{"id":86911,"date":"2026-03-10T06:17:51","date_gmt":"2026-03-10T05:17:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fedaiisf.it\/?p=86911"},"modified":"2026-03-09T19:43:32","modified_gmt":"2026-03-09T18:43:32","slug":"aifa-lintelligenza-artificiale-e-salute","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fedaiisf.it\/en\/aifa-lintelligenza-artificiale-e-salute\/","title":{"rendered":"AIFA. L’intelligenza artificiale e salute."},"content":{"rendered":"

Grazie alle reti neurali profonde, \u00e8 possibile analizzare milioni di molecole e prevederne il fallimento in silico (virtualmente), scartando subito i composti inefficaci o tossici. <\/span><\/p>\n

Intelligenza Artificiale e salute: le agenzie regolatorie al centro della rivoluzione farmaceutica<\/h3>\n

AIFA – 9 marzo 2026<\/a><\/p>\n

L\u2019introduzione dell\u2019Intelligenza Artificiale (IA) nella medicina e nella farmaceutica sta trasformando il modo stesso di concepire la ricerca e la cura. In questo scenario, le agenzie regolatorie del farmaco sono chiamate a essere protagoniste del cambiamento. L\u2019AIFA, cos\u00ec come l\u2019EMA e l\u2019FDA, stanno ponendo grande \"\"attenzione alle potenzialit\u00e0 della tecnologia per garantire decisioni pi\u00f9 rapide, etiche e basate sui dati.<\/p>\n

Se l\u2019EMA ha gi\u00e0 avviato il piano quinquennale “Data and AI” per integrare l\u2019algoritmo nei processi regolatori, l\u2019AIFA sta progressivamente adottando strumenti predittivi con il duplice obiettivo di velocizzare la valutazione dei dossier regolatori e supportare l\u2019HTA (Health Technology Assessment), analizzando benefici clinici e impatto economico delle nuove terapie.
\nAlle sfide poste dall\u2019uso dell\u2019Intelligenza Artificiale \u00e8 dedicato il dossier AIFA \u201cIntelligenza Artificiale e salute. Come l\u2019IA sta rivoluzionando la ricerca farmaceutica, la medicina di precisione e il futuro della salute globale\u201d.<\/a><\/p>\n

\u00abL\u2019intelligenza artificiale \u2013 afferma il Presidente di AIFA, Robert Nistic\u00f2 \u2013 non \u00e8 una moda passeggera, ma una leva strategica per l\u2019evoluzione della medicina moderna. I suoi benefici sono gi\u00e0 visibili in termini di rapidit\u00e0, personalizzazione e riduzione dei costi. La sfida \u00e8 governarla con regole chiare, trasparenza e responsabilit\u00e0 condivisa\u00bb. E aggiunge: \u00abDobbiamo costruire un ecosistema in cui scienza, industria e istituzioni lavorino insieme per garantire equit\u00e0 e sicurezza. L\u2019IA pu\u00f2 rendere la medicina pi\u00f9 umana, se resta al servizio del paziente\u00bb.
\nGli ambiti di applicazione pi\u00f9 promettenti vanno dalle fasi inziali della ricerca di laboratorio, alla sperimentazione clinica per arrivare alla pratica medica quotidiana. Il dossier illustra alcuni esempi.<\/p>\n

Accelerazione della Ricerca\u00a0\u00a0 \u00a0<\/strong>
\nGrazie alle reti neurali profonde, \u00e8 possibile analizzare milioni di molecole e prevederne il fallimento in silico (virtualmente), scartando subito i composti inefficaci o tossici. Il vantaggio \u00e8 che si riducono drasticamente tempi e costi della ricerca, concentrando le risorse solo sui candidati pi\u00f9 promettenti. L’IA permette anche di individuare nuove indicazioni terapeutiche per farmaci gi\u00e0 approvati (drug repurposing). Sono gi\u00e0 in fase avanzata di sperimentazione alcuni farmaci progettati con l\u2019IA.<\/p>\n

Trial Clinici pi\u00f9 efficienti\u00a0<\/strong>
\nTramite specifiche piattaforme \u00e8 possibile analizzare milioni di cartelle cliniche in pochi minuti per identificare i pazienti idonei per l\u2019arruolamento in un trial clinico, superando le difficolt\u00e0 di reclutamento che spesso rallentano la conduzione degli studi. L’IA consente inoltre di spostare parte della sperimentazione dal mondo reale a quello virtuale (in silico). L’avvento dei “Trial Virtuali” e dei \u201cGemelli Digitali\u201d consente infatti di prevedere la risposta a un trattamento prima della somministrazione reale del farmaco, riducendo drasticamente la necessit\u00e0 di test su animali e umani nelle fasi preliminari degli studi.<\/p>\n

