Casi di Studio - AI Distribuita e Governance Sanitaria

Analisi Comparativa dei Casi di Studio

Valutazione sistematica e comparativa dei tre casi attraverso metriche standardizzate per identificare pattern, trade-off e fattori critici di successo nell'implementazione dell'AI distribuita in sanità.

Matrice di Valutazione Multidimensionale

Metrica di Valutazione	Caso 1 FL Radiologico	Caso 2 Edge AI Cronici	Caso 3 Drug Discovery
Maturità Dimensionale (scala 1-5)
Tecnologia	4.2	4.5	3.9
Economia	3.8	4.4	4.6
Diritto	3.5	3.2	2.9
Etica	4.0	3.6	3.3
Fattibilità Implementativa
Risk-Opportunity Score	7.2/10	8.1/10	6.8/10
Complessità Tecnica	Media	Bassa	Alta
Timeline Implementazione	18-24 mesi	12-18 mesi	24-36 mesi
Investment Iniziale	€2.5M - €4M	€1.8M - €3M	€5M - €8M
Scalabilità Potenziale
Tensioni Critiche Identificate
Tensione Primaria	Tech ↔ Diritto Tracciabilità vs Privacy	Etica ↔ Tech Autonomia vs Automation	Diritto ↔ Eco IP vs Collaboration
Numero Tensioni Alte	1	2	2
Impact e ROI Atteso
ROI Break-even	36 mesi	24 mesi	48 mesi
Impact Sociale	Alto Diagnosi precoce	Molto Alto Gestione domiciliare	Medio Terapie innovative
Stakeholder Principali	6 ospedali, radiologi	Pazienti, MMG, SSN	Pharma, biotech, accademia

Key Insights dall'Analisi Comparativa

Best Performer

Caso 2 (Edge AI) emerge come il più maturo con score 8.1/10, beneficiando di:

Tecnologia matura (TinyML consolidata)
ROI chiaramente dimostrabile
Timeline implementazione più breve
Acceptance rate elevato dai pazienti

Sfida Comune

Dimensione Giuridica è il collo di bottiglia sistemico:

Score più bassi in tutti e 3 i casi (2.9-3.5)
Normative non ancora mature per AI distribuita
Responsabilità legale ancora ambigua
Necessità di framework normativi specifici

Pattern Emergente

Trade-off Tecnologia-Etica inversamente correlati:

Maggiore complessità tecnica → tensioni etiche
Drug Discovery: alta tech, bassa etica
Edge AI: media tech, media etica
FL Radiologico: equilibrio ottimale

Roadmap Implementativa

Sequenza strategica suggerita:

Fase 1: Edge AI (rapido ROI, basso rischio)
Fase 2: FL Radiologico (learning organizzativo)
Fase 3: Drug Discovery (massimo impatto)

Approccio incrementale per costruire competenze e fiducia

Metodologia di Valutazione

Criteri di Scoring

Tecnologia (1-5): Maturità, interoperabilità, sicurezza, scalabilità
Economia (1-5): ROI, sostenibilità, distribuzione valore, efficienza
Diritto (1-5): Compliance, responsabilità, adattabilità normativa
Etica (1-5): Equità, trasparenza, autonomia, beneficenza

Fonti di Evidenza

Literature review sistematica (102+ papers)
Case studies reali (RACOON, MELLODDY, etc.)
Expert interviews e industry benchmarks
Regulatory analysis (AI Act, GDPR, MDR)

Validation Framework

Inter-rater reliability testing
Sensitivity analysis su key parameters
Cross-validation con progetti analoghi
Stakeholder feedback integration

Metriche Composite

Risk-Opportunity: Formula pesata multi-criterio
Readiness Index: Aggregazione maturità dimensionale
Success Probability: Modello predittivo evidence-based
Strategic Priority: Impact vs Effort matrix

Casi di Studio AI Distribuita in Sanità