce rapidamente, spinta da carichi di lavoro insostenibili e carenze strutturali. Ma l’uso non autorizzato di questi strumenti apre a rischi concreti su sicurezza dei dati, accuratezza clinica e governance, imponendo un cambio di approccio nella gestione dell’AI sanitaria.

Nel settore biofarmaceutico gli insight clinici raccolti dai Medical Affairs rappresentano una risorsa strategica spesso sottoutilizzata. L’integrazione di intelligenza artificiale, processi strutturati e governance cross-funzionale può trasformare queste informazioni in decisioni operative e benefici concreti per i pazienti.

SAP e Fresenius annunciano una partnership strategica per sviluppare una piattaforma sanitaria digitale sovrana, interoperabile e supportata dall’intelligenza artificiale. L’obiettivo è creare un ecosistema aperto e guidato dai dati che consenta a ospedali e strutture sanitarie di integrare sistemi informativi, utilizzare l’AI in modo sicuro e migliorare qualità ed efficienza dell’assistenza.

AWS presenta Amazon Connect Health, una soluzione di AI agentica progettata per il settore sanitario. La piattaforma automatizza prenotazioni, verifica dei pazienti, documentazione clinica e coding medico, riducendo il carico amministrativo e permettendo a medici e personale sanitario di concentrarsi maggiormente sulla cura dei pazienti.

La Physical AI secondo AWS segna il passaggio dall’automazione rigida a sistemi autonomi capaci di apprendere e operare nel mondo reale. Tra robotica, digital twin ed edge computing, il caso Moxi dimostra come l’integrazione uomo-macchina generi efficienza misurabile e nuove sfide di governance.

Nel 2026 l’intelligenza artificiale nella sanità supera la fase pilota e diventa infrastruttura operativa. Crescono generativa e agenti intelligenti, con applicazioni su imaging, scoperta di farmaci e workflow clinici. Open source e cloud ibrido abilitano lo scaling, mentre ROI e budget in aumento confermano la maturità del mercato.

Oltre 300 milioni di persone convivono con una malattia rara. L’articolo analizza come dati di precisione, intelligenza artificiale e integrazione tra team clinici, medical e commerciali possano ridurre i silos informativi, accelerare l’identificazione degli specialisti e rendere più rapido l’accesso alle terapie, migliorando gli outcome per i pazienti.

Le malattie rare colpiscono oltre 300 milioni di persone nel mondo ma restano spesso sottodiagnosticate. Genomica, intelligenza artificiale e cloud stanno migliorando diagnosi, ricerca e sviluppo di terapie, riequilibrando l’accesso alle cure anche per patologie ultra-rare.

Bianca è il progetto con cui IEO e Laife Reply avviano la prima biobanca digitale AI-driven in Italia. La digitalizzazione dei campioni istopatologici e l’uso di algoritmi avanzati puntano a rendere la diagnosi oncologica più efficiente, standardizzata e scalabile

Veeva annuncia eSource, nuova applicazione di SiteVault pensata per eliminare la carta nei centri di ricerca e semplificare i flussi delle sperimentazioni cliniche. Integrando EHR ed EDC, eSource riduce errori, latenza e attività manuali, migliorando qualità ed efficienza dei dati