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- Perché orientarsi nel sistema sanitario è diventato così difficile
- Le radici di Geen.ai: competenze tecniche e storie personali
- Come funziona la piattaforma: intelligenza artificiale al servizio dei percorsi di cura
- Indicatori di efficacia: misurare il valore reale
- Dal FemTech a un’AI che tiene conto delle differenze
- Un ecosistema che cresce: accelerazione e networking
Capita spesso di lasciare uno studio medico con più domande che risposte: dolore che cambia forma, esami prescritti ma senza indicazioni chiare sul passo successivo. In Italia questo problema si somma a liste d’attesa lunghe e percorsi frammentati. È qui che entra in gioco Geen.ai, una tecnologia che utilizza l’intelligenza artificiale per guidare le persone verso la cura più adatta.
Perché orientarsi nel sistema sanitario è diventato così difficile
Non manca l’offerta di servizi, ma il vero ostacolo è capire dove bussare e in quale ordine. Molte persone non riescono a descrivere correttamente i sintomi. Altre ricevono una prescrizione e non sanno quale specialista consultare.
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Il problema si acuisce quando le attese sono lunghe. Nei primi sei mesi del 2026 in Italia le prenotazioni per prime visite ed esami diagnostici sono passate da 13,3 a 14,9 milioni.
Nonostante alcuni miglioramenti nei tempi garantiti, oltre 2,2 milioni di prestazioni sono state erogate oltre le soglie previste. Questo provoca ritardi nell’assistenza e costi aggiuntivi quando il percorso va ripetuto.
Le radici di Geen.ai: competenze tecniche e storie personali
Geen.ai nasce dall’incontro tra due professioniste: una data scientist e una esperta di comunicazione. Hanno messo insieme conoscenze su modelli predittivi, gap di genere nei dati e strategie di comunicazione.
Due vicende personali hanno reso evidente una lacuna sistemica: una gravidanza e la gestione di una condizione cronica in famiglia. Da lì è emersa la domanda chiave: non è solo una questione di competenze mediche, ma di come orientare le persone dentro il sistema.
Come funziona la piattaforma: intelligenza artificiale al servizio dei percorsi di cura
Geen.ai non è un’app consumer, ma una tecnologia pensata per integrarsi con sistemi di strutture sanitarie, assicurazioni e servizi welfare. Può essere resa accessibile ai cittadini tramite i canali dell’organizzazione che la adotta.
Processo operativo
- Ricezione della richiesta in linguaggio naturale.
- Traduzione del racconto in termini clinici strutturati.
- Confronto con linee guida, percorsi di cura e evidenze scientifiche.
- Proposta di percorsi validati, con spiegazione delle alternative accettate.
Il sistema collega la domanda del paziente con l’organizzazione reale dei servizi sul territorio. Non formula diagnosi e non sostituisce il medico: nelle urgenze rimanda ai servizi di emergenza, mentre diagnosi e terapie restano in capo alle figure sanitarie.
Indicatori di efficacia: misurare il valore reale
Per valutare l’impatto Geen.ai usa metriche concrete. Il principale indicatore è il time to care, il tempo che intercorre tra l’emergere del bisogno e la presa in carico appropriata.
- Time to care: riduzione del ritardo tra bisogno e presa in carico.
- Appropriatezza del percorso: la probabilità di essere indirizzati verso il servizio giusto.
- Utilizzo della rete convenzionata: per le assicurazioni, quanto si sfrutta la rete prevista.
- Rapidità di accesso per programmi di welfare o servizi aziendali.
Queste misure si adattano al cliente. Per un ospedale conta l’appropriatezza delle visite. Per un’assicurazione, la gestione della rete. Per un programma welfare, la velocità nel garantire l’accesso.
Dal FemTech a un’AI che tiene conto delle differenze
Il primo ambito di applicazione è stato la salute sessuale e riproduttiva, dove le fondatrici avevano osservato percorsi discontinui e dati poco rappresentativi. Quel focus iniziale ha permesso di vedere un problema più ampio.
Per troppo tempo la medicina ha considerato un paziente medio spesso adulto e maschile. Un modello basato su dati sbilanciati rischia di perpetuare questi bias. Geen.ai pone la rappresentatività dei dati al centro del progetto.
In pratica questo significa:
- Riconoscere che la stessa condizione può presentarsi in modo diverso per genere ed età.
- Progettare il sistema per ridurre visite inutili e ritardi nella presa in carico.
- Considerare l’equità come elemento di efficacia: un modello più rappresentativo orienta meglio.
Un ecosistema che cresce: accelerazione e networking
Geen.ai è stata selezionata dal programma Women in Action di LifeGate Way, pensato per startup guidate da donne. L’esperienza ha aiutato le fondatrici a costruire relazioni utili oltre il classico demo day.
La partecipazione a programmi di accelerazione ha un duplice effetto: ampliare la visibilità di professioniste e ridurre le barriere di accesso a risorse strategiche. Più diversità nei luoghi decisionali significa più probabilità che emergano soluzioni innovative.
