Digital health e assicurazioni.
Secondo la Fondazione Gimbe, nel 2024 la spesa sanitaria pubblica in Italia si è fermata al 6,3% del Pil, il valore più basso del G7 e inferiore alla media OCSE (7,1%) e UE (6,9%). Nel 2023, i cittadini hanno compensato con 48 miliardi di euro di spesa privata, per l’87% pagati direttamente di tasca propria.
Rimediare a queste criticità non sarà immediato. Tra le prospettive più promettenti vi è la digital health, fondata sull’uso di strumenti digitali e dati clinici.
Inoltre, come emerge da un recente rapporto Ania, l’associazione delle compagnie di assicurazione italiane, sarà determinante il sostegno delle assicurazioni come investitori istituzionali, in settori chiave come intelligenza artificiale, robotica medica e longevity, capaci di rendere la sanità più sostenibile e personalizzata. L’obiettivo è raggiungere investimenti aggiuntivi per circa 800 miliardi di euro all’anno fino al 2030.
Intelligenza Artificiale.
Questa tecnologia ha già mostrato il suo potenziale nel supportare la diagnosi precoce, grazie al monitoraggio di dati e parametri vitali raccolti da dispositivi wearable e applicazioni mobili. Tali strumenti possono ridurre i ricoveri e semplificare il follow-up dei pazienti.
Robotica e Longevity.
Un settore in forte crescita riguarda l’impiego della robotica in ambito sanitario, con applicazioni che spaziano dai robot chirurgici ad alta precisione ai dispositivi autonomi per laboratori e diagnostica avanzata.
Infine, il rapporto richiama la longevity, ossia tecnologie e strumenti volti ad aumentare la durata della vita preservando la salute, combinando diagnosi precoce, trattamenti mirati e monitoraggio continuo.
Prospettive per le Assicurazioni.
Il ruolo delle compagnie assicurative nella digital health varia in base al modello di business: le imprese salute puntano su diagnosi e cure, le compagnie vita su prevenzione e benessere, i riassicuratori su sinistri e risarcimenti.
Le principali opportunità di investimento a lungo termine includono applicazioni basate sui dati per personalizzare l’offerta, risk assesment e pricing con intelligenza artificiale, e modelli legati ai dati genomici per la terapia genica.
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