Il mercato globale delle soluzioni di Real World Evidence è stato stimato da MarketsandMarkets in 5,43 miliardi di dollari nel 2025 con una proiezione a 10,83 miliardi entro il 2030, una crescita composta del 14,8%. La definizione più ampia di Fortune Business Insights, che include anche servizi e dati, porta il valore del mercato a 20 miliardi nel 2025 con una traiettoria a 65 entro il 2034. Il pharma è il maggiore segmento di utilizzo, intorno al 45% nel 2025. Dietro i numeri di mercato si cela un cambiamento strutturale che le aziende farmaceutiche italiane stanno solo iniziando a riconoscere: il Real World Evidence non è più un asset da costruire a margine di un dossier di registrazione, è la base evidenziale su cui decisioni regolatorie, di payer e di label expansion vengono prese nel 2026.
L'infrastruttura europea che rende tutto ciò possibile ha un nome preciso: DARWIN EU. La rete federata coordinata dall'EMA aggrega nel 2025 trenta partner di dati, circa 180 milioni di pazienti, sedici paesi europei, e ha completato o avviato cinquantanove studi con una crescita del 47,5% anno su anno. Il target operativo è oltre 140 studi all'anno dal 2025. Il nuovo tender competitivo per il periodo 2027-2032 sarà lanciato nella prima metà del 2026. Per il sistema regolatorio europeo è un cambiamento di paradigma: dalla dipendenza dai trial randomizzati controllati come unica evidenza accettabile per molte decisioni, all'integrazione strutturata di evidenza osservazionale validata.
La chiusura del framework regolatorio
Il terzo rapporto annuale del framework RWE dell'EMA, pubblicato per il periodo febbraio 2024-febbraio 2025, riporta ventisei procedure di scientific advice in cui il Real World Evidence è entrato come componente strutturata. Il reflection paper sui Real World Data negli studi non interventistici è stato adottato dal CHMP nel marzo 2025 dopo circa 700 commenti pubblici. Sul fronte statunitense, la FDA ha finalizzato nell'agosto 2023 la guidance "Considerations for the Use of RWD and RWE to Support Regulatory Decision-Making for Drug and Biological Products" e nel dicembre 2025 ha pubblicato sul Federal Register la guidance finale equivalente per i dispositivi medici, che sostituisce quella del 2017.
Il messaggio convergente delle due agenzie regolatorie è netto: il Real World Evidence è accettato per label expansion, sorveglianza post-marketing, single-arm trial con controlli esterni e indicazioni rare. Non sostituisce il trial randomizzato controllato per la decisione di registrazione iniziale nella maggior parte dei contesti NDA. I criteri di gatekeeping su cui le autorità si concentrano sono tre: rilevanza dei dati rispetto alla domanda regolatoria, affidabilità delle fonti, provenance tracciabile. È il riconoscimento di una maturazione metodologica che ha richiesto quindici anni e che oggi delimita un perimetro operativo chiaro.
Flatiron, IQVIA, Aetion: i tre poli del mercato
Flatiron Health è subsidiary di Roche dal 2018, acquisita per 1,9 miliardi di dollari, e opera oggi su una rete di circa 260 cliniche di oncologia di comunità statunitensi con quattordici delle prime quindici aziende oncologiche come partner. Nel dicembre 2025 Paradigm Health ha acquisito la divisione Clinical Research Business di Flatiron, in un accordo che include una partnership pluriennale di cross-integration. Roche non riporta separatamente il fatturato Flatiron. IQVIA ha chiuso il 2024 con 15,4 miliardi di dollari di ricavi totali, di cui 6,16 miliardi nella divisione Technology and Analytics Solutions che include il Real World Evidence (+5,7%). Gli asset di dati longitudinali di IQVIA coprono oltre 318 milioni di vite assicurate negli Stati Uniti. Aetion mantiene partnership attive con FDA CDER e con la propria Office of Data, Analytics and Research, oltre a collaborazioni con Sanofi e ICER, ed è posizionata dagli analisti tra i tre principali player regulatory-grade insieme a Flatiron e TriNetX.
