AITASIT a Exposanità 2026: un bilancio tra innovazione, competenze e nuove prospettive per la sanità digitale
La partecipazione di AITASIT – Associazione Italiana Amministratori di Sistema e Telemedicina a Exposanità 2026 ha rappresentato un momento di confronto particolarmente significativo per tutti coloro che si occupano di sanità digitale, tecnologie biomediche, sistemi informativi sanitari, telemedicina, intelligenza artificiale e innovazione organizzativa.
Exposanità 2026 si è svolta a BolognaFiere dal 22 al 24 aprile 2026, confermandosi come uno degli appuntamenti di riferimento per la sanità, l’assistenza e l’innovazione tecnologica applicata ai servizi sanitari e sociosanitari.
In questo contesto, AITASIT ha proposto due workshop fortemente orientati al futuro, ma radicati in problemi molto concreti: la necessità di rendere i processi sanitari più efficienti, più sicuri, più interoperabili e più vicini ai bisogni reali del paziente.
I due eventi hanno affrontato temi diversi ma profondamente collegati tra loro.
Il primo workshop, dedicato al rapid prototyping in sanità, ha approfondito il ruolo della stampa 3D, della biomodellazione, della segmentazione anatomica, dell’intelligenza artificiale applicata al planning prechirurgico e della regolamentazione dei software e dei dispositivi medici.
Il secondo workshop, dedicato alla sanità fuori dall’ospedale, ha invece messo al centro interoperabilità, sistemi informativi territoriali, telemedicina, sistemi multiagente, teleradiologia AI-assistita, reti cliniche, tumor board digitali e nuovi modelli organizzativi per portare la cura più vicino al cittadino.
Dal biomodello alla sala operatoria: il rapid prototyping come strumento clinico e organizzativo
Il workshop sul rapid prototyping ha mostrato come la stampa 3D in ambito sanitario non sia più una curiosità tecnologica, ma una risorsa concreta per la pianificazione preoperatoria, la simulazione chirurgica, il training, la comunicazione medico-paziente e il supporto alla medicina personalizzata.
Gli interventi hanno permesso di attraversare l’intero percorso: dall’acquisizione delle immagini TC o RM alla segmentazione, dalla generazione della mesh alla stampa, fino alla validazione del modello e al suo possibile utilizzo clinico.
È emerso con chiarezza che il valore del biomodello non sta soltanto nell’oggetto fisico, ma nel processo che lo genera: un processo che deve essere tracciabile, validato, documentabile e integrato con le responsabilità professionali, tecniche, cliniche e organizzative.
L’intelligenza artificiale può accelerare molte fasi del workflow, dalla segmentazione alla modellazione, dallo slicing al controllo di stampa. Tuttavia, i relatori hanno sottolineato un punto essenziale: l’automazione non sostituisce la competenza. La potenzia.
Il professionista sanitario, l’ingegnere biomedico, il tecnico esperto di imaging e il clinico restano figure centrali per validare il risultato, interpretarne il valore e inserirlo correttamente nel percorso di cura.
Regole, responsabilità e dati: il lato giuridico dell’innovazione
Una parte rilevante del confronto è stata dedicata alla regolamentazione.
Quando un software contribuisce a produrre informazioni usate per decisioni diagnostiche, terapeutiche o chirurgiche, il tema non può essere trattato soltanto come una questione tecnica. Entrano in gioco il Regolamento europeo sui dispositivi medici, la protezione dei dati personali, la responsabilità professionale, la conservazione documentale e, sempre più, il nuovo quadro regolatorio europeo sull’intelligenza artificiale.
L’AI Act europeo è entrato in vigore il 1 agosto 2024 e introduce obblighi specifici per i sistemi di intelligenza artificiale, in particolare quando utilizzati in ambiti ad alto rischio come la sanità.
Per i sistemi AI collegati a dispositivi medici, il tema è ancora più delicato, perché si intrecciano MDR, IVDR e AI Act. La Commissione Europea e il Medical Device Coordination Group hanno pubblicato nel 2025 una FAQ specifica sull’interazione tra regolamenti sui dispositivi medici e AI Act.
Il messaggio emerso è chiaro: innovare non significa procedere senza regole. Significa, al contrario, costruire processi nuovi capaci di rispettare qualità, sicurezza, tracciabilità, privacy e responsabilità.
Sanità fuori dall’ospedale: interoperabilità, territorio e continuità di cura
Il secondo workshop ha spostato l’attenzione dal laboratorio e dalla sala operatoria al territorio, alla casa del paziente, alle Case della Comunità, alle Centrali Operative Territoriali, ai sistemi informativi sociali e sanitari.
La domanda di fondo è stata: come possiamo superare davvero un modello ospedale-centrico?
La risposta non è soltanto tecnologica. È organizzativa, culturale e professionale.
Si è parlato di Fascicolo Sanitario Elettronico, cartelle territoriali, PUA digitali, telemonitoraggio, dispositivi IoT, integrazione con i servizi sociali, telemedicina, reti oncologiche, PDTA, agende dedicate e presa in carico multidisciplinare.
