Quali fattori determinano la necessità di realizzare un nuovo ospedale? Come si definisce in modo quantitativo la dimensione della struttura complessiva o quella dei singoli reparti, e quali sono gli strumenti di supporto alle decisioni della Pubblica Amministrazione? Negli ultimi anni la sanità italiana sta affrontando sfide senza precedenti: l’invecchiamento della popolazione, l’aumento delle patologie croniche e la pressione crescente sulle risorse economiche rendono sempre più complessa la gestione del Sistema Sanitario Nazionale. In questo contesto, l’uso strategico dei dati e dei modelli predittivi emerge come leva fondamentale per garantire sostenibilità, equità e qualità dell’assistenza.
Salute e Sanità: due aspetti complementari
Salute e Sanità sono spesso utilizzate come sinonimi, ma rappresentano in realtà due dimensioni distinte, anche se complementari. L’Organizzazione Mondiale della Sanità ne offre una definizione1 chiara:
La Salute è uno stato di completo benessere fisico, mentale e sociale. La Sanità è il sistema che si compone di tutte le organizzazioni, istituzioni, risorse e persone il cui obiettivo primario consiste nel miglioramento della salute.
La sanità contribuisce alla salute, ma non la determina in modo esclusivo. Lo stato di salute di una popolazione dipende infatti da una molteplicità di fattori – i cosiddetti determinanti.
I determinanti
Tra i determinanti, troviamo:
- patrimonio genetico,
- diffusione delle patologie infettive,
- contesto socio-economico,
- stili di vita,
- livello di conoscenze medico-scientifiche,
- politiche pubbliche,
- organizzazione dei servizi sanitari,
- adozione di protocolli clinici,
- accesso alle tecnologie,
- qualità dell’informazione,
- libertà di scelta degli individui.
Nel tempo, diversi modelli teorici hanno cercato di descrivere questi determinanti e le loro interazioni, evidenziando come le disuguaglianze di salute e di accesso ai servizi siano il risultato di dinamiche complesse e multilivello.
Conoscere e comprendere i meccanismi alla base delle disuguaglianze di salute, di accesso e di consumo dei servizi è importante per promuovere buone politiche sanitarie.
In quest’ottica, le decisioni di politica sanitaria dovrebbero avere come obiettivo primario il miglioramento della salute dei cittadini, evitando il semplice incremento di strutture, personale o tecnologie. La vera sfida è orientare le risorse in modo strategico, sulla base di dati rilevanti e di una lettura sistemica dei bisogni.
Quali sono, oggi, le informazioni chiave da considerare? E quali fattori stanno guidando la programmazione sanitaria dei prossimi anni?
Di questo, ne parla il CERGAS (Centre for Research on Health and Social Care Management) nel Rapporto OASI 2025
Il Rapporto OASI 2025
Con OASI (Osservatorio sulle Aziende e sul Sistema sanitario Italiano), il CERGAS propone evidenze e nuove direzioni interpretative per l’analisi dei cambiamenti in corso nel sistema sanitario. Allo stesso tempo, offre una piattaforma di interazione tra mondo accademico e operatori del settore.
CERGAS, UniBocconi2
Nel dicembre scorso, presso l’Università Bocconi, è stato pubblicato il Rapporto OASI 20253, che conferma un trend ormai strutturale: il progressivo invecchiamento della popolazione italiana. Le principali cause sono due fenomeni convergenti: 1) la riduzione della natalità e 2) l’aumento dell’aspettativa di vita. In particolare, tra il 2014 e il 2024 i nuovi nati sono passati da circa 500.000 a poco più di 370.000, con una contrazione significativa nel giro di un decennio. Parallelamente, l’aspettativa di vita è cresciuta da 82,6 a 83,1 anni. Questo dato è coerente con quanto riportato nel report europeo State of Health in EU – Italy 20254, che colloca l’Italia, insieme alla Svezia, tra i Paesi con la più alta longevità dell’Unione Europea (Figura 1). I flussi migratori in ingresso compensano quelli in uscita, ma non risultano sufficienti a contrastare l’invecchiamento complessivo della popolazione.
Questo scenario ha un impatto diretto sulla sanità pubblica, in particolare su due dimensioni chiave: la sostenibilità economico-finanziaria e la trasformazione del quadro clinico della popolazione.
