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Dal Veeva R&D and Quality Summit di Copenhagen emerge una strategia che punta a integrare automazione, dati e AI agentica nei processi delle aziende life sciences, dall’evoluzione della piattaforma Vault agli agent intelligenti di Falcon per clinical, regulatory, quality e pharmacovigilance.

Veeva indica nell’eSource site-first una svolta per gli studi clinici: acquisire i dati digitali alla fonte, riducendo carta, data entry duplicato e complessità operativa. Lo standard FHIR può rendere più sicuro e scalabile il flusso dati tra EHR, EDC, siti e sponsor.

Diasorin presenta il Piano Industriale 2026-2030, puntando su diagnostica specialistica, nuove piattaforme LIAISON, Stati Uniti, ricerca e medicina personalizzata. Il gruppo prevede ricavi in crescita tra il 6% e l’8% annuo e un adjusted Ebitda margin al 34%-35% nel 2030.

Veeva evidenzia come la qualità e l’armonizzazione dei dati siano decisive per scalare l’intelligenza artificiale nel settore biofarmaceutico. Focus su data stewardship, agentic data curation e gestione globale dei dati per aumentare fiducia e affidabilità dei sistemi AI.

Cleveland Clinic, RIKEN e IBM hanno simulato complessi proteici fino a 12.635 atomi usando computer quantistici IBM e supercomputer classici. Il risultato mostra il potenziale del quantum-centric supercomputing per la simulazione molecolare e la ricerca di nuovi farmaci.

Una ricerca condotta da Samsung insieme al Chung-Ang University Gwangmyeong Hospital dimostra che Galaxy Watch6 è in grado di prevedere episodi di sincope vasovagale con un’accuratezza dell’84,6%, aprendo la strada a sistemi di allerta preventiva basati su wearable e AI.

Immagini multiparametriche a colori, riduzione di dose e tempi, integrazione dell’AI lungo tutta la catena dell’imaging: la nuova TC spettrale Philips installata a Bologna introduce un cambio di paradigma nella diagnostica ad alta intensità.

Chiesi adotta Salesforce Agentforce Life Sciences per creare un ecosistema commerciale integrato basato su AI e dati unificati. La piattaforma supporta engagement multicanale con operatori sanitari, migliorando efficienza operativa, compliance e qualità delle interazioni, con l’obiettivo di rafforzare innovazione e crescita sostenibile nel settore farmaceutico.

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.