Oltre l'uomo

Immaginate di svegliarvi una bella mattina di Primavera, e di scoprire che state orribilmente male: chiaramente vi siete presi una qualche malattia, e l’unica cosa che potete fare è sentire un medico. A rispondere al telefono non è però una povera segretaria oberata di lavoro, ma un amichevole chatbot che vi pone qualche domanda sui vostri sintomi, suggerisce un paio di medicine che vi faranno stare meglio, e infine vi fissa un appuntamento in giornata. Quando arrivate in ambulatorio il dottore è già pronto a ricevervi, armato di una serie di note sul vostro stato di salute, un riassunto della vostra cartella clinica e alcuni suggerimenti diagnostici, tutto cortesia della sua IA-assistente: basta una breve visita per appurare che non si tratta di niente di grave ed elaborare un piano di cura. C’è però un problema: raccogliendo i dati clinici su di voi, il computer ha individuato una combinazione di fattori che vi mettono ad alto rischio di sviluppare malattie cardiache, e suggerisce quindi di effettuare una visita di controllo. Fortunatamente, il sistema ha anche già preparato una lista di specialisti che operano nei dintorni, e può aiutarvi a scegliere quello che vi sembra il più adatto e a prenotare un appuntamento nei prossimi giorni. A visita conclusa tornate quindi alla vostra macchina, quando improvvisamente vi suona il telefono: è una email che vi informa di come il programma abbia già provveduto ad aggiornare la vostra documentazione e allega la ricetta per una nuova medicina, sviluppata con l’ausilio dell’intelligenza artificiale, che dovrebbe risultare particolarmente efficace per la vostra malattia.

Questa breve storiella non vincerà certamente alcun premio letterario, ma riesce comunque ad illustrare abbastanza bene quanto l’IA possa essere utile e versatile in ambito sanitario: come si può vedere, essa può infatti essere sfruttata per potenziare la medicina telematica, gestire prenotazioni e appuntamenti, assistere il medico, effettuare diagnosi e previsioni, automatizzare procedure amministrative e persino per supportare la ricerca scientifica – e questi, vale la pena di ricordarlo, sono solo alcuni esempi di applicazioni possibili. In effetti, non sarebbe del tutto errato dire che la sanità sia uno dei maggiori beneficiari di questa nuova tecnologia, le cui capacità potrebbero rivelarsi di enorme importanza in numerosi ambiti e situazioni differenti.

Proprio per questo motivo può quindi valere la pena di andare ad approfondire l’argomento, analizzando, seppur brevemente, quali siano i principali usi dell’intelligenza artificiale in medicina: ciò ci permetterà di comprenderne meglio tanto i vantaggi quanto i pericoli, e ci aiuterà a farci un’idea più completa di come la diffusione degli algoritmi potrebbe influenzare il modo in cui ci approcciamo alla scienza della salute.

Automatizzazione, efficienza, precisione: cosa rende l’IA così utile per il settore sanitario?

Per iniziare, sarebbe quindi opportuno partire da una semplice ma importante domanda: cosa ci offre l’IA, di preciso? O, per dirla in un altro modo, quali caratteristiche possiede che la rendono così preziosa per la sanità? La risposta si può riassumere con tre parole: automatizzazione, efficienza, e precisione. Questi termini rappresentano infatti i principali benefici offerti dall’intelligenza artificiale, sia da un punto di vista più generale sia per quanto riguarda il settore sanitario nello specifico. Vediamo dunque di esaminarli più da vicino.

