L’evoluzione digitale dei sistemi sanitari richiede strumenti in grado di gestire processi sempre più articolati, garantendo al tempo stesso governance, continuità operativa e capacità di adattamento. L’intervista ad Andrew Williams, Health Industry Lead di Appian, realizzata da Peter Birch di Talking HealthTech durante la Health Informatics Conference 2025, permette di comprendere come piattaforme basate su low-code, automazione e integrazioni AI stiano diventando un elemento centrale per affrontare la complessità quotidiana di provider e organizzazioni sanitarie. Williams, responsabile della crescita della piattaforma nella regione e del supporto ai clienti nel comprendere i benefici dell’intelligenza artificiale, ha offerto una panoramica concreta sulle sfide e sulle soluzioni più richieste da chi gestisce percorsi clinici e flussi operativi di grande scala.
Indice degli argomenti
Complessità crescente e bisogno di nuovi modelli digitali
Secondo Williams, la sfida principale per molte organizzazioni è la gestione della complessità dei processi sanitari, un elemento che riguarda tanto la sfera clinica quanto quella amministrativa. «L’intero obiettivo di Appian è la gestione della complessità in un processo», spiega, sottolineando come molte realtà partano da piccoli progetti incrementali ma abbiano la necessità di guardare anche oltre, verso ciò che definisce il “leapfrog moment”, ovvero la capacità di fare un salto tecnologico che permetta di superare gradualmente vincoli organizzativi e infrastrutturali.
Questa visione è sostenuta da un approccio che combina scalabilità, automazione e configurabilità. Il concetto di “leapfrog”, nelle parole di Williams, nasce dall’osservazione di casi in cui organizzazioni desiderano adottare modelli e metodologie ispirati ad altri settori più avanzati, per rompere schemi consolidati e accelerare l’innovazione.
Dalla care coordination all’operatività: soluzioni per bisogni differenti
Coordinare i percorsi di cura su larga scala
Una delle applicazioni più significative del low-code nell’healthcare descritte da Williams riguarda la care coordination, soprattutto in contesti ad alta intensità assistenziale. L’Health Industry Lead cita il caso di una piattaforma statunitense realizzata con il partner Ignite, usata per gestire percorsi e servizi per 3 milioni di cittadini. Il valore evidenziato non è solo nella scalabilità, ma nella possibilità per i clienti di modificare autonomamente i propri percorsi assistenziali, adattandoli all’evoluzione organizzativa.
Appian consente infatti ai provider di intervenire su workflow e configurazioni in modo governato, evitando rigidità tipiche dei sistemi verticali. «Come faccio a prendere quel momento di salto?», racconta Williams riportando la domanda ricorrente dei clienti, interessati a superare i limiti dei sistemi legacy per costruire una piattaforma in grado di evolvere nel tempo.
Operazioni amministrative e riduzione dei carichi manuali
La piattaforma non si limita alla sfera clinica. Williams menziona anche esempi più operativi, come il lavoro svolto con NSQ in Queensland, dove la digitalizzazione dei processi di gestione delle fatture ha permesso di ridurre attività manuali ad alta intensità. In questo caso, il valore del low-code risiede nella possibilità di automatizzare processi ripetitivi, integrando document processing, gestione digitale dei documenti e workflow strutturati che sostituiscono attività spesso affidate a personale amministrativo.
Il low-code come risposta alla personalizzazione dei workflow clinici
La sanità richiede soluzioni né completamente “pronte da comprare” né totalmente custom. Williams descrive Appian come un «great middle ground», un punto di equilibrio tra software preconfezionati e sviluppo da zero, grazie alla combinazione di componenti riutilizzabili, servizi di integrazione e capacità configurative.
