Settantatré giorni. È il tempo che oggi impiega la conoscenza medica mondiale per raddoppiare. Nel 1950 servivano cinquant’anni. La crescita della letteratura scientifica biomedica ha assunto un ritmo tale da rendere impossibile, per qualunque medico, mantenersi aggiornato con gli strumenti tradizionali della formazione. PubMed ha superato i 35 milioni di record e ogni anno aggiunge centinaia di migliaia di nuovi studi. L’emivita delle competenze apprese all’università – il tempo entro cui metà delle nozioni diventa clinicamente superata – si è ridotta a poche settimane.
È dentro questa accelerazione che il sistema sanitario italiano si trova oggi a fare i conti con un paradosso: l’intelligenza artificiale promette di comprimere anni di ricerca e migliorare diagnosi, gestione clinica e organizzazione ospedaliera, ma gran parte dei professionisti sanitari non la utilizza ancora.
Il tema è stato al centro della AI Week 2026, alla Fiera di Milano Rho, dove il 19 maggio si è svolto il primo corso ECM accreditato nella storia della manifestazione, dedicato al ruolo dell’intelligenza artificiale nella pratica clinica e nella gestione dei dati sanitari. L’iniziativa è stata promossa da Meduspace, polo nato nel 2025 dall’aggregazione di Dynamicom Education, Formedica e Meeting Planner per iniziativa di Koinos Capital SGR.
Dieci keynote su governance, regolamentazione e impatto clinico, insieme a 19 interventi aziendali con casi d’uso concreti, hanno fotografato un settore in cui la velocità dell’innovazione rischia di superare la capacità di adattamento del sistema formativo.
La misura di questo squilibrio la sintetizza Giorgio Maggiani, presidente di Meduspace: “Uno studente di medicina che inizia oggi il percorso di laurea vedrà quadruplicare l’intero corpo delle conoscenze mediche prima ancora di discutere la tesi. Niente teorie. Il corso di laurea dura sei anni, il sapere raddoppia ogni 73 giorni: fate voi i conti. I programmi didattici, nel frattempo, si aggiornano con tempi geologici”.
L’intelligenza artificiale potrebbe rappresentare la risposta più immediata a questa accelerazione, ma l’adozione italiana resta limitata. “In Italia oltre il 50% dei medici attivi non utilizza strumenti di AI nella pratica clinica e tra quelli di medicina generale 3 su 4 non l’ha mai integrata nel proprio lavoro”, osserva ancora Maggiani.
I dati del Forum nazionale della salute digitale confermano il quadro: su 1.100 professionisti sanitari analizzati, solo il 12% utilizza concretamente strumenti di AI, mentre il 30% segnala ostacoli tecnici e resistenze culturali. Il 70%, però, dichiara interesse ad avvicinarsi a queste tecnologie.
Eppure, dove l’AI è stata realmente integrata, i risultati appaiono già evidenti. Lo sviluppo di un farmaco richiede tradizionalmente tra i 12 e i 15 anni per molecola approvata, con un tasso di successo inferiore al 10%. Oggi, grazie ai sistemi di AI applicati alla drug discovery, la fase iniziale di identificazione delle molecole candidate può essere compressa fino a 11 mesi.
Anche sul piano economico i segnali sono concreti: secondo un’analisi McKinsey discussa durante la AI Week 2026, il 64% delle organizzazioni sanitarie che hanno introdotto casi d’uso di AI generativa dichiara di aver già ottenuto o previsto un ritorno positivo sull’investimento.
Il nodo centrale, però, resta culturale e formativo. “Il problema non è la velocità del cambiamento — è che stiamo ancora formando i professionisti della salute come se il sapere fosse stabile”, osserva Rosario Gagliardi, consigliere e socio di Meduspace. “L’emivita delle conoscenze si è ridotta drasticamente: non possiamo più pensare alla formazione come a un deposito da riempire, ma come a una competenza continua da allenare”.
Per Gagliardi la risposta non può limitarsi ad aumentare il numero dei contenuti formativi. “Sarebbe come aggiungere acqua a un secchio bucato. Serve un cambio di paradigma: dalla formazione trasmissiva alla formazione adattiva, dove l’AI non è solo oggetto di studio ma strumento attivo di apprendimento». Secondo il consigliere, molti professionisti non resistono all’innovazione per ostilità ideologica, ma perché privi di accompagnamento e incentivi adeguati. “Il medico che non usa l’AI oggi non è pigro – spesso è semplicemente non formato, non accompagnato, non incentivato”.
La compressione della drug discovery a meno di un anno, spiega la Maddalena Milone, socia di Meduspace, cambia gli equilibri internazionali della ricerca biomedica. “I Paesi che integrano l’AI nella ricerca avranno accesso a terapie innovative più rapidamente, mentre l’Italia rischiamo di restare in una posizione di ricezione passiva anziché di co-produzione scientifica”.
Il tema della fiducia è invece al centro dell’analisi di Susanna Priore, altra socia di Meduspace: “Un modello efficace deve muoversi contemporaneamente su tre livelli. Il primo riguarda la governance: servono linee guida chiare, un quadro regolatorio che riduca l’incertezza. Il secondo livello è quello della formazione strutturata. Infine, L’AI non si adotta per decreto, si integra quando i professionisti la percepiscono come alleata”.
L’Italia, sottolinea Priore, dispone però di uno strumento che pochi altri sistemi sanitari possiedono nella stessa misura: un sistema ECM nazionale che coinvolge l’intera platea dei professionisti sanitari. “Se lo usiamo bene – con progettualità, con metodo, con contenuti all’altezza – possiamo costruire quella massa critica di professionisti competenti che trasforma la sperimentazione in standard di cura”.