Dell’automatizzazione, ironicamente, non c’è in realtà molto da dire: che la tecnologia possa andare a sostituire l’essere umano in una varietà di compiti è un fatto noto sin dai tempi della Rivoluzione Industriale, e l’IA differisce dai suoi predecessori solo per quanto ne riguarda la portata e versatilità. In termini pratici, la sua utilità risiede principalmente nel potersi occupare al posto nostro di attività noiose e ripetitive (compilazione di documenti, attività amministrative, assistenza clienti) o la cui natura le rende potenzialmente pericolose (gestione dei rifiuti, lotta agli incendi, catene di montaggio), lasciandoci così liberi di concentrarci su compiti di tipo creativo o più mentalmente impegnativi (e appaganti). Ovviamente tutto ciò vale anche per il settore medico, dove l’automazione potrebbe essere sfruttata in ambito amministrativo, alleggerendo così il carico lavorativo di medici ed infermieri, per gestire cose come appuntamenti, l’attribuzione di posti letto o l’inventariato, e persino per fornire semplici consulenze mediche.

Il secondo vantaggio offerto dall’intelligenza artificiale è quello dell’efficienza: gli algoritmi sono infatti molto più efficienti di qualsiasi essere umano nello svolgere numerose attività, soprattutto quelle che hanno a che fare con l’elaborazione e l’analisi dei dati. Ma cosa vuol dire “efficienza” in questo contesto? In parole povere, l’IA è più veloce, consistente, e più abile nel gestire vaste moli di informazioni. Si pensi ad un programma come ChatGPT, capace, in pochi secondi, di ricercare un argomento, sintetizzare i risultati e produrre una risposta completa ed estensiva, e tutto ciò senza alcun bisogno di pause o riposo: velocità, disponibilità costante e capacità di manipolare ampie quantità di dati per l’appunto. L’utilità di tutto ciò per la sanità dovrebbe essere piuttosto ovvia: la medicina, in fondo, si basa proprio sull’analisi dei dati. Che sintomi presenta il paziente, a quali malattie documentate corrispondono, che percorso terapeutico risulterebbe più efficace – alla fine, il lavoro del medico consiste nel raccogliere ed interpretare dati. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale può rivelarsi di enorme valore nel diagnosticare i pazienti, nel produrre profili medici e nell’individuare e prevenire rischi e fragilità; ancora più importante è poi l’assistenza che essa potrebbe offrirci dal punto di vista della ricerca, dove servirebbe sia a studiare le malattie che a sviluppare nuovi farmaci e cure.

Per concludere abbiamo poi la precisione: l’IA non è infatti soltanto più efficiente dell’essere umano, ma anche più precisa. Un buon esempio di questa “precisione” ci viene offerto dai bracci meccanici, che possono effettuare spostamenti millimetrici e rimanere perfettamente stabili mentre operano, garantendo così un livello di accuratezza che sarebbe irraggiungibile per noi organici. Detto ciò, l’intelligenza artificiale non è “precisa” solo in senso fisico, ma anche per quanto riguarda l’analisi dei dati: gli algoritmi sono infatti estremamente abili nell’individuare pattern, alcuni dei quali possono risultare sostanzialmente impercettibili per l’uomo, rendendoli così capaci di identificare collegamenti tra data point differenti e di effettuare previsioni estremamente attendibili. In termini medici, la precisione è fondamentale tanto nella ricerca che nella diagnosi, settori dove l’accuratezza dei risultati è di assoluta importanza, ma potrebbe essere molto utile anche per monitorare lo stato di salute dei pazienti ricoverati o per assistere gli specialisti nelle operazioni chirurgiche, permettendo di individuare eventuali rischi e complicazioni prima ancora che diventino un problema.

Ricercatore, medico, assistente, burocrate: quali sono le applicazioni dell’IA?

A questo punto dovrebbe quindi essere abbastanza ovvio che l’IA può fornire una certa varietà di benefici al settore sanitario. Quello che potrebbe essere meno evidente è però la portata di tali benefici, a cui abbiamo fino ad adesso soltanto accennato; proprio per tale motivo penso che sia ora necessario andare ad esaminare in maniera più espansiva le numerose applicazioni dell’intelligenza artificiale in questo ambito, riconducendole, per praticità, a quattro “campi” principali: automatizzazione, assistenza ai medici, ricerca e medicina a distanza.