Il low-code nell’healthcare permette di costruire rapidamente applicazioni composte da moduli condivisi: funzioni come “Get patient”, una volta sviluppate, possono essere riutilizzate in più flussi, riducendo tempi di implementazione e garantendo coerenza dei dati. Williams spiega che la piattaforma supporta anche il versionamento dei processi, facilitando la gestione dei cicli di aggiornamento: basterà copiare un processo, modificarlo e rilasciarlo in produzione dopo un controllo di qualità.
Citizen developer e governance come chiavi per ridurre il debito tecnologico
Uno degli aspetti che emergono in modo più chiaro dall’intervista è il ruolo crescente dei citizen developer all’interno delle organizzazioni sanitarie. Williams definisce questa evoluzione come un cambio di paradigma: la possibilità per team clinici e operativi di sviluppare piccole soluzioni interne è cruciale per rispondere alle necessità specifiche di unità, servizi o reparti.
Per farlo in modo sostenibile, però, serve una piattaforma governata. Williams parla di «clear box», ovvero un ecosistema sicuro che permette al personale di costruire strumenti e workflow senza generare nuovo debito tecnologico. Questo approccio evita l’accumulo di soluzioni parallele come fogli Excel o database Access, spesso sviluppati negli anni per rispondere a esigenze immediate ma difficili da integrare nel tempo. La creazione di processi governati permette di mantenere visibilità, controllo e cicli di vita chiari delle applicazioni sviluppate.
L’integrazione dell’AI nei workflow sanitari
Partnership tecnologiche e AI skills validate
Un altro elemento centrale riguarda l’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi. Williams cita la partnership con Amazon come esempio di come le capacità AI possano essere portate «to the surface» all’interno dei workflow, consentendo agli utenti di accedere a «validated skills» direttamente dalla piattaforma.
Il beneficio, secondo Williams, si traduce nella possibilità di utilizzare modelli AI all’interno di processi governati, evitando pratiche come il copia-incolla di contenuti sensibili in strumenti esterni. «Copiare e incollare per poi darti un risultato per incollarlo di nuovo non è una buona prassi di governance», osserva, sottolineando l’importanza di integrare l’AI in un ambiente sicuro e tracciabile.
Democratizzazione dell’AI e applicazioni operative
L’adozione di tecnologie generative come Gemini o ChatGPT nel contesto personale o aziendale è sempre più diffusa, ma per Williams il punto chiave è la governance: permettere agli utenti di sperimentare strumenti avanzati in un ambiente controllato, riducendo rischi operativi e garantendo la validità dei modelli utilizzati. Questo approccio rafforza l’idea di democratizzazione, ma all’interno di un quadro guidato e supervisato.
Dati, scalabilità e riferimenti internazionali
Williams ricorda anche casi di ampia scala come Medicaid negli Stati Uniti, citando il dato di oltre 30 milioni di processi di eleggibilità gestiti tramite la piattaforma in passato. Il dato viene riportato per mostrare come sistemi complessi — governativi, ad alta intensità di transazioni e con requisiti rigorosi — possano essere supportati da un’architettura basata su workflow strutturati, automazione e integrazione dei dati.
Durante l’intervista viene richiamato anche il caso Ramsay Health Care, premiato con l’innovation award di Appian e inserito tra i CIO 50 per la costruzione di una piattaforma patient-centric basata su processi longitudinali, dalla referral alla dimissione. Williams sottolinea come il progetto rappresenti un esempio di adozione della logica “a piattaforma”, applicata a un percorso operativo completo.
Nuove possibilità per i servizi sanitari digitali
L’intervista si chiude con un richiamo alle opportunità future. Williams sottolinea il valore della conoscenza e della consapevolezza: «Sta permettendo alle persone di capire davvero cosa fa Appian», afferma, spiegando che la combinazione di low-code, workflow governati e integrazioni AI offre nuove possibilità ai team che desiderano innovare i propri processi. Il riferimento ai casi australiani e internazionali evidenzia come l’evoluzione della sanità digitale passi sempre più attraverso piattaforme in grado di sostenere complessità, continuità e scalabilità.
