Il nuovo Centro Unico di Prenotazione della Regione Piemonte dovrà tornare alla fase di valutazione delle offerte dopo la sentenza del TAR che ha accolto il ricorso di Engineering, seconda classificata nella gara da 7,2 milioni di euro aggiudicata al raggruppamento guidato da GPI. La decisione annulla l’aggiudicazione e impone ad Azienda Sanitaria Zero di riesaminare la verifica di congruità e sostenibilità economica dell’offerta vincitrice, con un ulteriore rinvio dell’avvio della nuova infrastruttura regionale.
Il progetto era stato progettato per sostituire l’attuale sistema di prenotazione con una piattaforma unica, destinata a collegare cittadini, operatori CUP, aziende sanitarie e strutture private accreditate. L’obiettivo tecnico non consisteva nella semplice sostituzione del portale di prenotazione, ma nella creazione di un’infrastruttura capace di raccogliere e aggiornare in modo coordinato le agende delle prestazioni, gestire modifiche e annullamenti, integrare i sistemi informativi regionali e migliorare la disponibilità effettiva degli appuntamenti.
La componente di intelligenza artificiale prevista nel nuovo CUP avrebbe dovuto operare soprattutto sull’organizzazione delle agende e sulla gestione dei flussi. In un sistema di prenotazione sanitario, l’AI non prende decisioni cliniche e non assegna priorità mediche in autonomia: può invece elaborare i dati disponibili su appuntamenti, disdette, tempi di attesa, prestazioni richieste, sedi erogatrici, fasce orarie e capacità residua delle strutture per individuare posti liberati, suggerire alternative compatibili e ridurre le inefficienze nella distribuzione delle prenotazioni.
Un CUP regionale evoluto deve funzionare come piattaforma di interoperabilità. Ogni azienda sanitaria, ospedale, ambulatorio pubblico o struttura privata accreditata utilizza agende, software gestionali e procedure interne che devono essere rese leggibili dal sistema centrale. Per rendere utile un’interfaccia unificata, la piattaforma deve acquisire dati aggiornati sulle disponibilità, distinguere tra prestazioni equivalenti o vincolate a specifiche apparecchiature, rispettare le classi di priorità della prescrizione e mantenere coerenza tra i canali di accesso: sportello, call center, portale web, fascicolo sanitario elettronico e farmacie abilitate.
L’elemento più delicato è la qualità del dato. Un algoritmo può suggerire un appuntamento alternativo soltanto se l’agenda contiene informazioni complete e aggiornate su durata della prestazione, requisiti preparatori, disponibilità di medici e apparecchiature, vincoli territoriali, sospensioni temporanee e slot già occupati. Un sistema di AI applicato al CUP non risolve quindi da solo il problema delle liste d’attesa: può migliorare l’uso della capacità esistente, ma non crea nuove visite, personale sanitario, sale diagnostiche o posti disponibili.
La sentenza del TAR non riguarda il funzionamento dell’intelligenza artificiale progettata per il CUP, ma la procedura di affidamento dell’appalto. I giudici hanno rilevato criticità nella verifica della congruità dei costi del personale a partita IVA indicati dall’aggiudicataria. Secondo la motivazione riportata nella decisione, Azienda Zero avrebbe dovuto approfondire la sostenibilità dell’offerta con ulteriori documenti e chiarimenti metodologici, invece di chiudere il subprocedimento di verifica dell’anomalia sulla base di elementi ritenuti insufficienti.
L’annullamento dell’aggiudicazione comporta quindi una separazione netta tra il progetto tecnologico e la sua procedura amministrativa. La piattaforma non viene bloccata perché l’uso dell’AI nei CUP è stato giudicato inidoneo o rischioso, ma perché il TAR ha chiesto di rivalutare il percorso con cui era stato scelto il fornitore. La Regione ha comunicato che i servizi di prenotazione continueranno attraverso l’infrastruttura esistente, mentre la procedura dovrà essere riesaminata.
Il rinvio mantiene attivo il vecchio CUP, già oggetto di interventi temporanei per sostenere il carico di lavoro. Nei mesi precedenti erano stati aggiunti quattro server, con un investimento indicato in circa 400 mila euro, per ridurre le difficoltà di accesso e garantire continuità durante la fase di transizione. Il nuovo sistema avrebbe dovuto essere sviluppato e poi esteso progressivamente a tutte le aziende sanitarie regionali e ai soggetti privati accreditati.
Il caso piemontese mostra quanto l’introduzione dell’intelligenza artificiale nella sanità dipenda dall’intera infrastruttura che la sostiene. Per rendere efficace un assistente di prenotazione, un motore di ottimizzazione delle agende o un sistema di recupero automatico delle disdette, servono prima di tutto dati interoperabili, integrazioni affidabili, regole trasparenti, continuità operativa e un affidamento tecnologico solido. L’AI rappresenta uno strato aggiuntivo di analisi e automazione, ma la sua efficacia resta legata alla qualità delle agende e alla capacità del sistema sanitario di tradurre le informazioni disponibili in appuntamenti realmente accessibili ai cittadini.