Sostenibilità economico-finanziaria
L’invecchiamento determina un progressivo squilibrio tra popolazione attiva e popolazione inattiva. In Italia, attualmente i lavoratori sono circa 24 milioni su un totale di 59 milioni di residenti, e le stime dell’OCSE (Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico) indicano un possibile calo della forza lavoro fino al 30% entro il 2050. Le conseguenze sono rilevanti: da un lato aumenta il numero di persone anziane con bisogni sanitari complessi, dall’altro diminuisce la disponibilità di professionisti in età lavorativa. A ciò si aggiunge il ruolo dell’INPS che, già oggi, integra il sistema pensionistico con risorse fiscali, riducendo di fatto la disponibilità per altri ambiti pubblici, tra cui sanità, istruzione e trasporti.
Trasformazione del quadro clinico
Sul piano epidemiologico e assistenziale, il Ministero dell’Economia e delle Finanze evidenzia come negli ultimi vent’anni la popolazione over 65 sia cresciuta del 30%, pari a circa 3 milioni di persone. Questo incremento ha ampliato la quota di pazienti fragili, spesso affetti da patologie croniche o condizioni di disabilità. In questi casi, gli obiettivi di cura non sono orientati alla guarigione, ma al miglioramento dello stato clinico e funzionale e, soprattutto, della qualità della vita.
Si afferma così un modello assistenziale profondamente diverso rispetto al passato: un sistema centrato sulla presa in carico di lungo periodo, che richiede continuità assistenziale e integrazione tra interventi sanitari e sociali, con il coinvolgimento di team multidisciplinari.
Verso una sanità sostenibile
Durante il 4° Annual Meeting di JRP Healthcare Infrastructures5, tenutosi il 24 febbraio 2026 presso il Politecnico di Milano, è emersa con chiarezza la sfida centrale per il futuro del Servizio Sanitario Nazionale: garantire la sostenibilità del sistema mantenendo al contempo il principio di universalità delle cure, in un contesto caratterizzato da risorse limitate e da una crescente complessità clinica dei pazienti (Figura 2). Si è trattata di un’occasione di confronto tra Pubblica Amministrazione, ricerca, imprese e attori privati sull’urgenza di sviluppare modelli decisionali data-driven, capaci di guidare scelte consapevoli e orientate alla sostenibilità del sistema sanitario.
L’attuale modello del sistema sanitario italiano è stato concepito in un’epoca profondamente diversa, in cui la popolazione giovane era predominante rispetto a quella anziana e il carico di cronicità risultava significativamente inferiore. Oggi, questo cambiamento demografico ed epidemiologico mette sotto pressione l’intero impianto organizzativo.
Tutte queste dinamiche comportano una tensione crescente tra risorse, bisogni e aspettative.
OASI
In questo scenario, la sostenibilità non può più essere perseguita attraverso un semplice incremento delle risorse, ma richiede un’evoluzione strutturale nel modo in cui vengono prese le decisioni. A tutti i livelli organizzativi, la direzione è chiara.
Si deve passare da un modello decisionale basato prevalentemente sull’esperienza individuale a un approccio guidato dai dati, supportato da strumenti analitici e logiche di valutazione oggettiva.
Modelli di correlazione tra sanità e salute della popolazione
A livello europeo esiste un quadro normativo condiviso che disciplina aspetti chiave come la sicurezza delle strutture, l’impatto ambientale, la certificazione delle tecnologie e l’immissione in commercio di farmaci e dispositivi medici. Tuttavia, l’organizzazione operativa dei sistemi sanitari resta una prerogativa dei singoli Stati, che sviluppano modelli differenziati in funzione delle specificità socio-economiche, demografiche e istituzionali. Per tutelare la salute, introdurre nel modo adeguato nuove tecnologie e allocare le risorse è necessario porsi alcune domande.
Da cosa dipende la salute? Quali sono i fattori che la determinano e la influenzano?
In questo contesto, la progettazione e la gestione dei sistemi sanitari si fondano sempre più su dati strutturati e sui relativi indicatori di performance (KPI), utilizzati per orientare le decisioni strategiche e allocare le risorse in modo efficiente. Le principali dimensioni di analisi includono:
- Demografia: distribuzione territoriale della popolazione, tassi di fertilità e natalità, struttura per età.
- Stato di salute della popolazione: aspettativa di vita, mortalità infantile, mortalità evitabile, prevalenza e incidenza delle principali patologie.
- Stili di vita: abitudini alimentari, consumo di tabacco, alcol e sostanze, comportamenti a rischio e fattori legati alla prevenzione.
