{"id":43804,"date":"2026-10-23T12:48:00","date_gmt":"2026-10-23T07:18:00","guid":{"rendered":"https:\/\/mdforlives.com\/blog\/oltre-il-progetto-pilota-di-ia-cosa-serve-per-far-funzionare-lintelligenza-artificiale-in-sanita-su-larga-scala\/"},"modified":"2026-10-28T17:18:35","modified_gmt":"2026-10-28T11:48:35","slug":"intelligenza-artificiale-sanita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mdforlives.com\/blog\/it\/intelligenza-artificiale-sanita\/","title":{"rendered":"Oltre il progetto pilota di IA: cosa serve per far funzionare l\u2019intelligenza artificiale in sanit\u00e0 su larga scala"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"43804\" class=\"elementor elementor-43804 elementor-43593\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ff00724 e-con-full e-flex e-con e-parent\" data-id=\"5ff00724\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-403a84c8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"403a84c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span data-contrast=\"auto\">Un progetto pilota di IA di successo pu\u00f2 dimostrare che uno strumento funziona in un reparto o in un flusso di lavoro. Estenderlo a tutto un ospedale \u00e8 una sfida diversa.<\/span><\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Quando l\u2019IA coinvolge pi\u00f9 team, sistemi e decisioni, la domanda passa da \u00abLa tecnologia pu\u00f2 funzionare?\u00bb a \u00abL\u2019organizzazione \u00e8 in grado di gestirla in modo affidabile?\u00bb<\/span><\/p><p>Questa \u00e8 la sfida pratica dell\u2019intelligenza artificiale in sanit\u00e0. Il valore non dipende solo dalle prestazioni del modello, ma anche dall\u2019integrazione nel flusso di lavoro, dall\u2019integrazione dei sistemi, dall\u2019adozione da parte del personale, dalla governance, dalla sicurezza informatica e da una chiara responsabilit\u00e0 umana.<\/p><p>MDForLives ha intervistato dirigenti ospedalieri e senior director negli USA, nel Regno Unito, in Canada e in Italia. I risultati dettagliati sono disponibili nel <a style=\"color: #004c97;\" href=\"https:\/\/mdforlives.com\/insights\/allied-healthcare-professionals\/hospital-administration\/hospital-ai-adoption-where-leaders-see-value-risk-and-limits\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MDForLives Hospital AI Adoption Insight Report.<\/a><\/p><h2 aria-level=\"2\"><strong>Un progetto pilota di successo non equivale alla preparazione dell\u2019ospedale su scala complessiva<\/strong><\/h2><p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-43654\" src=\"https:\/\/mdforlives.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/4_Beyond-the-AI-Pilot-What-It-Takes-to-Make-AI-in-Healthcare-Work-at-Scale_Inner-copy1-2.jpg\" alt=\"Percorso del paziente che mostra le esigenze assistenziali, la preparazione delle informazioni, il passaggio di consegne tra il team ospedaliero, il trasferimento della responsabilit\u00e0 e i passaggi successivi per il paziente. \" width=\"1601\" height=\"801\" srcset=\"https:\/\/mdforlives.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/4_Beyond-the-AI-Pilot-What-It-Takes-to-Make-AI-in-Healthcare-Work-at-Scale_Inner-copy1-2.jpg 1601w, https:\/\/mdforlives.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/4_Beyond-the-AI-Pilot-What-It-Takes-to-Make-AI-in-Healthcare-Work-at-Scale_Inner-copy1-2-300x150.jpg 300w, https:\/\/mdforlives.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/4_Beyond-the-AI-Pilot-What-It-Takes-to-Make-AI-in-Healthcare-Work-at-Scale_Inner-copy1-2-1024x512.jpg 1024w, https:\/\/mdforlives.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/4_Beyond-the-AI-Pilot-What-It-Takes-to-Make-AI-in-Healthcare-Work-at-Scale_Inner-copy1-2-768x384.jpg 768w, https:\/\/mdforlives.