OHDSI e il proprio Common Data Model OMOP rappresentano lo standard di interoperabilità tecnica che permette agli attori di parlarsi. Una review pubblicata nel 2024 ha identificato 49 studi su OMOP solo in ambito oncologico; HIRA in Corea del Sud ha portato 10 milioni di individui sotto il proprio K-OMOP; l'European Health Data Space spingerà l'adozione OMOP nei prossimi tre anni grazie ai requisiti di interoperabilità. Per le aziende farmaceutiche italiane che pianificano la propria architettura RWE nel 2026 la scelta di OMOP come modello di riferimento riduce significativamente il costo di integrazione con DARWIN EU, con i partner europei e con le partnership statunitensi.
L'AI sblocca il dato non strutturato
Il vincolo storico che ha rallentato il Real World Evidence non è stato la disponibilità del dato ma la sua estraibilità. Gli EHR, le cartelle cliniche elettroniche, sono prevalentemente composti da note narrative non strutturate; i referti di anatomia patologica e i report di imaging contengono informazioni cruciali in formato testuale; le metadata di laboratorio richiedono normalizzazione semantica. Per quindici anni questa estrazione è stata fatta manualmente da abstrattori clinici con costi che limitavano la scala. L'arrivo degli LLM general-purpose e dei modelli specializzati per il medical domain ha riconfigurato l'economia: l'estrazione strutturata di endpoint clinici da una nota di oncologia è oggi un'operazione che richiede secondi e centesimi, e la performance sui benchmark è arrivata vicino alla qualità del medical abstractor specializzato.
I workflow RWE-AI maturi nel 2026 combinano tre strati. NLP e LLM per l'estrazione di endpoint, biomarcatori, eventi avversi, linee di terapia dalla parte narrativa dell'EHR. Target trial emulation come framework metodologico per costruire un confronto causale a partire da dati osservazionali. Synthetic control arm per fornire bracci di confronto a trial single-arm in indicazioni rare o oncologia avanzata. Le piattaforme di Flatiron, IQVIA, Aetion e degli emergenti specializzati offrono pacchetti integrati su questi tre layer, e i vendor di consulting (Deloitte, ZS, EY) hanno sviluppato pratiche dedicate.
L'Italia: AIFA OsMed, i registri oncologia e il tavolo AIFA-AIOM
Il quadro italiano del Real World Evidence è più maturo di quanto la narrativa pubblica suggerisca. La spesa farmaceutica italiana nel 2024, secondo OsMed AIFA, è stata di 37,2 miliardi (+2,8%), di cui 72% pubblica (26,8 miliardi, +7,7%). I 129 registri oncologici AIFA monitorati osservativamente tra gennaio 2013 e aprile 2023 hanno accumulato 419.461 patient-indication pairings, contro le 87.452 dei trial pivotali corrispondenti. I pazienti italiani real-world sono in media 5,3 anni più anziani dei pazienti dei trial. AIFA ha riattivato il registro RSO degli studi osservazionali il 31 gennaio 2023 e ne ha aggiornato le funzionalità nel dicembre 2025. Nel maggio 2026 AIFA e AIOM hanno annunciato un tavolo congiunto per la valorizzazione dei registri oncologici come asset Real World Evidence per la ricerca scientifica accademica e industriale, con governance condivisa.
Per le aziende farmaceutiche italiane operative nel 2026 il messaggio strategico è chiaro: l'infrastruttura RWE italiana, costruita per quindici anni come strumento di controllo della rimborsabilità, sta diventando un asset scientifico aperto alla ricerca. La transizione non è automatica e richiede un investimento di metodologia e governance, ma la base dati è più ricca di quella di molti paesi europei. Il vincolo da considerare è quello dell'EU AI Act: quando i pipeline RWE-AI alimentano decisioni regolatorie o di risk management post-autorizzazione, ricadono potenzialmente nel regime high-risk applicabile dal 2 agosto 2026, con obbligazioni di documentazione, validazione e supervisione umana che il governance design deve incorporare fin dalla progettazione. Real World Evidence e AI Act non sono ambiti separati nel 2026. Sono lo stesso problema strategico.