L’integrazione di questi dati consente di costruire modelli previsionali e strumenti decisionali in grado di rispondere in modo mirato ai bisogni di salute della popolazione, migliorando al contempo sostenibilità ed efficacia del sistema.
Modello ecologico e modello olistico
L’idea di sviluppare modelli capaci di correlare lo stato di salute della popolazione con i suoi determinanti affonda le radici già nel XIX secolo. Uno dei primi contributi strutturati in questa direzione è attribuito a Robert Koch, che alla fine dell’Ottocento elaborò il cosiddetto modello ecologico.
Il modello ecologico
Questo modello descrive la salute come il risultato dell’interazione tra tre elementi fondamentali: ospite, agente e ambiente. L’ospite rappresenta l’individuo, con la sua capacità di rispondere e resistere agli stimoli esterni; l’agente è il fattore causale della malattia; l’ambiente costituisce il contesto in cui avviene tale interazione, influenzando sia l’esposizione all’agente sia la risposta dell’ospite. Per l’epoca, si trattava di un approccio fortemente innovativo: per la prima volta veniva riconosciuto in modo esplicito il ruolo dell’ambiente come determinante dello stato di salute, superando una visione esclusivamente centrata sulla causa biologica della malattia e ponendo le basi per lo sviluppo dei modelli multifattoriali moderni.
Per osservare un’evoluzione significativa sarà necessario attendere quasi un secolo. I modelli che si sono sviluppati verso la fine del ‘900 sono più articolati e sono capaci di interpretare la malattia come il risultato di una causalità multifattoriale. In questo contesto di inserisce il modello socio-ecologico ideato da Morris e pubblicato nel 1975, che amplia il concetto di agente includendo tutti i comportamenti individuali che costituiscono lo stile di vita di un individuo. Da questo modello lo stile di vita verrà gradualmente incluso in tutti i modelli successivi estendendo il concetto da fattore individuale a caratteristica culturale di una popolazione. Lo stile di vita, infatti, è un determinante capace di aumentare il rischio di contrarre una malattia per un singolo individuo e incrementare l’incidenza e la prevalenza di tale malattia sulla popolazione. Parallelamente, il concetto di ambiente si articola ulteriormente, distinguendosi in ambiente fisico e ambiente socio-economico.
Nello stesso periodo viene pubblicato il modello olistico o modello di Blum, che presenta un framework complesso nell’analisi dei determinanti della salute. In questo modello vengono identificati quattro ambiti principali: ambiente, stile di vita, patrimonio genetico ed organizzazione dei servizi sanitari. Per la prima volta, il sistema sanitario entra esplicitamente tra i “determinanti“, articolato in tre funzioni fondamentali: prevenzione, cura e riabilitazione (Figura 3).
Il modello olistico
Il modello introduce inoltre una visione sistemica, individuando ulteriori fattori trasversali – tra cui la dinamica della popolazione, i sistemi culturali, lo stato psicologico individuale, le risorse naturali e l’equilibrio ecologico – che influenzano l’interazione tra i determinanti principali. La conseguenza è un modello che enfatizza il ruolo della prevenzione e promuove politiche sanitarie orientate all’educazione, all’integrazione tra settori e alla gestione complessiva dei fattori che incidono sul benessere individuale e collettivo.
Dai modelli concettuali all’analisi predittiva
Sia il modello ecologico che quello olistico hanno aperto la strada allo sviluppo di approcci in grado di analizzare statisticamente l’influenza di un fattore rispetto a un altro, fornendo strumenti fondamentali per la valutazione dei programmi di prevenzione o per orientare i cittadini verso comportamenti che riducano i rischi per la salute.
A differenza dei sistemi fisici tradizionali, dove la relazione causa-effetto può spesso essere descritta con equazioni matematiche precise, la modellizzazione dell’interazione tra sanità e salute resta una sfida complessa.
Le principali difficoltà derivano dalla presenza di fattori non sempre definibili con precisione e spesso difficilmente misurabili, che rendono incerta la stima degli effetti. Negli ultimi anni, però, il panorama è profondamente cambiato: la disponibilità crescente di dati affidabili, unita a sistemi avanzati di data analysis e a strumenti di intelligenza artificiale, consente di analizzare grandi quantità di informazioni in tempi rapidi, aprendo la strada a modelli predittivi più accurati e a decisioni basate su evidenze.
La domanda che oggi emerge è quindi centrale: quali sono le novità e le potenzialità future nella modellizzazione della salute e della sanità?