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/4_Beyond-the-AI-Pilot-What-It-Takes-to-Make-AI-in-Healthcare-Work-at-Scale_Inner-copy1-2-1536x768.jpg 1536w\" sizes=\"(max-width: 1601px) 100vw, 1601px\" \/><\/p><p>La parte pi\u00f9 difficile dell\u2019adozione dell\u2019IA in ambito sanitario spesso inizia dopo che il primo caso d\u2019uso ha dimostrato di funzionare. Nel sondaggio MDForLives, il 41,4% dei leader ha riferito che l\u2019IA era stata implementata in pi\u00f9 reparti, mentre il 37,9% era ancora nella fase pilota.<\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Questa situazione intermedia \u00e8 importante perch\u00e9 diversi casi d\u2019uso possono trovarsi in fasi diverse di maturit\u00e0.<\/span><\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Ci\u00f2 che funzionava come progetto locale ora richiede regole replicabili per la titolarit\u00e0, l\u2019integrazione, il monitoraggio, la gestione dei fornitori e il controllo delle modifiche.<\/span><\/p><p><span data-contrast=\"auto\">La domanda non \u00e8 quanti strumenti di IA siano attivi. \u00c8 se l\u2019ospedale sia in grado di gestirli in modo coerente una volta che vanno oltre il team che inizialmente li aveva promossi.<\/span><\/p><p><span data-contrast=\"auto\">La scala aziendale inizia quando l\u2019IA diventa una capacit\u00e0 operativa anzich\u00e9 una raccolta di progetti.<\/span><\/p><h2 aria-level=\"2\"><b><span data-contrast=\"auto\">La scalabilit\u00e0 parte da un problema di flusso di lavoro, non da una capacit\u00e0 dell\u2019IA<\/span><\/b><\/h2><p><span data-contrast=\"auto\">Un progetto pilota tecnicamente avanzato non giustifica automaticamente un investimento pi\u00f9 ampio. Il 53,6% dei leader intervistati ha dichiarato che un miglioramento dimostrato del flusso di lavoro era l\u2019evidenza pi\u00f9 probabile per sbloccare ulteriori investimenti nell\u2019IA.<\/span><\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Il messaggio pi\u00f9 profondo \u00e8 che un progetto pilota diventa scalabile quando l\u2019organizzazione pu\u00f2 dimostrare un cambiamento significativo nel lavoro. Il tempo dedicato alla documentazione \u00e8 diminuito? Un passaggio di consegne \u00e8 diventato pi\u00f9 rapido? Il carico amministrativo \u00e8 diminuito?<\/span><\/p><p>Per l\u2019implementazione dell\u2019intelligenza artificiale in sanit\u00e0, il punto di partenza dovrebbe essere il problema operativo, non la disponibilit\u00e0 di un nuovo modello. Ci\u00f2 significa definire la situazione di riferimento prima dell\u2019implementazione, stabilire come dovrebbe essere il successo e continuare a misurarlo dopo l\u2019entrata in funzione.<\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Sicurezza, qualit\u00e0, performance finanziaria e adozione rimangono importanti quando sono collegati a un risultato chiaro del flusso di lavoro.<\/span><\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Il progetto pilota dimostra la possibilit\u00e0; il flusso di lavoro dimostra se il caso d\u2019uso merita di essere esteso.<\/span><\/p><h2 aria-level=\"2\"><b><span data-contrast=\"auto\">\u00c8 nell\u2019integrazione che uno strumento promettente incontra la realt\u00e0 ospedaliera<\/span><\/b><\/h2><p><span data-contrast=\"auto\">Una volta che un caso d\u2019uso supera la fase pilota, l\u2019adeguatezza tecnica diventa adeguatezza operativa. Una scarsa integrazione con la cartella clinica elettronica (EHR) o con i dati \u00e8 stata la principale causa di fallimento nell\u2019implementazione nel sondaggio, indicata dal 32,1% dei leader.<\/span><\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Uno strumento pu\u00f2 funzionare bene in modo isolato e creare comunque problemi se il personale deve passare da un sistema all\u2019altro, copiare manualmente le informazioni, riconciliare dati duplicati o lavorare senza un contesto completo.