Secondo una nuova ricerca di MarketsandMarkets, il mercato europeo dell’IA nella sanità è destinato a raggiungere i 31,72 miliardi di dollari entro il 2030 rispetto ai 6,12 miliardi di dollari del 2025, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 39,0% nel periodo 2025-2030.

Questa crescita è l’effetto combinato di pressioni strutturali ormai evidenti. Da un lato aumenta la necessità di diagnosi precoci e più accurate, mentre dall’altro l’esplosione dei dati sanitari digitali (cartelle cliniche elettroniche, imaging, genomica) sta cambiando radicalmente il modo in cui le informazioni cliniche vengono prodotte, archiviate e analizzate. A ciò si aggiunge un contesto economico complesso, segnato dall’invecchiamento della popolazione europea e dalla crescente incidenza di patologie croniche, che impongono ai sistemi sanitari di fare di più con risorse sempre più limitate.

In questo scenario, le soluzioni basate su IA stanno assumendo un ruolo sempre più centrale, sia sul piano clinico, sia su quello organizzativo. L’adozione di strumenti intelligenti per il supporto decisionale, l’analisi predittiva e l’automazione dei flussi di lavoro risponde infatti a un’esigenza concreta di efficienza, qualità delle cure e ottimizzazione delle risorse scarse. Il forte sostegno istituzionale alla trasformazione digitale, espresso attraverso politiche europee coordinate e programmi di finanziamento mirati, contribuisce ulteriormente ad accelerare questa traiettoria.

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Il percorso, tuttavia, non è privo di ostacoli. In diversi Paesi europei permane una certa resistenza culturale da parte di una quota del personale sanitario, ancora prudente rispetto all’introduzione di tecnologie percepite come opache o potenzialmente invasive nei processi decisionali clinici. A tutto ciò si somma la frammentazione normativa. Nonostante infatti l’Unione Europea stia lavorando a un quadro comune, gli standard per l’intelligenza artificiale e il machine learning non sono ancora pienamente armonizzati a livello continentale.

Inoltre, il rispetto del GDPR, insieme all’entrata in vigore progressiva dell’AI Act, impone requisiti stringenti in termini di governance, trasparenza e sicurezza, rallentando in alcuni casi il passaggio dalla sperimentazione alla piena implementazione.

Dal punto di vista tecnologico, il deep learning emerge come il motore principale del mercato europeo dell’IA in sanità. Nel 2024 questa sotto-area del machine learning ha conquistato la quota più ampia, grazie alla sua capacità di interpretare enormi volumi di dati non strutturati, tipici dell’ambiente sanitario moderno. L’analisi avanzata di immagini diagnostiche, la lettura intelligente delle cartelle cliniche elettroniche e l’elaborazione di dati genomici consentono infatti livelli di accuratezza diagnostica difficilmente raggiungibili con approcci tradizionali, aprendo la strada a una medicina sempre più personalizzata e predittiva.

L’integrazione del deep learning nei flussi di lavoro clinici europei è sostenuta da investimenti significativi, in particolare nei settori dell’imaging diagnostico assistito da IA, della previsione del rischio clinico e dei sistemi di supporto alle decisioni mediche. L’aumento della potenza di calcolo disponibile e la prospettiva di una maggiore interoperabilità dei dati a livello europeo, favorita da iniziative come lo European Health Data Space, rappresentano un ulteriore fattore abilitante e, in questo contesto, il deep learning sta diventando una componente strutturale delle infrastrutture sanitarie di nuova generazione.

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Sul fronte degli utilizzatori finali, i principali protagonisti restano i fornitori di servizi sanitari. Ospedali, cliniche e reti assistenziali stanno destinando una quota crescente dei loro budget a soluzioni basate su IA, con l’obiettivo di migliorare la qualità delle cure e ridurre i costi complessivi. L’automazione dei processi amministrativi, il monitoraggio remoto dei pazienti e l’adozione di sistemi intelligenti di triage e diagnosi consentono interventi più rapidi ed efficaci, con benefici tangibili sia per i pazienti, sia per la sostenibilità economica dei sistemi sanitari pubblici e privati.

A livello geografico, il Regno Unito si prepara a giocare un ruolo di primo piano nel periodo 2025–2030. La rapidità con cui il National Health Service britannico ha iniziato a integrare soluzioni di intelligenza artificiale nella diagnostica e nella gestione dei flussi operativi rappresenta infatti un caso emblematico nel panorama europeo.

Questo slancio si inserisce in una cornice più ampia di iniziative comunitarie volte a promuovere l’adozione responsabile dell’IA, rafforzate dall’introduzione di regole chiare e da programmi di investimento pubblico come Horizon Europe, EU4Health e Gen AI4EU. Infine, anche lo sviluppo delle infrastrutture di supercalcolo attraverso EuroHPC contribuisce a creare un ecosistema favorevole alla sperimentazione e alla scalabilità dei progetti pilota.