Ecosistema dei Dati Sanitari: al servizio dei cittadini e della PA
In Italia, le decisioni strategiche in sanità si basano su dati provenienti da molteplici fonti, che spaziano dalle singole strutture pubbliche e accreditate fino a rilevamenti territoriali di ampio respiro. Con il Decreto del Ministero della Salute del 31 dicembre 20246 è stato introdotto un nuovo modello nazionale di gestione dei dati sanitari, denominato EDS – Ecosistema dei Dati Sanitari.
Si tratta di una piattaforma centralizzata, conforme agli standard europei di privacy e al GDPR, che raccoglie, organizza ed elabora le informazioni sanitarie dei cittadini italiani. L’EDS integra dati provenienti da strutture sanitarie e sociosanitarie, enti del Servizio Sanitario Nazionale, Fascicolo Sanitario Elettronico, Sistema Tessera Sanitaria e Anagrafe Nazionale Assistiti. La piattaforma, il cui rilascio è previsto entro la fine del 2026, punta a semplificare l’accesso ai dati garantendo sicurezza e continuità assistenziale.
Gli impatti principali dell’EDS
Gli impatti principali dell’Ecosistema dei Dati Sanitari saranno:
- A livello istituzionale: dati pseudonimizzati e anonimizzati potranno essere utilizzati per monitorare la popolazione, condurre studi statistici e supportare decisioni sanitarie consapevoli e basate su evidenze.
- Per i cittadini: accesso alle proprie informazioni cliniche aggiornate in tempo reale, assicurando continuità assistenziale anche fuori dalla propria Regione di residenza.
- Per gli operatori sanitari: accesso alla storia clinica completa del paziente, migliorando diagnosi, cura e gestione dei percorsi assistenziali.
Il modello predittivo del SSN
La Direzione Generale della Programmazione Sanitaria7 sta sviluppando il futuro “Modello predittivo del SSN”, uno strumento avanzato di simulazione basato su machine learning e intelligenza artificiale, pensato per stratificare la popolazione cronica in base alle interazioni dei singoli cittadini con il Sistema Sanitario Nazionale.
L’obiettivo principale del modello è prevedere l’evoluzione dei bisogni sanitari della popolazione italiana, supportando decisioni strategiche e allocazione efficiente delle risorse. In una prima fase, il modello analizzerà gli scenari derivanti dai trend demografici, epidemiologici e tecnologici, fornendo una fotografia predittiva dei futuri fabbisogni. Successivamente, sarà possibile integrare nel modello fattori esogeni come politiche di prevenzione, nuovi percorsi di cura o eventi imprevisti (e.g., calamità naturali, epidemie, shock socioeconomici). Questo approccio consentirà di:
- ottimizzare le risorse verso i settori con maggiore domanda prevista;
- ridurre gli investimenti in ambiti in cui la richiesta diminuirà;
- supportare decisioni basate su dati predittivi piuttosto che su stime empiriche, migliorando l’efficienza e la sostenibilità del SSN.
Conclusioni e sviluppi futuri
La gestione della salute e della sanità in Italia sta attraversando una fase di profonda trasformazione, guidata da fattori demografici, epidemiologici e tecnologici. L’invecchiamento della popolazione, l’aumento della complessità clinica dei pazienti e la pressione sulle risorse economiche richiedono un approccio integrato, data-driven e predittivo, capace di orientare le decisioni a tutti i livelli del Sistema Sanitario Nazionale.
L’introduzione di strumenti come l’EDS – Ecosistema dei Dati Sanitari e lo sviluppo del Modello predittivo del SSN rappresentano passi fondamentali per costruire una sanità più efficiente, equa e resiliente. La disponibilità di dati affidabili, combinata a tecniche avanzate di analisi statistica e intelligenza artificiale, permette di prevedere l’evoluzione dei bisogni sanitari, ottimizzare l’allocazione delle risorse e supportare politiche di prevenzione mirate, con l’obiettivo di costruire un sistema sostenibile, equo e capace di rispondere alle sfide del futuro.
- OMS – definzioni ↩︎
- CERGAS UniBocconi ↩︎
- Rapporto OASI 2025 ↩︎
- State of Health in Europe – Italy 2025 ↩︎
- JRP Healthcare Infrastructures ↩︎
- Gazzetta Ufficiale n. 53 del 5 marzo 2025 ↩︎
- Salute.gov.it ↩︎
