AS7_2025

Automazione e Strumentazione Ottobre 2025 Approfondimenti 35 INDAGINE Le prospettive future L’adozione su larga scala dei sensori medicali a- vanzati richiede un adeguamento normativo e una riflessione etica profonda. In termini di rego- lamentazione, esiste già una risposta a livello di Unione Europea, con la definizione di standard per la sicurezza, l’efficacia e l’interoperabilità dei dispositivi, che deve essere in linea con il Regola- mento UE 2017/745 (MDR). Per quanto riguarda la protezione dei dati sanitari sensibili, il riferi- mento è il GDPR, che deve essere applicato con particolare attenzione ai dispositivi indossabili e impiantabili. Poi, la soluzione delle questioni etiche più immediate deve necessariamente par- tire dal rispetto dell’autonomia del paziente, con procedure rigorose nella raccolta del consenso informato e garantendo la massima trasparenza nell’uso dell’IA. Le prospettive più plausibili di evoluzione tecnologica potranno concretizzarsi con l’emergere di sistemi sensoristici integrati, capaci di monitorare simultaneamente più para- metri, adattarsi dinamicamente alle condizioni del paziente e interagire con altri dispositivi me- dici in un ecosistema connesso, che costituirà una Internet of Medical Things . L’obiettivo è una medicina più predittiva, preventiva, personalizza- ta e partecipativa (P4 medicine), in cui il paziente diventa protagonista attivo del proprio percorso di cura. AI e sensoristica per la medicina predittiva L’integrazione tra sensori medicali e intelligenza artificiale è il motore della medicina predittiva. I sensori generano grandi volumi di dati (big data) che, una volta elaborati da algoritmi di deep lear- ning, permettono di implementare tutta una serie di nuove funzioni, come: identificare pattern cli- nici nascosti; prevedere eventi acuti (per esempio crisi epilettiche, infarti ecc.); ottimizzare i piani terapeutici in tempo reale; automatizzare la ge- nerazione di referti e le procedure di triage dei pazienti. Le architetture più utilizzate includono reti neurali convoluzionali (CNN) per l’analisi di segnali fisiologici, modelli basati sulla memoria a breve termine LSTM (Long Short-Term Memory) per la previsione temporale e sistemi di appren- dimento automatico federato, cioè implementato tramite dispositivi decentralizzati, per garantire la riservatezza dei dati. L’adozione di piattaforme edge computing consente l’elaborazione locale dei dati, riducendo la latenza e migliorando la si- curezza. In ambito clinico, l’AI è già utilizzata per supportare la diagnosi di malattie cardiovascolari, oncologiche e neurodegenerative, con accuratezze diagnostiche superiori al 90% in alcuni casi. Inol- tre, l’uso di modelli generativi consente la simula- zione di scenari clinici complessi, migliorando la formazione medica e la pianificazione chirurgica. In campo medicale, i sistemi sensoristici del futuro si integreranno con altri dispositivi medici in un ecosistema connesso che costituirà una Internet of Medical Things