Coordinatori
Sabrina Grigolo e Giuseppe Recchia
Razionale
L’evoluzione della medicina digitale sta attraversando una fase di trasformazione radicale. Se la prima decade delle Terapie Digitali (DTx) ha gettato le basi per l’integrazione del software nel percorso di cura, è con l’avvento delle AI-Native Apps che assistiamo a un vero salto di paradigma.
Questo passaggio non è solo un aggiornamento tecnologico, ma una risposta necessaria alla “promessa infranta” della prima generazione, caratterizzata da un elevato tasso di abbandono dovuto a interfacce rigide e statiche. In questo scenario, in parte ancora pionieristico ma già avanzato, emergono i nuovi riferimenti della seconda generazione, come Tens AI, progettata per ridefinire il supporto alla gestione e successivamente la terapia dell’ipertensione arteriosa.
Prima Generazione, il paradosso dell’efficacia senza utilizzo
Le DTx di prima generazione, nate circa dieci anni fa, miravano a modificare i comportamenti dei pazienti attraverso menu predefiniti e la compilazione manuale di diari e questionari. Nonostante il potenziale clinico, queste app “mobile-first” si sono scontrate con un limite architettonico: l’onere burocratico imposto all’utente. Il paziente, spesso già gravato dalla gestione di una patologia cronica, percepisce l’interazione con bottoni e flussi fissi come un “farmaco dal sapore sgradevole”, portando all’abbandono precoce della terapia.
Seconda Generazione, l’era AI-Native
La seconda generazione, definita AI-Native, supera questi limiti trasformando l’app da strumento passivo a entità agentica. Tens AI non si limita a digitalizzare un protocollo; comprende l’intento dell’utente e agisce in modo autonomo e contestuale.
Obiettivi
L’obiettivo primario del progetto è guidare il passaggio dalle Tecnologie Digitali per la Salute Patient-facing di 1^ Generazione alla 2^ Generazione della Digital Health in Italia basata sulle AI-Native Apps, in particolare alle AI-Native Digital Therapeutics, superando il paradosso dell’efficacia clinica vanificata dallo scarso utilizzo.
Di seguito sono dettagliati gli obiettivi specifici del progetto:
1. Superamento del limite architettonico “Mobile-First”
- Riduzione del carico cognitivo: Eliminare l’onere burocratico della compilazione manuale di diari e questionari, percepito dai pazienti come un “farmaco dal sapore sgradevole”.
- Transizione all’approccio Voice-to-Data: Implementare sistemi in cui l’interazione avviene tramite linguaggio naturale, trasformando la voce in dati strutturati per abbattere le barriere all’uso e prevenire l’abbandono della terapia.
2. Evoluzione verso l’Entità Agentica (Active Support)
- Comprensione dell’intento: Sviluppare applicazioni (come l’esempio Tens AI) capaci di comprendere il contesto e l’intento dell’utente in modo autonomo, superando i flussi fissi e i menu predefiniti.
- Personalizzazione Dinamica: Fornire consigli basati su algoritmi non lineari che analizzano i dati in tempo reale (es. il Somnia Score per l’efficienza del sonno) per adattare il percorso terapeutico alle esigenze specifiche del momento.
3. Integrazione del Rigore Scientifico e Clinico (Scientific Grounding)
- Validazione tramite “Paziente Esperto”: Co-progettare i dialoghi terapeutici con pazienti reali per assicurare che l’IA comprenda metafore e sfumature del linguaggio reale, non solo parametri numerici.
- Evidence-Based AI: Ancorare le risposte dell’assistente a protocolli clinici validati (come la CBT-i per l’insonnia), garantendo che ogni interazione sia scientificamente fondata.
4. Compliance Normativa e Sicurezza (Regulatory by Design)
- Allineamento all’AI Act e alla Legge 132/2025: Sviluppare sistemi di IA “antropocentrici” e affidabili, garantendo trasparenza, sorveglianza umana e protezione dei diritti fondamentali, come richiesto dalla normativa europea e italiana.
- Certificazione come Dispositivo Medico (MDR): Progettare l’architettura per soddisfare i requisiti del Regolamento (UE) 2017/745, assicurando la qualità dei dati clinici e la sicurezza del paziente lungo tutto il ciclo di vita del software.
5. Creazione di un Ecosistema di Co-creazione
- Expert-in-the-loop: Coinvolgere attivamente esperti e associazioni di pazienti nello sviluppo della Knowledge Base, traducendo il linguaggio clinico in strategie di coping autentiche.
- Trasparenza dello Stack Tecnologico: Utilizzare strumenti avanzati (come Google AI Studio, Vertex AI e Firebase) mantenendo una documentazione tecnica rigorosa (“As Code”) per permettere la scalabilità e la manutenibilità del progetto.
Modalità
Il progetto verrà realizzato attraverso la partecipazione da remoto degli esperti identificati da Fondazione che avranno aderito all’invito alla partecipazione.
Potranno essere eventualmente organizzati degli incontri in presenza (inizio progetto, medio progetto, fine progetto) con il rimborso delle spese previsto per i partecipanti appartenenti ad organizzaziono no- profit.
Sintesi degli incontri e dei materiali di lavoro saranno pubblicati su Digital Med & AI, il Rapporto Finale del progetto sarà pubblicato su Tendenze Nuove.
Il progetto verrà avviato nella seconda metà 2026 e completato nel 2027.