Dal blocco operatorio al pronto soccorso, l’IA entra al Policlinico di Milano: chirurgia, triage e diagnosi sempre più digitali

Il Policlinico di Milano si conferma uno degli ospedali italiani più all’avanguardia nella digitalizzazione della sanità, grazie a un progetto innovativo che vede l’introduzione sistematica dell’intelligenza artificiale in molteplici ambiti clinici e gestionali. Un investimento strategico e tecnologico che, secondo i dirigenti dell’ospedale, rappresenta non solo un salto di qualità nella gestione delle risorse, ma anche un miglioramento concreto nella cura del paziente, nella riduzione dei tempi di attesa e nella precisione delle diagnosi. L’adozione dell’IA interessa infatti settori chiave come il pronto soccorso, il blocco operatorio, la diagnostica per immagini e la gestione informatizzata dei percorsi clinici.

Nel dettaglio, il progetto si articola in più fasi già operative e altre in fase avanzata di implementazione. Una delle novità principali riguarda il sistema di triage automatizzato nel pronto soccorso, capace di elaborare in tempo reale i dati clinici iniziali del paziente – pressione, saturazione, temperatura, frequenza cardiaca – e fornire un supporto decisionale al personale infermieristico per l’assegnazione del codice di priorità. Il software, basato su algoritmi di machine learning addestrati su centinaia di migliaia di accessi precedenti, tiene conto anche della storia clinica del paziente, integrando i dati con il fascicolo sanitario elettronico.

Questo sistema, testato per diversi mesi e ora attivo in via definitiva, ha già prodotto risultati concreti: una riduzione del 20% nei tempi medi di assegnazione del codice triage, una più accurata distribuzione delle urgenze e una maggiore coerenza tra le valutazioni iniziali e le diagnosi finali. I medici del pronto soccorso sottolineano come la componente algoritmica non sostituisca il giudizio clinico, ma lo integri, liberando tempo utile per il contatto umano e l’approfondimento dei casi più complessi.

Un altro ambito centrale è quello del blocco operatorio, dove l’intelligenza artificiale è stata integrata in un nuovo sistema di gestione e pianificazione degli interventi chirurgici. Il software consente di ottimizzare l’allocazione delle sale, la disponibilità del personale, la durata stimata degli interventi e il consumo di materiali, riducendo le inefficienze organizzative e aumentando la produttività. In particolare, l’IA è in grado di prevedere con un’elevata affidabilità la durata effettiva di ciascun intervento sulla base della diagnosi, del tipo di procedura, del chirurgo coinvolto e dei dati storici analoghi.

Questa soluzione ha già permesso una riduzione del 15% delle ore sala non utilizzate, con un impatto diretto sulla riduzione delle liste d’attesa e sul contenimento dei costi. Inoltre, l’integrazione con i sistemi di gestione della sterilizzazione e della logistica ospedaliera garantisce una tracciabilità completa degli strumenti chirurgici, migliorando la sicurezza e l’efficienza in sala operatoria. Le equipe mediche possono così concentrarsi sull’attività clinica, riducendo gli oneri burocratici e amministrativi.

L’IA al Policlinico di Milano è entrata anche nei laboratori di radiologia e diagnostica per immagini. I sistemi di intelligenza artificiale vengono già utilizzati per l’analisi automatizzata di mammografie, TAC e risonanze magnetiche, con l’obiettivo di supportare i radiologi nell’individuazione di lesioni sospette, microcalcificazioni e anomalie che potrebbero sfuggire all’occhio umano, soprattutto in contesti ad alta pressione. Secondo i dati interni, il software ha già migliorato la sensibilità diagnostica di alcune tipologie di esame fino al 12%, mantenendo costante il tasso di falsi positivi.

I progetti di IA si estendono anche alla gestione dei percorsi clinici complessi, come quelli oncologici o delle malattie rare. In questi casi, l’intelligenza artificiale supporta la stratificazione del rischio, suggerisce protocolli terapeutici personalizzati e analizza in tempo reale l’efficacia dei trattamenti, segnalando eventuali deviazioni dai parametri attesi. Questo approccio si traduce in una medicina più predittiva e personalizzata, in grado di adattarsi dinamicamente all’evoluzione del paziente.

Un ulteriore fronte di sviluppo è la robotica assistita, che il Policlinico sta integrando nei reparti di ortopedia, urologia e ginecologia. I chirurghi possono già contare su bracci robotici dotati di intelligenza artificiale per eseguire manovre di estrema precisione, in particolare in procedure mini-invasive. L’ospedale sta lavorando anche all’interconnessione tra robot chirurgici e sistemi di IA diagnostica, in modo da avere una visione complessiva e automatizzata del processo operatorio, dalla diagnosi al follow-up.

Il progetto tecnologico del Policlinico non riguarda solo l’ambito clinico ma tocca anche l’interazione con il paziente. Attraverso una nuova app, è possibile prenotare esami, accedere al proprio fascicolo clinico, ricevere promemoria per i farmaci, monitorare l’aderenza terapeutica e comunicare in modo sicuro con il medico curante. Il sistema è integrato con assistenti virtuali intelligenti in grado di rispondere alle domande più frequenti, orientare il paziente tra i servizi dell’ospedale e facilitare l’accesso alle cure.

Il Policlinico ha avviato anche una collaborazione con il Politecnico di Milano e l’Università Statale per sviluppare nuovi algoritmi, testare modelli predittivi e formare una nuova generazione di medici “digitali”. Sono stati attivati dottorati industriali e tirocini mirati all’intelligenza artificiale applicata alla medicina, con l’obiettivo di creare competenze ibride capaci di tradurre i dati in scelte cliniche appropriate.

L’intero sistema informativo ospedaliero è stato ripensato in chiave predittiva: ogni reparto dispone ora di dashboard in tempo reale che segnalano criticità, priorità e trend di afflusso. Questo consente di ottimizzare il numero di posti letto, migliorare la gestione delle urgenze e pianificare con maggiore accuratezza le dimissioni. La riduzione dei tempi di degenza, ottenuta anche grazie all’uso di modelli predittivi sull’evoluzione clinica del paziente, ha generato un risparmio stimato in oltre 1,2 milioni di euro nell’ultimo anno.

Il piano del Policlinico si inserisce in un contesto più ampio di trasformazione digitale della sanità pubblica italiana. Grazie ai fondi PNRR destinati alla Missione 6 – Salute, l’ospedale ha potuto accelerare i propri investimenti, diventando un modello replicabile per altri centri italiani. L’obiettivo non è solo rendere più efficiente il sistema sanitario, ma porre il paziente al centro, con strumenti tecnologici che ne migliorino l’esperienza e ne aumentino le possibilità di diagnosi precoce e cura tempestiva.