Medicina di precisione\u00a0\u00a0 \u00a0<\/strong>
\n\"\"Grazie all\u2019integrazione di dati clinici, genetici e ambientali \u00e8 possibile superare l\u2019approccio “taglia unica” alle terapie per cucirle su misura addosso al paziente. Personalizzare i trattamenti significa ridurre gli errori e i rischi di tossicit\u00e0, ma anche ottimizzare le risorse. \u00c8 quindi un investimento sulla salute e sulla sostenibilit\u00e0 del sistema sanitario.<\/p>\n

La rivoluzione non \u00e8 priva di interrogativi. Gli algoritmi devono essere trasparenti, validati, spiegabili. La gestione dei dati clinici richiede infrastrutture sicure e interoperabili. Servono standard condivisi, un adeguamento delle competenze interne alla Pubblica Amministrazione, una formazione trasversale che permetta a medici, ingegneri e manager di dialogare con i data scientist, garantendo che l\u2019innovazione sia sempre governata dall\u2019uomo e orientata al bene comune.<\/p>\n

Le agenzie regolatorie sono chiamate a svolgere un ruolo di garanzia fondamentale: assicurare che l\u2019accelerazione tecnologica proceda di pari passo con la sicurezza, la trasparenza e l\u2019etica. Tenendo sempre presente che l\u2019IA non sostituisce il medico, non cancella la relazione di cura, ma pu\u00f2 liberare tempo, ridurre sprechi, aumentare la precisione. In un\u2019epoca segnata da cronicit\u00e0, invecchiamento e pressione sui bilanci pubblici, l\u2019Intelligenza Artificiale pu\u00f2 rappresentare una leva fondamentale per coniugare innovazione e sostenibilit\u00e0.<\/p>\n

\u00abLa medicina del futuro sar\u00e0 inevitabilmente pi\u00f9 digitale. Bisogna far s\u00ec che sia anche pi\u00f9 giusta, pi\u00f9 accessibile, pi\u00f9 umana\u00bb conclude Nistic\u00f2.<\/p>\n

AIFA – Pubblicato il: 09 marzo 2026<\/p>\n

Dossier AIFA – L’intelligenza artificiale e salute.<\/span><\/strong><\/a><\/p>\n

\n

Note:<\/p>\n

The reti neurali<\/strong> sono algoritmi di machine learning ispirati alla struttura del cervello umano, composti da strati di nodi (“neuroni”) interconnessi che elaborano dati. Eccellono nel riconoscimento di pattern, immagini e linguaggio, imparando dai dati di addestramento per migliorare le previsioni, regolando i pesi delle connessioni tra i neuroni.<\/em><\/p>\n

A rete neurale profonda<\/strong> (Deep Neural Network – DNN) \u00e8 un modello di intelligenza artificiale avanzato, ispirato al cervello umano, caratterizzato da molteplici “strati nascosti” (hidden layers) di neuroni artificiali tra input e output. Eccelle nel riconoscimento di immagini, linguaggio e schemi complessi, elaborando dati non strutturati tramite deep learning.<\/em><\/p>\n

Composta da un livello di input, numerosi strati nascosti (che la rendono “profonda”) e un livello di output.<\/em><\/p>\n

I neuroni artificiali trasmettono segnali tramite connessioni chiamate pesi, che vengono ottimizzati durante l’addestramento per ridurre gli errori.<\/em><\/p>\n

Grazie ai numerosi strati, la rete apprende rappresentazioni sempre pi\u00f9 astratte dei dati (dai bordi di un’immagine a forme complesse).<\/em><\/p>\n

Guida autonoma, riconoscimento facciale, diagnostica medica, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e marketing sono le applicazioni pi\u00f9 frequenti.<\/em><\/p>\n

Le reti neurali profonde differiscono da quelle tradizionali per la loro maggiore complessit\u00e0, richiedendo pi\u00f9 dati e potenza di calcolo (GPU) per addestrarsi efficacemente<\/em><\/p>\n

A gemello digitale<\/b> \u00e8 la rappresentazione virtuale di un’entit\u00e0 fisica, vivente o non vivente, di una persona o di un sistema anche complesso connessa a una parte fisica<\/sup> e con la quale pu\u00f2 scambiare dati e informazioni, sia in modalit\u00e0 sincrona (in tempo reale), che asincrona (in tempi successivi).<\/em><\/p>\n

Il gemello digitale pu\u00f2 evolversi fino a diventare una vera e propria replica digitale di risorse fisiche potenziali ed effettive (gemello fisico), di processi, di persone, di luoghi, di infrastrutture, di sistemi e dispositivi che possono essere utilizzati per vari scopi.<\/em><\/p>\n

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