• In primis, è opportuno tornare ancora una volta al tema dell’automatizzazione. Come abbiamo già visto, l’IA può servire a gestire per conto nostro una serie di attività di natura semplice e ripetitiva. Queste includono soprattutto incarichi di tipo burocratico e amministrativo, come gestire la documentazione, aggiornare le cartelle cliniche, o inviare ai pazienti i risultati dei loro esami o le ricette di cui hanno bisogno. Alcuni ospedali hanno addirittura iniziato a sperimentarne l’uso in ambito finanziario, affidando a sistemi autonomi pagamenti, rimborsi e assicurazioni, con risultati piuttosto positivi. Al tempo stesso, non si dovrebbe però sottovalutare l’impatto di questa tecnologia per quanto riguarda la logistica: algoritmi appositi potrebbero infatti occuparsi di ottimizzare il flusso dei pazienti all’interno delle strutture ospedaliere in diversi modi, ad esempio fissando in maniera più efficace appuntamenti e prenotazioni, organizzando l’attribuzione dei posti letto, o anche soltanto garantendo che l’inventario della farmacia ospedaliera sia ben organizzato e fornito di tutto il necessario. Particolarmente interessante, da questo punto di vista, è anche la possibilità di sfruttare sistemi del genere per valutare l’urgenza dei pazienti che arrivano in pronto soccorso (pratica conosciuta come “triage”): se usata correttamente l’intelligenza artificiale potrebbe infatti aiutarci a rendere il processo di ammissione più veloce ed efficiente, riducendo così gli (ormai biblici) tempi di attesa.
• In secondo luogo abbiamo poi la capacità dell’IA di assistere i medici curanti: i chatbot, ad esempio, potrebbero fornire consulenze mediche di base per via telematica e rispondere alle domande dei pazienti, mentre i sistemi di riconoscimento vocale si sono già rivelati di grande utilità nelle visite mediche, registrando e riassumendo la conversazione per fornire note cliniche al dottore, o anche per aggiornare autonomamente la cartella del paziente. Ancora più affascinante è la capacità di questi sistemi di raccogliere e sintetizzare informazioni, utilizzabile per realizzare brevi sommari sullo stato di salute della persona assistita, per individuare potenziali fattori di rischio, o anche per confrontare i sintomi riferiti con quelli presenti nella letteratura e ipotizzare una diagnosi, fornendo così una seconda opinione al dottore. Infine, vale certamente la pena di dedicare qualche parola alla “chirurgia robotica”, ossia all’uso di piattaforme robotiche per effettuare interventi chirurgici: in termini pratici, i bracci robotici garantirebbero all’operatore un livello di precisione e stabilità di gran lunga superiore a quello raggiungibile con mani umane, mentre un apposito programma di intelligenza artificiale si occuperebbe di monitorare lo stato del paziente e di facilitare l’operazione, fornendo al medico informazioni dettagliate su elementi importanti come la posizione di arterie e organi; nel caso di interventi “di routine” gli algoritmi potrebbero addirittura arrivare ad automatizzare l’intero processo, come dimostrato da alcuni studi recenti.
• Al terzo “campo di applicazione”, la ricerca, abbiamo già accennato; tuttavia, questo è forse più di tutti il settore in cui le brevi descrizioni di prima risultano insufficienti. Dire che l’IA sia “utile” o “importante” non riesce a rendere bene il vero valore di tale tecnologia. Da questo punto di vista potrebbe forse essere più informativo menzionare il Nobel per la Chimica del 2024, vinto proprio dai creatori del programma “Alphafold”, capace di simulare la struttura delle proteine – un’invenzione che è stata descritta come in grado di “rivoluzionare” la medicina moderna. In termini pratici, l’intelligenza artificiale offre due vantaggi principali alla ricerca: l’analisi dei dati e la simulazione. Per quanto riguarda l’analisi, il motivo dietro alla sua utilità dovrebbe essere abbastanza ovvio: lo studio delle malattie e delle loro cure richiede