Le 5 principali tendenze del Digital Health nel 2026

Il panorama globale della sanità digitale (digital health) sta vivendo un momento florido, al punto che le aziende stanno investendo in soluzioni digitali a un ritmo senza precedenti.

La previsione di crescita è impressionante: una recente ricerca indica che raggiungerà i $549,7 miliardi entro il 2028, mostrando un notevole tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 25%. A guidare principalmente questa espansione sono l’intelligenza artificiale e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). La stessa ricerca prevede che il mercato della sanità digitale guidato dall’IA è destinato a espandersi da $15,1 miliardi nel 2022 a oltre $187,9 miliardi entro il 2030 (un tasso annuale del 37%). Questo dimostra che l’innovazione guidata dall’IA ha innescato una rivoluzione che verosimilmente migliorerà l’assistenza ai pazienti semplificando la documentazione clinica, potenziando l’analisi predittiva e automatizzando complesse attività amministrative.

Nel frattempo, l’Italia sta cercando di ritagliarsi una posizione di rilievo in questo cambiamento investendo sia nella digitalizzazione che nella standardizzazione della sanità per affrontare i vecchi oneri burocratici e la frammentazione regionale.

Dall’iper-adozione dell’IA al monitoraggio remoto dei pazienti e alla cybersecurity, vediamo le forze dominanti che plasmano l’erogazione dell’assistenza digitale: ecco le 5 principali tendenze della sanità digitale destinate a definire il 2026 e oltre, con uno sguardo al mercato italiano e ai passi strategici che Mia-Care sta adottando per stare al passo.

1. L’ascesa dell’IA generativa per il potenziamento clinico

L’intelligenza artificiale generativa (Gen AI) ha già rimodellato il settore MedTech, facilitando la scoperta, automatizzando le attività e accelerando il tempo necessario per prendere decisioni. Tuttavia, proprio come un labirinto presenta molti percorsi, la sperimentazione con la Gen AI svela numerosi potenziali risultati e possibilità. La prima tendenza per la sanità digitale nel 2026 riguarda l’IA generativa come ausilio intelligente per supportare le decisioni cliniche e automatizzare la documentazione, riducendo in definitiva il carico cognitivo dei medici. Alcuni esempi sono:

• IA multimodale: Le applicazioni di IA multimodale stanno crescendo in modo esponenziale al punto da poter operare in diverse attività diagnostiche. Il ragionamento multimodale comporta un’analisi completa che integra più fonti di dati (in particolare, immagini mediche, segnali fisiologici ed EHR) in dati e modelli addestrati per fornire ragionamenti clinici e una diagnostica medica sofisticata.
• Ambient Clinical Intelligence: L’Ambient Clinical Intelligence (ACI) basata sull’IA è una tecnologia potente per ridurre il burnout del personale e gli oneri amministrativi. Utilizza la comprensione e l’elaborazione del linguaggio naturale per cogliere le conversazioni tra pazienti e medici, produrre documentazione clinica aumentata e quindi integrarla nei flussi di lavoro clinici.
• Espansione della medicina di precisione: Il mercato della medicina di precisione è in espansione soprattutto a causa dell’aumento delle malattie croniche e della crescente necessità di soluzioni sanitarie mirate. In questo quadro, l’IA svolge un ruolo fondamentale accelerando e migliorando l’accuratezza di complessi dati genetici, clinici e sullo stile di vita per trattamenti personalizzati. Ciò trova riscontro negli ultimi dati sull’implementazione dell’IA nel mercato della medicina di precisione, che si prevede crescerà da $2,74 miliardi nel 2024 a oltre $26,66 miliardi entro il 2034.
• Dati sintetici per addestrare l’IA: I dati sintetici offrono vantaggi nell’addestramento dei modelli di IA, nella generazione di ipotesi e nell’espansione della ricerca, specialmente laddove i dati reali sono limitati, riducendo anche i rischi per la privacy. Tuttavia, le possibili distorsioni, la mancanza di convalida e l’incapacità di catturare relazioni complesse richiedono un’attenta validazione rispetto ai dati reali. Questo equilibrio è cruciale man mano che i dati sintetici acquisiscono importanza nella ricerca medica e nelle applicazioni di IA come l’assistenza radiologica.