Il DM 77/2022 ha definito modelli e standard per lo sviluppo dell’assistenza territoriale nel Servizio Sanitario Nazionale, introducendo una cornice importante per Case della Comunità, Centrali Operative Territoriali, Ospedali di Comunità e integrazione dei servizi sul territorio.
In questo scenario, l’interoperabilità non è più un tema per soli informatici. È la condizione necessaria per evitare che il cittadino debba ripetere ogni volta la propria storia, portare documenti, inseguire referti, coordinare autonomamente professionisti e servizi che dovrebbero invece dialogare tra loro.
Sistemi multiagente e intelligenza artificiale: non sostituire, ma orchestrare
Uno dei temi più innovativi emersi nei workshop è stato quello dei sistemi multiagente.
L’intelligenza artificiale, da sola, non basta. I grandi modelli linguistici possono generare, sintetizzare, suggerire e dialogare, ma i processi sanitari richiedono coordinamento, ruoli, responsabilità, controlli, verifiche, tracciabilità e integrazione con sistemi informativi eterogenei.
I sistemi multiagente aprono una prospettiva diversa: non un’unica AI generalista, ma un insieme di agenti specializzati, coordinati da un orchestratore, ciascuno con un compito specifico. Un agente può analizzare un contesto sociale, un altro può proporre uno slot diagnostico, un altro può verificare la disponibilità della risorsa, un altro ancora può segnalare criticità o incongruenze.
In sanità, questo approccio potrebbe aiutare a gestire agende, priorità cliniche, percorsi diagnostici, pazienti fragili, dati provenienti da dispositivi indossabili, telemonitoraggio, FSE, cartella sociale informatizzata e sistemi di supporto decisionale.
Il punto centrale resta però lo stesso: l’uomo deve restare nel circuito. Il principio dello human in the loop non è un dettaglio formale, ma una garanzia di sicurezza, responsabilità e appropriatezza.
Raynux, teleradiologia AI-assistita e zero-footprint: una proposta concreta
Durante il workshop è stato presentato anche un progetto sperimentale sviluppato nell’ecosistema AITASIT: Raynux, una proposta di architettura zero-footprint per la teleradiologia AI-assistita.
L’idea è semplice ma potente: ridurre il peso tecnologico sui singoli utenti, permettendo l’accesso tramite browser, senza installazioni complesse, senza VPN, senza client da aggiornare, e portando refertazione, visualizzazione, consegna digitale e supporto AI dentro un flusso più accessibile.
Il valore non sta soltanto nella velocità, ma nell’ultimo miglio: un referto che non arriva al paziente o al medico curante è un referto che non ha completato il suo percorso.
L’obiettivo è quindi ripensare il viaggio del paziente: dalla prenotazione alla consegna, dall’accettazione alla refertazione, dalla disponibilità delle immagini al coinvolgimento del medico di medicina generale.
Dalla cultura digitale alla comunità professionale
I due workshop hanno confermato una convinzione che AITASIT porta avanti da anni: la sanità digitale non si costruisce soltanto acquistando tecnologie.
Servono competenze, metodo, linguaggio comune, formazione, documentazione, capacità di leggere i processi e volontà di collaborare tra professionisti diversi.
Tecnici di radiologia, medici, ingegneri, informatici, giuristi, amministratori di sistema, dirigenti sanitari, sviluppatori, application specialist e professionisti del territorio devono imparare a lavorare insieme.
La sfida non è soltanto installare sistemi. La sfida è farli vivere nei processi reali.
Materiali, registrazioni e approfondimenti nell’area soci
Le registrazioni dei workshop, i materiali didattici, le trascrizioni rielaborate e gli approfondimenti tematici saranno progressivamente resi disponibili nell’area riservata ai soci AITASIT.
Una parte dei contenuti avanzati sarà accessibile ai soci con tessera premium attraverso la piattaforma ATENA Learning Project, il progetto formativo AITASIT dedicato alla crescita delle competenze in sanità digitale, interoperabilità, telemedicina, sistemi informativi sanitari, AI e innovazione organizzativa.
L’articolo pubblico che state leggendo rappresenta soltanto una sintesi introduttiva.
Per chi desidera entrare nel dettaglio dei singoli argomenti — rapid prototyping, biomodellazione 3D, segmentazione AI-assistita, MDR, AI Act, sistemi multiagente, RIS/PACS, teleradiologia, FSE, cartella sociale informatizzata, COT, tumor board digitali e radiomica — l’area soci offrirà un percorso più approfondito, con materiali strutturati e contenuti riservati.
Clicca qui per un invito ad approfondire
AITASIT ringrazia Exposanità per l’ospitalità, tutti i relatori intervenuti, i partner, i collaboratori, il personale di supporto e tutti i partecipanti che hanno contribuito a rendere questi workshop un’occasione reale di confronto.
La sanità digitale non è un tema del futuro. È già parte del presente.
La differenza la farà la capacità di governarla, comprenderla, documentarla e orientarla verso ciò che conta davvero: la sicurezza, la qualità, l’equità di accesso e il valore per il cittadino.
Per approfondire i contenuti dei workshop, accedi all’area riservata AITASIT e scopri i materiali dedicati su ATENA Learning Project.