L’intelligenza artificiale nella sanità nel 2026 segna il passaggio definitivo dalla sperimentazione allo scaling operativo. Non è più un insieme di progetti pilota isolati, ma un’infrastruttura tecnologica integrata nei processi clinici, nella ricerca farmaceutica e nei sistemi amministrativi. I numeri mostrano una crescita costante dell’adozione e, soprattutto, un impatto economico misurabile su ricavi e costi.
Nel 2026 il 70% delle organizzazioni sanitarie e life sciences utilizza attivamente soluzioni di intelligenza artificiale, in aumento rispetto all’anno precedente. Parallelamente cresce in modo significativo l’uso della generative AI e dei large language model, oggi adottati dal 69% delle realtà intervistate. L’AI non è più confinata all’analisi predittiva: entra nei workflow clinici, nella documentazione, nella gestione delle conoscenze e nelle attività di ricerca.
Intelligenza artificiale nella sanità nel 2026: dalla generativa agli agenti autonomi
L’evoluzione più rilevante dell’intelligenza artificiale nella sanità nel 2026 riguarda l’affermazione dei sistemi agentici. Il 47% delle organizzazioni dichiara di utilizzare o valutare agenti AI, con una quota già in produzione e un’ulteriore parte pronta al deployment entro l’anno. Gli agenti vengono impiegati per knowledge management, analisi della letteratura scientifica, ottimizzazione dei processi interni e supporto alla ricerca farmaceutica.
Si tratta di un cambio di paradigma. Se in passato l’AI forniva output predittivi o classificazioni, oggi i sistemi sono progettati per ragionare su obiettivi, pianificare attività e orchestrare più passaggi operativi. In ambito sanitario questo significa, ad esempio, sintetizzare note cliniche, recuperare dati rilevanti da repository eterogenei o supportare team di ricerca nella fase preliminare di identificazione di target terapeutici.
L’analisi predittiva e la data analytics restano centrali, con il 65% delle organizzazioni che utilizza l’AI per data science e il 51% per predictive analytics. Tuttavia la generative AI ha superato le altre categorie di workload, diventando il principale ambito di investimento e sviluppo.
Casi d’uso prioritari: imaging, scoperta di farmaci e workflow clinici
L’intelligenza artificiale nella sanità nel 2026 si declina in modo differenziato a seconda del segmento. Nel farmaceutico e biotech prevale la scoperta e sviluppo di farmaci, seguita dalle applicazioni genomiche. Nel settore delle tecnologie mediche domina l’imaging diagnostico, mentre nel digital healthcare emergono assistenti virtuali e chatbot per l’interazione con il paziente. Tra payer e provider il focus è sull’ottimizzazione dei flussi amministrativi e sulla produttività del personale.
A livello trasversale, il clinical decision support è indicato come principale ambito di applicazione. L’integrazione dell’AI nei sistemi clinici non è più accessoria: diventa parte integrante della pratica quotidiana, con strumenti che affiancano il medico nella valutazione dei dati, nella gestione della documentazione e nella presa di decisioni complesse.
Il dato economico conferma la maturità della fase attuale. In ambito medtech oltre la metà delle organizzazioni dichiara di aver ottenuto ritorni concreti dagli investimenti in imaging intelligente. Nel farmaceutico una quota significativa segnala ROI nella drug discovery. Complessivamente, l’85% del management afferma che l’AI ha contribuito ad aumentare il fatturato annuo, mentre l’80% rileva una riduzione dei costi operativi. Una parte consistente indica incrementi o risparmi superiori al 10%, segnale che l’impatto non è marginale.
Open source, architetture ibride e vincoli regolatori
Un elemento strutturale dell’intelligenza artificiale nella sanità nel 2026 è il ricorso a modelli e strumenti open source. Oltre l’80% delle organizzazioni li considera importanti o molto importanti per la propria strategia. La possibilità di effettuare fine-tuning su dati proprietari e di costruire soluzioni verticali su casi d’uso specifici è vista come leva decisiva per generare valore reale.
Sul piano infrastrutturale cresce l’adozione di architetture ibride. Il 43% delle organizzazioni utilizza modelli hybrid cloud per i workload AI, in aumento rispetto all’anno precedente, mentre cala l’uso esclusivo del cloud pubblico. Le ragioni sono legate a requisiti di performance, controllo dei dati, compliance e data residency.
Le criticità non mancano. Le grandi organizzazioni indicano come principali sfide la gestione dei dati, tra privacy, sicurezza e sovranità, oltre alla carenza di competenze specialistiche in ambito AI. Le realtà più piccole segnalano invece limiti di budget e difficoltà nel disporre di dataset sufficientemente ampi e strutturati per l’addestramento dei modelli.
Nel caso degli agenti AI emergono inoltre preoccupazioni su affidabilità, performance e conformità normativa. In un contesto regolamentato come quello sanitario, l’integrazione di sistemi autonomi richiede tempi di validazione, governance chiara e controllo rigoroso sui flussi informativi.
Budget in crescita e fase di consolidamento
L’intelligenza artificiale nella sanità nel 2026 entra in una fase di consolidamento. L’85% delle organizzazioni prevede un aumento del budget dedicato all’AI nel corso dell’anno, con una quota rilevante che stima incrementi superiori al 10%. La priorità non è più solo identificare nuovi casi d’uso, ma ottimizzare e scalare quelli già dimostratisi efficaci.
Quasi la metà degli intervistati indica come principale area di investimento l’ottimizzazione dei workflow e dei cicli produttivi legati all’AI. Cresce anche l’attenzione verso l’infrastruttura, con investimenti destinati a potenziare capacità computazionale, sistemi di gestione dei dati e strumenti di orchestrazione.
La traiettoria è chiara. L’intelligenza artificiale non è più un progetto sperimentale o un’iniziativa di innovazione isolata. Nel 2026 diventa una componente strutturale dell’ecosistema sanitario e delle life sciences, con un impatto diretto su competitività, efficienza e qualità dell’assistenza.