<\/span><\/p><p>Per l\u2019intelligenza artificiale in sanit\u00e0, l\u2019integrazione dovrebbe far parte della selezione e della progettazione, non essere affrontata dopo che la tecnologia \u00e8 stata scelta. I leader devono sapere dove l\u2019IA riceve i dati, dove compare il suo output, chi pu\u00f2 visualizzarlo, come viene controllato l\u2019accesso e cosa accade quando il sistema non \u00e8 disponibile o produce un risultato errato.<\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Uno strumento di IA tecnicamente valido pu\u00f2 comunque essere operativo\u00adamente debole se crea un ulteriore ambiente di lavoro per il personale.<\/span><\/p><h2 aria-level=\"2\"><b><span data-contrast=\"auto\">L\u2019adozione da parte del personale fa parte dell\u2019implementazione, non \u00e8 un\u2019attivit\u00e0 successiva al lancio<\/span><\/b><\/h2><p>Anche una buona integrazione non garantisce un\u2019adozione efficace. L\u2019IA pu\u00f2 eliminare attivit\u00e0 ripetitive, ma pu\u00f2 anche creare responsabilit\u00e0 legate alla revisione, alla gestione delle eccezioni, all\u2019escalation e alla supervisione.<\/p><p>I risultati di MDForLives mostrano che i leader ospedalieri considerano la produttivit\u00e0 del personale un\u2019importante fonte di valore dell\u2019IA, prestando al contempo attenzione alle competenze, al carico di lavoro, al burnout e alla ridefinizione dei ruoli.<\/p><p>Questo rende la progettazione del lavoro una componente della tecnologia dell\u2019IA in sanit\u00e0, non un\u2019attivit\u00e0 che inizia dopo l\u2019implementazione.<\/p><blockquote><p>Queste considerazioni relative al personale sono particolarmente importanti nell\u2019assistenza infermieristica, dove <a href=\"https:\/\/mdforlives.com\/blog\/ai-in-nursing\/\"><span style=\"color: #004c97;\">AI in Nursing<\/span> Practice<\/a> deve integrarsi nei flussi di lavoro clinici, ridurre la documentazione ripetitiva e supportare gli infermieri senza aumentare il loro carico di lavoro.<\/p><\/blockquote><p>I team devono comprendere perch\u00e9 lo strumento viene introdotto, quali attivit\u00e0 dovrebbe modificare, quando \u00e8 necessaria una revisione umana e chi \u00e8 responsabile delle eccezioni.<\/p><p><span data-contrast=\"auto\">L\u2019adozione non consiste semplicemente nel verificare se le persone utilizzano lo strumento. Consiste nel capire se il lavoro riprogettato funziona meglio grazie ad esso.<\/span><\/p><h2 aria-level=\"2\"><b><span data-contrast=\"auto\">La governance deve crescere insieme all\u2019estensione dell\u2019implementazione<\/span><\/b><\/h2><p><span data-contrast=\"auto\">Con l\u2019espansione dell\u2019implementazione, il rischio passa da una dimensione specifica del progetto a una dimensione aziendale. Nel sondaggio, il 42,9% dei leader ha identificato i rischi legati alla sicurezza informatica e alla regolamentazione come il principale ostacolo all\u2019estensione dell\u2019IA in tutta l\u2019organizzazione.<\/span><\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Un singolo reparto pu\u00f2 affrontare localmente le questioni relative ad accesso, validazione o monitoraggio. Un portafoglio ospedaliero non pu\u00f2 dipendere da standard diversi per ogni prodotto di IA.<\/span><\/p><p>I leader hanno bisogno di aspettative comuni per l\u2019accesso ai dati, la privacy, il rischio dei fornitori, la sicurezza, il monitoraggio dei modelli, la tracciabilit\u00e0, la risposta agli incidenti e l\u2019escalation. Hanno inoltre bisogno di chiarezza su chi pu\u00f2 sospendere o sovrascrivere un sistema quando le prestazioni cambiano o emergono problemi di sicurezza.<\/p><blockquote><p>Questi principi di governance sono altrettanto importanti nei contesti di laboratorio, dove<a style=\"color: #004c97;\" href=\"https:\/\/mdforlives.com\/blog\/ai-in-clinical-laboratories\/\"> AI in Clinical Laboratories<\/a> richiede una validazione affidabile, output tracciabili, monitoraggio continuo e una chiara responsabilit\u00e0 umana.