infatti di raccogliere, elaborare ed interpretare dati, cercando di individuare possibili collegamenti, rapporti di causazione ed elementi di interesse. L’IA può aiutare non solo a semplificare e velocizzare questo processo, ma anche a renderlo più efficace ed efficiente. I sistemi basati sul machine learning, ad esempio, possono rivelare la presenza di pattern per noi impercettibili all’interno dei dati, fornendoci così nuove informazioni sulle cause di varie malattie, e su come identificarle prima ancora che si presentino i sintomi; alternativamente, essi possono anche assisterci nello sviluppo dei medicinali, aiutandoci non solo nell’accertare quali siano i meccanismi che causano le patologie, ma anche nell’individuare principi attivi dotati di potenziale terapeutico e nel produrre nuovi composti sperimentali da testare. A tutto ciò si aggiunge poi la possibilità di usare gli algoritmi anche soltanto per esaminare la letteratura e trovare studi rilevanti per la ricerca attuale, o semplicemente dati e informazioni che potrebbero risultare utili. Altrettanto importante è la capacità dell’intelligenza artificiale di creare dei “gemelli digitali”, rappresentazioni virtuali di cellule, organi o addirittura persone reali: queste copie simulate potrebbero infatti essere sfruttate per ricercare come si sviluppano le malattie o quali sono gli effetti di una medicina, il tutto in maniera più sicura, veloce e meno costosa. Infine, per quanto si tratti di un vantaggio minore rispetto a quelli discussi finora, vale comunque la pena di notare come i modelli di IA possano anche facilitare la realizzazione degli studi clinici, accompagnando i ricercatori nel definire il design della propria indagine, nel selezionare e valutare i candidati, e persino nell’individuare e correggere eventuali problematiche.
• Ultimo ma non ultimo, arriviamo adesso al tema della medicina telematica, ossia la medicina “a distanza”. Da questo punto di vista l’intelligenza artificiale può infatti rivelarsi uno strumento prezioso per facilitare l’accesso alle cure mediche da parte dei pazienti: si pensi al caso dei chatbot, che come abbiamo già visto sono capaci di fornire consulenze di base, diagnosi preliminari, suggerimenti su eventuali medicinali da prendere, e persino di aiutare nel fare prenotazioni e fissare appuntamenti; alternativamente, questo genere di programmi potrebbe anche assumere funzioni di segreteria e di “assistenza clienti”, occupandosi di rispondere al telefono, di gestire visite e cancellazioni e di aiutare i pazienti con questioni di tipo burocratico come i pagamenti o l’emissione di ricette. A tal riguardo vale peraltro la pena di ricordare che l’IA non ha bisogno di riposare, non si prende vacanze e non necessita di uno stipendio: in altre parole, i chatbot ad uso medico potrebbero operare 24 ore su 24, sempre disponibili a fornire assistenza a chiunque ne abbia bisogno. Quest’ultima proprietà è di particolare interesse in ambito psicoterapeutico, dove è stato suggerito che i sistemi di IA, proprio in quanto potenzialmente gratuiti e sempre accessibili, permetterebbero ad un maggior numero di persone di ricevere aiuto psicologico. Per concludere, non possiamo poi non menzionare la varietà di strumenti che rendono possibile il monitoraggio e l’assistenza ai pazienti da remoto. Robot e congegni indossabili servirebbero infatti a sorvegliare lo stato di salute di anziani e malati, riducendo il bisogno di visite di controllo in ospedale e garantendo una reazione più rapida qualora sorgessero problemi; in aggiunta a ciò, tali sistemi potrebbero anche essere utilizzati per ricordare ai pazienti di prendere i loro medicinali o, nel caso dei robot, addirittura per assisterli direttamente nelle cure. Peraltro, questi stessi metodi sarebbero anche applicabili, con le dovute modifiche, all’interno degli ospedali, garantendo così un monitoraggio più efficace dei degenti e una più pronta assistenza in caso di bisogno.