2. Interoperabilità e European Health Data Space (EHDS)

L’interoperabilità è fondamentale in molti settori ma diventa cruciale nella sanità digitale odierna, affrontando la sfida diffusa della frammentazione dei dati dei pazienti, promuovendo al contempo una comunicazione e una condivisione dei dati più fluida. La frammentazione implica una scarsa coordinazione dell’assistenza e cartelle cliniche incomplete che, alla fine, contribuiscono a errori medici, test ridondanti e costi più elevati.

Uno degli esempi più notevoli di interoperabilità nelle soluzioni sanitarie è la generazione di cartelle cliniche unificate, risultato della condivisione e dell’unione dei dati delle Cartelle Cliniche Elettroniche (EHR) attraverso diversi sistemi digitali, mantenendo al contempo la sicurezza e l’integrità dei dati condivisi.

L’Unione Europea della Salute (EHU) ha reso obbligatoria l’interoperabilità globale, stabilendo un quadro comune per lo scambio di dati sanitari in tutta l’UE: l’European Health Data Space (EHDS). Il programma è previsto per la piena attuazione entro il 2034, ma i fornitori di servizi sanitari europei e i fornitori di EHR devono certificare i loro sistemi per conformarsi agli standard di interoperabilità e sicurezza dell’EHDS entro il 2029. L’interoperabilità globale potrebbe agevolare una moltitudine di persone:

• I pazienti possono ricevere un’assistenza più rapida e migliore attraverso l’accesso e il controllo senza interruzioni dei dati sanitari oltre confine.
• I professionisti sanitari possono migliorare la loro diagnosi e il trattamento tramite la condivisione transfrontaliera dei dati.
• I ricercatori possono avere accesso a dati potenziati per l’innovazione e i progressi medici.
• Le autorità di regolamentazione possono trovare prove basate sui dati per le policy e la gestione delle crisi.
• Gli innovatori possono scoprire nuove opportunità nei mercati e nei servizi della sanità digitale.

3. Cybersecurity, dati affidabili e governance dell’IA

Il settore della sanità digitale sta crescendo rapidamente grazie ai progressi nel campo dell’interoperabilità e nella telemedicina. Tuttavia, questa crescita porta anche nuovi rischi di cybersecurity, soprattutto con l’introduzione dell’IA generativa. Sebbene l’IA possa migliorare la salute digitale, il suo uso incontrollato è sotto esame a causa di preoccupazioni etiche e di sicurezza. Ecco perché una governance completa dell’IA è essenziale affinché le organizzazioni gestiscano la qualità dei dati, la sicurezza e la conformità, rendendo necessario l’uso di dati pronti per l’IA come servizio di base.

Proteggere i dati sensibili contro le sofisticate minacce guidate dall’IA richiede più delle difese tradizionali. Una doppia strategia potrebbe includere l’adozione dell’Architettura Zero Trust combinata con un approccio di cybersecurity by design per costruire sistemi resilienti. Le organizzazioni sanitarie possono salvaguardare con sicurezza le informazioni dei pazienti e le operazioni critiche con alcune best practice, come verificare continuamente le identità, imporre l’accesso con privilegio minimo, prepararsi contro le violazioni e sfruttare l’IA spiegabile (Explainable AI), garantendo in definitiva trasparenza e conformità negli ambienti clinici.

4. La consumerizzazione della sanità e le terapie digitali (DTx)

La tecnologia guidata dall’IA e le soluzioni digitali innovative stanno rimodellando l’assistenza sanitaria. I pazienti sono responsabilizzati come consumatori attivi e si aspettano esperienze on-demand che si adattino al loro stile di vita. Il passaggio a un tale modello incentrato sul paziente è dovuto ad alcune ragioni: in primo luogo, i pazienti hanno un accesso più facile ai dati sanitari grazie alle app di salute digitale, alla telemedicina e ai dispositivi indossabili; in secondo luogo, l’IA generativa rende tali dati ancora più accessibili e democratizzati, facendo sentire i pazienti padroni del proprio percorso con decisioni informate sulle alternative di cura; infine, la crescente domanda di maggiore controllo e trasparenza sta portando a uno spostamento della titolarità delle decisioni, orientandosi verso approcci proattivi e preventivi con piani di cura personalizzati e convenienti.