<\/p><\/blockquote><p>\u00c8 qui che l\u2019adozione dell\u2019intelligenza artificiale in sanit\u00e0 diventa una questione di modello operativo, anzich\u00e9 essere soltanto un programma di innovazione.<\/p><p>Una scalabilit\u00e0 sicura dipende dal rendere la supervisione altrettanto replicabile quanto l\u2019implementazione.<\/p><h2 aria-level=\"2\"><b><span data-contrast=\"auto\">Una maggiore automazione richiede comunque confini umani espliciti<\/span><\/b><\/h2><p><span data-contrast=\"auto\">Scalare l\u2019IA non significa massimizzare l\u2019autonomia. Il confine pi\u00f9 netto emerso dal sondaggio riguardava il trattamento clinico: il 60,7% dei leader ha dichiarato che l\u2019IA non dovrebbe mai prendere autonomamente decisioni relative al trattamento clinico.<\/span><\/p><p><span data-contrast=\"auto\">Ci\u00f2 non significa che i leader rifiutino l\u2019automazione. Suggerisce che distinguano tra attivit\u00e0 che possono essere automatizzate e decisioni in cui responsabilit\u00e0, giudizio professionale e intervento umano devono rimanere espliciti.<\/span><\/p><p>Un modello ospedaliero scalabile necessita di diritti decisionali chiari: cosa pu\u00f2 fare automaticamente l\u2019IA, cosa pu\u00f2 raccomandare, cosa richiede una conferma umana e chi rimane responsabile quando un output influisce sull\u2019assistenza? Questi confini varieranno tra casi d\u2019uso amministrativi, operativi e clinici.<\/p><p><span data-contrast=\"auto\">L\u2019obiettivo non \u00e8 la massima autonomia. \u00c8 un\u2019autonomia appropriata con una responsabilit\u00e0 chiaramente visibile.<\/span><\/p><h2 aria-level=\"2\"><b><span data-contrast=\"auto\">Prospettiva finale: il prossimo vantaggio dell\u2019IA potrebbe essere la disciplina operativa<\/span><\/b><\/h2><p><span data-contrast=\"auto\">Andare oltre il progetto pilota non richiede agli ospedali di implementare l\u2019IA ovunque. Richiede un metodo replicabile per decidere quali casi d\u2019uso meritino di essere estesi e come dovranno essere gestiti una volta implementati.<\/span><\/p><p>Il percorso pratico \u00e8: definire il problema del flusso di lavoro \u2192 dimostrare un valore misurabile \u2192 integrare nell\u2019ambiente ospedaliero \u2192 riprogettare il lavoro \u2192 stabilire la governance \u2192 definire i confini delle decisioni umane \u2192 continuare il monitoraggio dopo l\u2019entrata in funzione.<\/p><p>Questi passaggi si sovrappongono nella pratica. L\u2019integrazione pu\u00f2 far emergere problemi relativi al personale; l\u2019adozione pu\u00f2 rivelare problemi nei flussi di lavoro; i requisiti di governance possono modificare il modo in cui un caso d\u2019uso viene progettato. \u00c8 questo che trasforma l\u2019intelligenza artificiale in sanit\u00e0 da esperimento promettente a capacit\u00e0 organizzativa.<\/p><p>Per i leader ospedalieri, il prossimo vantaggio potrebbe derivare meno dal lancio di un altro progetto pilota e pi\u00f9 dalla capacit\u00e0 di rendere quelli di successo pi\u00f9 facili da integrare, governare, misurare e utilizzare in modo coerente in tutta l\u2019organizzazione.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b431c31 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b431c31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Domande Frequenti<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa1f644 elementor-widget elementor-widget-n-accordion\" data-id=\"fa1f644\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;default_state&quot;:&quot;expanded&quot;,&quot;max_items_expended&quot;:&quot;one&quot;,&quot;n_accordion_animation_duration&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;ms&quot;,&quot;size&quot;:400,&quot;sizes&quot;:[]}}\" data-widget_type=\"nested-accordion.