Il rovescio della medaglia: quali sono le problematiche connesse all’uso dell’IA in medicina?

Fino ad ora abbiamo assunto un tono piuttosto positivo nel parlare dell’intelligenza artificiale, evidenziandone le capacità, l’utilità, e la varietà di scopi per cui può essere utilizzata; detto questo, sarebbe però opportuno ricordare che l’IA, come tutte le invenzioni rivoluzionarie, è un’arma a doppio taglio, portatrice tanto di importanti benefici quanto di problematiche del tutto nuove. La nostra analisi, che ha trattato ampiamente dei primi, non sarebbe dunque completa se non andassimo ad esplorare anche le seconde.

Iniziamo dunque da un tema di grande importanza per la sanità: l’efficacia degli algoritmi nell’effettuare diagnosi. Abbiamo già discusso in lungo e in largo di come i computer siano più veloci, precisi ed efficienti dell’uomo, ma ciò non significa che essi siano necessariamente superiori ad un medico umano in ambito diagnostico – e, considerate le possibili conseguenze di una valutazione errata, questo è un campo in cui l’affidabilità dei sistemi risulta essere un fattore assolutamente fondamentale. Sfortunatamente, dare una risposta precisa alla questione dell’efficacia è difficile: diversi studi sembrano supportare la tesi che l’intelligenza artificiale sia effettivamente più brava dell’essere umano nel diagnosticare le malattie, ma alcuni esperti hanno messo in discussione la validità di tali risultati, avanzando invece degli argomenti a favore del punto di vista opposto. Il fatto che la performance di entrambe le parti sia influenzata dal contesto in cui operano non aiuta: ad esempio, l’IA ha ampiamente dimostrato di essere superiore per quanto riguarda la pura conoscenza medica, risultando però inferiore ai medici in ambito pediatrico. Più in generale, gli algoritmi eccellono nelle attività che coinvolgono l’analisi e l’elaborazione dei dati, ma si trovano spesso in difficoltà di fronte a situazioni ambigue o complesse, possono faticare a comprendere elementi come il contesto economico-sociale del paziente o le sue descrizioni soggettive dei propri sintomi, e non sono in grado di effettuare esami fisici. Ironicamente, la letteratura sull’argomento sembra suggerire che i risultati migliori si ottengono quando uomo e computer collaborano: l’empatia e la capacità di relazionarsi del primo possono infatti sopperire alle debolezze del secondo, portando così a diagnosi più accurate di quelle che ciascuno dei due sarebbe in grado di effettuare separatamente.

Attenzione però: la capacità di un sistema di dare risposte accurate non è sufficiente a renderlo utilizzabile. Altrettanto fondamentale è infatti la questione della “trasparenza”, ossia della nostra capacità di comprendere il funzionamento interno del programma – e, di conseguenza, il perché delle sue decisioni. Per essere veramente affidabile, le diagnosi dell’intelligenza artificiale devono essere non solo corrette, ma anche giustificate: se l’algoritmo giunge alla giusta conclusione, ma seguendo un percorso errato (“l’influenza è la malattia più comune, quindi il paziente ha l’influenza” per fare un esempio) allora esso sarà chiaramente inservibile, per non dire dannoso. Sfortunatamente, la situazione è complicata dal fatto che molti modelli di IA sono “opachi”, ossia delle scatole nere, sistemi di cui non possiamo conoscere il processo decisionale: ovviamente, ciò rende impossibile stabilire la validità delle loro risposte, cosa assolutamente inaccettabile in ambito medico.