Le tendenze dei risultati incentrati sul paziente, tecnologie innovative e convenienti, mutevoli esigenze normative e l’aumento delle malattie croniche hanno portato alla crescita delle Terapie Digitali (DTx), ovvero soluzioni software basate sull’evidenza e clinicamente validate, progettate per trattare o gestire malattie specifiche. Oltre alla copertura estesa da parte degli organismi di regolamentazione come CMS per le DTx clinicamente validate, l’industria delle DTx sta assistendo a un maggiore consolidamento come risultato dell’integrazione di piattaforme e della continua presenza di fornitori riconosciuti di tecnologia sanitaria.

5. Monitoraggio remoto dei pazienti (RPM) e assistenza domiciliare (Care-at-Home)

Il monitoraggio remoto dei pazienti o remote patient monitoring (RPM) sta rapidamente diventando una caratteristica chiave della sanità moderna. Il principale motore di questa tendenza è l’integrazione diffusa della tecnologia indossabile che si sta spostando dal tracciamento di base del fitness a parametri biometrici di livello clinico, basati sull’IA, utilizzati per la gestione predittiva delle malattie croniche (CDM).

Inoltre, il RPM può beneficiare del supporto degli organismi di regolamentazione. Ad esempio, negli Stati Uniti, i Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) stanno promuovendo attivamente l’adozione dell’RPM attraverso le loro politiche di rimborso, l’espansione dei codici di fatturazione e la copertura programmatica che potrebbe incentivare i fornitori di servizi sanitari a utilizzare le tecnologie RPM.

Infine, il RPM è l’approccio tecnologico centrale che sta facilitando l’incredibile espansione dei modelli Hospital-at-Home (HaH) e Care-at-Home. Alcuni studi confermano che l’HaH, se supportato da un’adeguata implementazione del RPM, potrebbe fornire migliori risultati clinici e significativi risparmi sui costi, riducendo al contempo le riammissioni ospedaliere prevenibili.

Una panoramica sul mercato italiano

L’Italia sta attivamente canalizzando gli sforzi per stare al passo con le prossime tendenze globali con piani e misure che riflettono un profondo impegno per la digitalizzazione e la modernizzazione. La maggior parte di essi si concentra fortemente sui progetti del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR):

1. L’Italia riconosce l’IA come una forza trasformativa e mira a sfruttarne il potenziale per la crescita economica e sociale, aderendo al contempo a principi etici e responsabilità sociale. La strategia si allinea all’AI Act dell’UE e persegue l’implementazione sicura, etica e affidabile dell’IA in settori chiave come la produzione, la sanità, l’istruzione e i servizi pubblici.
2. Il Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE) è al centro della strategia di modernizzazione italiana per ridurre la frammentazione. È un sistema di cartelle cliniche digitali che raccoglie e organizza tutte le informazioni cliniche degli individui in un’unica piattaforma online accessibile. È essenziale per consentire l’interoperabilità tra le regioni, consentendo una perfetta integrazione dei dati sanitari tra i professionisti sanitari autorizzati e l’assistenza coordinata tra le autorità sanitarie locali (ASL).
3. Il governo italiano e gli appalti regionali impongono solide misure di cybersecurity e protezione dei dati con l’imminente migrazione al cloud tramite il Polo Strategico Nazionale.
4. L’Italia sta anche affrontando il passaggio a modelli incentrati sul paziente, consolidando un piano sanitario nazionale digitale e quadri normativi dedicati. Le iniziative chiave includono il whitepaper “Terapie Digitali: Un’Opportunità per l’Italia” e una proposta di legge per classificare e regolamentare le DTx come dispositivi medici basati su software. 
5. L’adozione su larga scala della telemedicina e dei dispositivi indossabili è diventata urgente a causa della necessità dell’Italia di gestire la sua popolazione che invecchia e le crescenti malattie croniche. Linee guida nazionali esplicite per il rimborso e l’erogazione dei servizi aiutano a definire un quadro strutturato per l’integrazione del telemonitoraggio e della teleassistenza nel sistema sanitario. Queste linee guida definiscono le responsabilità per i prescrittori, l’attivazione del servizio e la condivisione delle informazioni tramite EHR, garantendo un’assistenza remota a domicilio coerente, efficace e rimborsabile.