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-n-accordion\" aria-label=\"Accordion. Open links with Enter or Space, close with Escape, and navigate with Arrow Keys\">\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-2620\" class=\"e-n-accordion-item\" open>\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"1\" tabindex=\"0\" aria-expanded=\"true\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-2620\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Come viene utilizzata l\u2019intelligenza artificiale in sanit\u00e0 negli ospedali? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-down\"><\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-2620\" class=\"elementor-element elementor-element-bfafcd4 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"bfafcd4\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f0a8fb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9f0a8fb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span class=\"TextRun SCXW168453330 BCX0\" lang=\"EN-US\" xml:lang=\"EN-US\" data-contrast=\"auto\">L\u2019IA negli ospedali pu\u00f2 supportare la documentazione clinica, il flusso dei pazienti, la gestione del personale, i processi amministrativi, l\u2019analisi predittiva e il supporto alle decisioni cliniche. L\u2019uso appropriato dipende dal flusso di lavoro, dalle evidenze, dal rischio, dalla governance e dalla supervisione umana.<\/span><span class=\"EOP Selected SCXW168453330 BCX0\" data-ccp-props=\"{\"134233117\":false,\"134233118\":false,\"335551550\":6,\"335551620\":6,\"335559738\":240,\"335559739\":240}\"> <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-2621\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"2\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-2621\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Perch\u00e9 i progetti pilota di IA non riescono a essere estesi a tutti gli ospedali? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-down\"><\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-2621\" class=\"elementor-element elementor-element-78fac33 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"78fac33\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f7c8106 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f7c8106\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span class=\"TextRun SCXW170593258 BCX0\" lang=\"EN-US\" xml:lang=\"EN-US\" data-contrast=\"auto\"><span class=\"NormalTextRun SCXW170593258 BCX0\">Gli ostacoli comuni includono una scarsa integrazione con la EHR o con i dati, una bassa adozione da parte del personale, un valore post-implementazione non chiaro, lacune nella governance, problemi di sicurezza informatica e difficolt\u00e0 nel riprogettare i flussi di lavoro tra pi\u00f9 team.<\/span><\/span><span class=\"EOP Selected SCXW170593258 BCX0\" data-ccp-props=\"{\"134233117\":false,\"134233118\":false,\"335551550\":6,\"335551620\":6,\"335559738\":240,\"335559739\":240}\"> <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-2622\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"3\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-2622\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Cosa dovrebbero misurare gli ospedali prima di estendere l\u2019IA? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-down\"><\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-2622\" class=\"elementor-element elementor-element-e124443 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"e124443\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3aaf15 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f3aaf15\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span class=\"TextRun SCXW75069350 BCX0\" lang=\"EN-US\" xml:lang=\"EN-US\" data-contrast=\"auto\"><span class=\"NormalTextRun SCXW75069350 BCX0\">Le misure dovrebbero essere correlate al problema che si intende risolvere. Possono includere il tempo del personale, il carico amministrativo, i tempi di esecuzione, il volume di attivit\u00e0, gli indicatori di qualit\u00e0 o sicurezza, l\u2019adozione, il lavoro ripetuto, i costi e la capacit\u00e0 di mantenere i miglioramenti nel tempo.