I sistemi sanitari continuano a destinare capitali consistenti alle cartelle cliniche elettroniche di Epic, nonostante margini finanziari sotto pressione. Il caso più evidente è quello di Children’s Minnesota, arrivato a metà di un’implementazione da 175 milioni di dollari che comprende 45 ambiti distinti di change management. Una dimensione che restituisce la portata organizzativa di questi programmi: il costo non riguarda soltanto software e infrastrutture, ma coinvolge processi clinici, formazione, integrazioni e attività operative.
La spesa per gli EHR rimane stabile anche in un contesto segnato, nel 2026, da licenziamenti e riduzioni del personale in decine di organizzazioni sanitarie. Epic e le piattaforme comparabili sono ormai profondamente incorporate nelle operazioni cliniche. Interrompere un’implementazione già avviata o rinviare una messa in produzione può generare rischi e costi superiori al sollievo finanziario immediato, rendendo difficile ridurre questi investimenti anche quando i bilanci si restringono.
Una possibile risposta arriva da WellSpan Health, che punta a trasferire Epic su Amazon Web Services. La migrazione dovrebbe accelerare direttamente i cicli di aggiornamento della piattaforma, riducendo il lavoro manuale sull’infrastruttura che tende a rallentare il rilascio delle nuove versioni. Il cloud non elimina i costi dell’EHR, ma ne modifica la struttura e può liberare capacità dei team IT interni, spesso assorbiti dalla manutenzione ordinaria.
Per gli ospedali rurali e le strutture più piccole, il problema economico assume proporzioni differenti. Wolters Kluwer ed Epic hanno annunciato un’offerta integrata che riunisce tre strumenti di supporto alle decisioni cliniche destinati specificamente agli ospedali rurali. La formula cerca di portare contenuti clinici già integrati nel punto di cura a organizzazioni che non possono sostenere gli investimenti per singolo progetto normalmente approvati dai grandi centri medici accademici.
Mentre i budget per gli EHR resistono, la governance dell’intelligenza artificiale procede con maggiore difficoltà. La maggior parte dei sistemi sanitari non dispone di piattaforme dedicate per testare l’AI. Gli strumenti clinici rischiano così di essere valutati e introdotti senza ambienti di validazione progettati appositamente, con conseguenze potenziali per la sicurezza dei pazienti, l’esposizione regolatoria e la responsabilità dei fornitori.
La domanda, tuttavia, non manca. Le strutture sanitarie si confrontano sempre più spesso con il cosiddetto paziente informato dall’AI, che arriva alla visita dopo aver già consultato strumenti intelligenti per approfondire la propria condizione. Dirigenti medici, compreso il responsabile senior della neurochirurgia di Northwell Health, hanno illustrato come l’AI possa sostenere l’educazione del paziente e rafforzare la relazione clinica, purché venga utilizzata in modo appropriato.
Portare modelli algoritmici nel punto di cura richiede però più di un contratto con un fornitore. Servono ambienti di test clinico nei quali valutarli rispetto ai flussi di lavoro reali prima che intervengano su incontri con pazienti effettivi. In loro assenza, la governance finisce per poggiare soprattutto su documenti procedurali e attestazioni dei vendor, invece che su verifiche empiriche. Per i CIO già impegnati nella gestione di stack EHR complessi, l’espansione del portafoglio AI aggiunge quindi un ulteriore livello di rischio.
A questa tensione si somma la rotazione dei vertici tecnologici: nel 2026 numerosi CIO sanitari hanno lasciato il proprio incarico, spesso per passare a fornitori, società di consulenza o ruoli advisory. Con loro può uscire anche la conoscenza delle configurazioni EHR e dei programmi AI ancora iniziali. Costi tecnologici elevati, governance in ritardo e discontinuità manageriale convergono così sullo stesso punto: gli investimenti dovranno essere accompagnati da capacità di validazione, coordinamento interfunzionale e una sequenza di decisioni coerente con le risorse disponibili.