In aggiunta a tutto ciò, bisogna anche tenere a mente il rischio di imbattersi in una “allucinazione”, ossia una risposta errata che l’intelligenza artificiale presenta come se fosse vera: il programma potrebbe, ad esempio, inventarsi una malattia inesistente, citare studi scientifici mai realizzati, o suggerire “medicinali” dalla discutibile utilità, senza peraltro menzionarne gli effetti collaterali. Per quanto relativamente rare, le allucinazioni possono essere difficili da identificare e risultare piuttosto problematiche, rendendo quindi necessario un certo livello di sorveglianza da parte dell’utilizzatore. Lo stesso vale anche per i bias, dei “pregiudizi” che il sistema di IA può sviluppare qualora i dati su cui è stato addestrato non siano sufficientemente rappresentativi della realtà: per fare un esempio pratico, un algoritmo il cui dataset di addestramento contiene quasi esclusivamente pazienti bianchi risulterà molto meno efficace nel diagnosticare persone dalla pelle scura, interpretando questa mancanza come una minore vulnerabilità alle malattie, e di conseguenza un minore bisogno di cure mediche. La supervisione umana può quindi servire per individuare e correggere questi bias prima che portino all’adozione di pratiche discriminatorie, mentre la disponibilità di database sufficientemente ampi e rappresentativi può aiutare a minimizzare le chance che il problema si presenti.

Sfortunatamente, qualsiasi tentativo di realizzare un database del genere ci costringe anche ad affrontare altre due complicazioni: la privacy e la sicurezza dei dati. Il funzionamento dell’IA moderna si fonda infatti sull’accesso ai dati, in due sensi diversi: da un lato, essi sono necessari per addestrare il modello e renderlo funzionale; dall’altro, molte delle attività svolte dagli algoritmi si basano proprio sul raccogliere ed analizzare dati. Il problema, come si può immaginare, è che le informazioni contenute nei database, spesso di natura personale (la storia clinica dei pazienti, ad esempio), sono vulnerabili al furto, e la tipica soluzione di anonimizzarle per nasconderne le origini non è più sufficiente: l’intelligenza artificiale stessa può infatti essere utilizzata per risalire alla provenienza delle informazioni anonimizzate, individuando la persona che le ha generate. A complicare ulteriormente la situazione interviene poi il tema della privacy e del consenso informato: la legge europea impone infatti che la raccolta dei dati avvenga solo con il debito consenso dell’individuo a cui essi appartengono. In pratica, questo consenso è spesso ottenuto in maniera frettolosa e imprecisa, senza spiegare chiaramente all’utente che cosa stia accettando, o per quali scopi verranno utilizzate le sue informazioni.

Per concludere, sarebbe opportuno menzionare le preoccupazioni legate alla possibilità che medici e pazienti inizino ad affidarsi in modo eccessivo all’IA: anche al di là delle limitazioni dei sistemi esistenti e del rischio di incappare in errori, bias e allucinazioni, un uso non attento degli algoritmi potrebbe infatti portare ad alcune problematiche abbastanza gravi. Dal lato dei pazienti questo affidamento eccessivo potrebbe tradursi nel preferire la consulenza del computer rispetto a quella di un dottore umano, percependola come più accessibile ed efficace e meno costosa; ovviamente, ciò potrebbe avere conseguenze piuttosto serie sullo stato di salute dell’utilizzatore in caso di diagnosi sbagliata o di suggerimenti controproducenti. Questo, peraltro, non è solo un pericolo ipotetico: secondo uno studio del 2026, un terzo degli americani fa ricorso all’intelligenza artificiale per ricevere informazioni e pareri medici, mentre i giornali hanno già riportato di casi di utenti ospedalizzati per aver seguito i “consigli” di ChatGPT o altri programmi simili. Il personale medico potrebbe invece trovarsi a dover affrontare la questione dello “deskilling”, la perdita di competenze: infatti, se l’algoritmo risultasse essere più preciso ed efficiente dell’essere umano, allora il dottore potrebbe decidere di affidarsi ad esso più che alla propria esperienza per fare diagnosi, definire terapie, e via dicendo. Tuttavia, nel lungo termine questa pratica porterebbe all’atrofizzazione delle sue capacità e conoscenze, e ad una sempre maggiore dipendenza dall’IA stessa, potenzialmente arrivando al punto in cui il medico non è più in grado di operare senza assistenza.