AI sui dati sensibili? Solo se i dati non restano mai al fornitore.
Elaborazione di cartelle cliniche, referti e ricerca medica in data center europei: nessun dato del paziente viene salvato, archiviato o riusato dal fornitore. Massima tutela per il Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE 2.0) e piena rispondenza ai requisiti del Garante Privacy.
perché DPO, direzioni sanitarie e uffici legali scaricano questa guida:
- Tutela dei dati sanitari (art. 9 GDPR): i testi clinici e le cartelle non vengono mai salvati su disco né riusati per addestrare l’AI. I dati esistono solo durante l’elaborazione e vengono cancellati subito dopo.
- 12 domande di verifica per i fornitori: una checklist chiara da sottoporre ai fornitori su sicurezza, conservazione dei dati e certificazioni, pronta per il DPO e le verifiche del Garante.
- Registro tracciabile delle risposte: ogni risultato generato dall’AI è documentato con data, ora e versione utilizzata, per dimostrare in ogni momento la correttezza di una sintesi o di un referto.
- Costi sotto controllo su grandi volumi: analizzare migliaia di referti o cartelle non deve pesare sul bilancio. Il sistema seleziona in automatico il modello europeo più efficiente, riducendo i costi fino all’80%.
Per chi è utile questa guida: uno strumento operativo per DPO, direzioni sanitarie, ingegneria clinica, affari regolatori e responsabili privacy di ASL, ospedali, IRCCS e aziende farmaceutiche.
Download gratuito · guida in 4 pagine
Scarica il self-assessment GDPR e AI Act per la sanità italiana
Ricevi via email la guida all’art. 9, la checklist di verifica per i fornitori e i criteri di conformità.
Infrastruttura certificata in data center europei
Con Regolo:
0 days
nessun dato salvato (zero archiviazione)
100% EU
data center sul territorio europeo
Drop-in
compatibile con i software che già usate
Art. 9 GDPR
garanzie pronte per l’approvazione del DPO
Privacy dei pazienti e responsabilità
Tre rischi che bloccano l’AI sui dati sanitari in Italia
1. Esposizione dei dati clinici dei pazienti
Se un fornitore conserva o riusa i dati inviati per addestrare i propri modelli, si rischia una violazione grave del GDPR davanti al Garante. Con Regolo i dati restano solo nella memoria temporanea durante il calcolo e vengono distrutti subito dopo, all’interno di data center europei.
2. Difficoltà a certificare i risultati dell’AI
In ambito medico ogni decisione o riassunto generato dall’AI deve poter essere ricostruito a posteriori: quale documento è stato analizzato, con quale modello e in quale momento. Regolo fornisce un registro esportabile per dimostrare la conformità a direzione sanitaria, comitati etici e organismi di controllo.
3. Costi imprevedibili sui grandi volumi di cartelle
Digitalizzare cartelle cliniche, referti e consensi richiede l’analisi di milioni di parole ogni mese. Usare sempre il modello più costoso per compiti semplici fa lievitare le spese. Il nostro instradamento intelligente assegna a ogni richiesta il modello ideale, tagliando la spesa fino all’80% senza far uscire i dati dall’Europa.
Specifiche di conformità
Requisiti sanitari a confronto: cloud commerciali esteri vs. Regolo
Come la nostra architettura risponde punto per punto alle esigenze di privacy, sicurezza e bilancio della sanità.
