AI On-Premise per Sanità & Cliniche
Protocolli clinici, cartelle pazienti e linee guida sempre accessibili via chatbot. Conformità GDPR Art. 9 e NIS2 nativa — perché i dati sanitari non devono mai uscire dalla struttura.
Quattro applicazioni concrete per cliniche private, poliambulatori e RSA. Operative in poche settimane, dati sempre in struttura.
Chatbot su protocolli e linee guida
Il personale clinico interroga in italiano i protocolli interni, le linee guida ministeriali e le procedure operative. Risposte immediate, tracciate e sempre aggiornate alla versione corrente.
RAG clinicoGestione documentazione clinica
Archiviazione intelligente e ricerca semantica su cartelle cliniche, referti, lettere di dimissione e moduli di consenso. L'AI classifica automaticamente i nuovi documenti in ingresso.
Document managementFAQ automatica per pazienti
Un assistente virtuale risponde H24 alle domande più frequenti dei pazienti su prenotazioni, preparazioni agli esami e informazioni sui reparti — scaricando il personale di front desk.
Assistente pazientiAnalisi dati clinici e KPI
Interroga in linguaggio naturale i database clinici e gestionali: tempi medi di degenza, indici di occupazione, consumi farmaci, KPI di reparto. Nessuna query SQL manuale richiesta.
Text-to-SQLSanità e cliniche: dati sanitari, dispositivi medici e AI Act
In sanità conta distinguere subito due tipi di AI: quella che aiuta l'organizzazione (procedure, documenti, prenotazioni) e quella che interviene su diagnosi e terapie. Hanno regole molto diverse.
Norme e vincoli da conoscere
- GDPR, art. 9: i dati relativi alla salute sono categorie particolari. Per trattamenti su larga scala con nuove tecnologie serve la valutazione d'impatto (art. 35).
- Regolamento dispositivi medici (Reg. UE 2017/745): un software con finalità diagnostiche o terapeutiche può essere un dispositivo medico, con marcatura CE e valutazione clinica.
- AI Act, art. 6 e Allegato I: i sistemi di AI che sono dispositivi medici, o loro componenti di sicurezza, soggetti a valutazione di terzi sono ad alto rischio.
- Segreto professionale del personale sanitario e regole su Fascicolo Sanitario Elettronico e dossier sanitario.
Esempio: assistente sulle procedure interne
- Si caricano protocolli, istruzioni operative e linee guida adottate dalla struttura.
- Il personale chiede, per esempio, la procedura di sterilizzazione di uno strumento o il percorso di preparazione a un esame.
- L'AI risponde citando documento, versione e paragrafo.
- La direzione sanitaria vede quali procedure vengono cercate più spesso e dove i documenti risultano ambigui.
Dove passa il confine: un assistente sulle procedure interne è uno strumento organizzativo. Un sistema che suggerisce diagnosi o terapie è un dispositivo medico, con un percorso regolatorio completamente diverso. Teniamo i due ambiti separati fin dal progetto.
Sì, in modo assoluto. Tutta la soluzione gira su hardware installato fisicamente nella rete della struttura. I dati sanitari — che ricadono sotto il GDPR Art. 9 come dati particolari — non escono mai dalla struttura sanitaria. Non ci sono connessioni verso API cloud esterne: il modello AI e il database vettoriale sono completamente interni.
Sì. L'architettura on-premise è nata per soddisfare i requisiti più stringenti della normativa sanitaria. La conformità NIS2 è garantita dall'isolamento dei sistemi e dalla cifratura dei dati a riposo. Il GDPR Art. 9 è rispettato strutturalmente: nessun dato sanitario esce dalla rete locale. Forniamo documentazione tecnica per il DPO della struttura.
Sì. Abbiamo esperienza di integrazione con i principali sistemi italiani: Dedalus, Euris, Passepartout Sanità e altri gestionali HIS/EMR. L'integrazione avviene tramite API o connettori diretti al database — senza modificare i sistemi esistenti e senza duplicare i dati clinici.
Protocolli clinici (PDF, DOCX), linee guida ministeriali, procedure operative standard, moduli di consenso, lettere di dimissione e referti. Il sistema supporta sia documenti strutturati sia testo libero, con OCR integrato per documenti scansionati.
Il prototipo funzionante su dati reali è pronto in 2 settimane. L'installazione completa richiede 4–6 settimane. Per strutture fino a 100 utenti concorrenti è sufficiente un server con GPU consumer (es. NVIDIA RTX 3090/4090). Valutiamo insieme l'infrastruttura esistente prima di proporre qualsiasi acquisto hardware.
Dipende da hardware disponibile, numero di utenti concorrenti e requisiti di conformità (GDPR Art. 9, NIS2). L'investimento tipico va da 8.000 a 25.000 euro, con break-even a 12-18 mesi rispetto a soluzioni SaaS equivalenti. Offriamo un'analisi ROI gratuita sul caso specifico.
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