Il contributo di Mia-Care

Mia-Care si impegna costantemente per portare innovazioni di successo nel settore sanitario con esperienze di digital care efficaci e sicure. Ecco alcune aree di interesse nel panorama della Digital Health per il 2026 e oltre:

• Interoperabilità dei dati: Mia-Care persegue una data liquidity completa, una risorsa essenziale e strategica per un efficace coordinamento dell’assistenza sanitaria nell’era digitale. Le tecnologie abilitanti per raggiungere la data liquidity sono il Digital Integration Hub e il Middleware basato su microservizi: entrambi collegano e standardizzano lo scambio di dati tra ambienti clinici disparati. Il data integration layer raccoglie i dati da fonti eterogenee e li convoglia in un unico punto, consentendo un’integrazione di successo del sistema sanitario. Questo processo facilita la compilazione di database sostanziali e armonizzati che supportano l’analisi avanzata e lo sviluppo di modelli predittivi di nuova generazione.
• Software as a Medical Device (SaMD): Il panorama SaMD è sfaccettato e Mia-Care affronta costantemente alcuni dei suoi aspetti più critici come la sicurezza, la conformità e l’urgenza di uno sviluppo accelerato.
  • La piattaforma di sviluppo proprietaria dell’azienda (P4SaMD) aiuta le organizzazioni a mantenere l’aderenza a rigorosi requisiti normativi e standard di alta qualità attraverso una metodologia proattiva Security-by-Design.
  • Le Terapie Digitali sono un focus di prodotto primario.
  • L’integrazione dell’IA è un driver fondamentale per una maggiore produttività. L’IA è un catalizzatore che semplifica i processi interni (come la garanzia di conformità con LLM e normative sull’IA) e lo sviluppo del prodotto, supportando sia i prodotti attuali che gli sforzi di modernizzazione Brownfield. 
• Assistenza remota: Mia-Care sostiene profondamente le iniziative di monitoraggio remoto del paziente e Care-at-Home.
  • Offre una piattaforma di monitoraggio fondamentale costruita su un’architettura componibile e low-code con componenti consolidati e pronti all’uso.
  • Questa piattaforma abilita i programmi di supporto ai pazienti facilitando il flusso continuo di dati e il loro coinvolgimento, ma consente anche agli sviluppatori di creare strumenti di supporto AI native per i medici.
  • I componenti di base, ampiamente disponibili sul marketplace, supportano l’erogazione senza interruzioni dei servizi su una piattaforma di Telemedicina, aiutando i medici a gestire i dati dei pazienti e ad accelerare le loro attività quotidiane con strumenti di riepilogo o chatbot consapevoli del contesto.
• Medicina predittiva di precisione: I team di R&S sfruttano set di dati aggregati per fare progressi nella salute predittiva avanzata. Questi dati sono strumentali nello sviluppo di sistemi Digital Twin, una soluzione innovativa destinata a rivoluzionare l’assistenza ai pazienti supportando diagnosi più accurate, ottimizzando le strategie di trattamento e consentendo previsioni prognostiche precise. Questi sistemi funzionano come sistemi di supporto alle decisioni cliniche di alto livello grazie all’applicazione di algoritmi sofisticati a dati integrati, restituendo raccomandazioni e insight in tempo reale che personalizzano i trattamenti in base alla composizione biologica unica del paziente.

Conclusione

Il panorama della sanità digitale cresce giorno dopo giorno. Guardando al 2026, la scena è pronta per importanti progressi nell’IA generativa per il potenziamento clinico, con una considerazione particolare per cybersecurity e governance dell’IA. Ma l’attenzione si estende anche all’interoperabilità e alla condivisione dei dati per ridurre la frammentazione complessiva. Ultimo ma non meno importante, la necessità di assistenza sanitaria ad-hoc sta guidando l’adozione di modelli incentrati sul paziente che vanno di pari passo con la rapida espansione della telemedicina e di tecnologie indossabili innovative.

Vorreste abbracciare l’innovazione basata sull’IA per sviluppare più velocemente senza deragliare dai binari della conformità? Date un’occhiata a questo video!