| Requisito sanitario | API generiche extra-UE | Garanzia e architettura Regolo |
|---|---|---|
|
Dati particolari (art. 9) Minimizzazione e base giuridica |
I fornitori extra-UE possono conservare i testi dei pazienti sui propri server per settimane o per verifiche interne. | Zero data retention di default. Solo VRAM, cancellata a fine generazione. Mai conservati né riusati. |
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AI Act in sanità Obblighi e registri per sistemi ad alto rischio |
Nessun registro delle versioni, nessuna tracciabilità ufficiale, contratti standard non negoziabili. | Modelli versionati con audit log. Versioni congelate, parametri e timestamp esportati per la validazione. |
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Retention e minimizzazione Limitazione della conservazione |
Archiviazione di log, domande e risposte su server remoti al di fuori del controllo dell’ospedale. | Nulla persiste oltre lo scopo. Nessuna scrittura su disco, nessun database di log, nessun riuso per training. |
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Audit trail per la validazione Output ricostruibili |
Le risposte generate non sono collegabili con certezza alla versione esatta del modello o alla data della richiesta. | Audit trail esportabile. Ogni chiamata ricostruibile per QA, auditor e ispettori del Garante. |
|
Costi su scala clinica Milioni di token al mese |
Tariffe elevate e modello unico obbligatorio anche per compiti semplici di estrazione o classificazione. | Routing intelligente dentro la UE. Ogni task al modello più economico adeguato, dati mai fuori Europa. |
Semplicità di integrazione
Nessun vincolo con il fornitore: si cambia con una sola riga di configurazione
Ricercatori e IT non riscrivono codice. Pipeline e framework (LangChain, LlamaIndex) funzionano senza modifiche.
from openai import OpenAI
# Routing di default verso cluster USA
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get(“OPENAI_API_KEY”)
)
response = client.chat.completions.create(
model=“gpt-4o”,
messages=[{“role”: “user”, “content”: “Analizza il referto anonimizzato…”}]
)
from openai import OpenAI
# Stesso SDK, base URL sovrano europeo
client = OpenAI(
base_url=“https://api.regolo.ai/v1”,
api_key=os.environ.get(“REGOLO_API_KEY”)
)
response = client.chat.completions.create(
model=“meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct”,
messages=[{“role”: “user”, “content”: “Analizza il referto anonimizzato…”}]
)
Contenuto del documento
Cosa troverai nel self-assessment in 4 pagine per la sanità
Una guida pratica alla conformità dell’art. 9, con le domande da fare ai fornitori per avere il via libera della privacy.
Page 01
Art. 9 GDPR e tutela dei dati
Come applicare l’intelligenza artificiale ai dati clinici: basi giuridiche corrette, doveri di minimizzazione e regole sulla cancellazione.
Page 02
12 domande per i fornitori
I quesiti pratici da allegare ai contratti e ai capitolati su sede dei server, tempi di cancellazione e diritti di controllo.
Page 03
Tabella di valutazione rapida
Un sistema a semaforo (verde, giallo, rosso) per verificare subito se un progetto AI è conforme al GDPR e all’AI Act.
Page 04
Guida alla messa in regola
I passi pratici da compiere se emergono criticità: accordi sul trattamento dei dati (DPA), clausole contrattuali e soluzioni tecniche immediate.
Pronto per le verifiche
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Ricevi il documento di 4 pagine e la checklist di valutazione direttamente sulla tua email aziendale.
Infrastruttura certificata in data center europei
Domande frequenti
Questo documento sostituisce l’approvazione formale del DPO?
No. Fornisce al DPO e all’ufficio legale le 12 risposte tecniche e normative necessarie per valutare serenamente il progetto, basandosi su prove documentali anziché su promesse.
I dati e le cartelle cliniche dei pazienti possono essere usati per addestrare l’AI?
Assolutamente no. I dati vengono elaborati esclusivamente nella memoria temporanea al momento della risposta e cancellati all’istante. Nessun dato viene mai salvato su disco né utilizzato per migliorare o addestrare i modelli.
Come si dimostra la correttezza dei risultati in caso di controlli?
Ogni richiesta genera una registrazione documentale che include la versione esatta del modello utilizzato, i parametri impostati e la data precisa. In questo modo ogni sintesi o referto è sempre verificabile e spiegabile.
È necessario sostituire i software o formare di nuovo il personale?
Sì. L’API di inference Regolo replica 1:1 la specifica REST di OpenAI. I team cambiano solo il base_url in https://api.regolo.ai/v1 con una API key europea. Pipeline e framework funzionano senza modifiche.