<\/span><\/span><span class=\"EOP Selected SCXW75069350 BCX0\" data-ccp-props=\"{\"134233117\":false,\"134233118\":false,\"335551550\":6,\"335551620\":6,\"335559738\":240,\"335559739\":240}\"> <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-2623\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"4\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-2623\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> Perch\u00e9 l\u2019integrazione con la EHR \u00e8 importante per l\u2019implementazione dell\u2019IA in sanit\u00e0? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-down\"><\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-2623\" class=\"elementor-element elementor-element-15bfeb8 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"15bfeb8\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34e50fd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"34e50fd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span class=\"TextRun SCXW216198849 BCX0\" lang=\"EN-US\" xml:lang=\"EN-US\" data-contrast=\"auto\">Una scarsa integrazione pu\u00f2 creare attivit\u00e0 duplicate, perdita di contesto, trasferimento manuale dei dati e flussi di lavoro frammentati. Una buona integrazione aiuta a garantire che i dati appropriati e gli output dell\u2019IA raggiungano l\u2019utente giusto all\u2019interno dei normali processi ospedalieri.<\/span><span class=\"EOP Selected SCXW216198849 BCX0\" data-ccp-props=\"{\"134233117\":false,\"134233118\":false,\"335551550\":6,\"335551620\":6,\"335559738\":240,\"335559739\":240}\"> <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t<details id=\"e-n-accordion-item-2624\" class=\"e-n-accordion-item\" >\n\t\t\t\t<summary class=\"e-n-accordion-item-title\" data-accordion-index=\"5\" tabindex=\"-1\" aria-expanded=\"false\" aria-controls=\"e-n-accordion-item-2624\" >\n\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-header'><div class=\"e-n-accordion-item-title-text\"> L\u2019IA pu\u00f2 prendere decisioni cliniche autonomamente? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t<span class='e-n-accordion-item-title-icon'>\n\t\t\t<span class='e-opened' ><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-up\"><\/i><\/span>\n\t\t\t<span class='e-closed'><i aria-hidden=\"true\" class=\"fas fa-angle-down\"><\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t<div role=\"region\" aria-labelledby=\"e-n-accordion-item-2624\" class=\"elementor-element elementor-element-721b907 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"721b907\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f52ede4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f52ede4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><span class=\"TextRun SCXW231168018 BCX0\" lang=\"EN-US\" xml:lang=\"EN-US\" data-contrast=\"auto\">L\u2019IA pu\u00f2 supportare alcune decisioni cliniche, ma il livello di autonomia dovrebbe dipendere dal caso d\u2019uso, dal rischio, dalla validazione, dalla governance e dai requisiti applicabili. Nel sondaggio MDForLives, i leader hanno stabilito il confine pi\u00f9 netto sul controllo umano per quanto riguarda le decisioni relative al trattamento clinico.<\/span><span class=\"EOP Selected SCXW231168018 BCX0\" data-ccp-props=\"{\"134233117\":false,\"134233118\":false,\"335551550\":6,\"335551620\":6,\"335559738\":240,\"335559739\":240}\"> <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@type\":\"FAQPage\",\"mainEntity\":[{\"@type\":\"Question\",\"name\":\"Come viene utilizzata l\\u2019intelligenza artificiale in sanit\\u00e0 negli ospedali?\",\"acceptedAnswer\":{\"@type\":\"Answer\",\"text\":\"L\\u2019IA negli ospedali pu\\u00f2 supportare la documentazione clinica, il flusso dei pazienti, la gestione del personale, i processi amministrativi, l\\u2019analisi predittiva e il supporto alle decisioni cliniche. 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