AI nella sanità: il futuro non sarà una competizione tra uomo e macchina, ma una nuova alleanza nella quale la tecnologia dovrà restare al servizio del medico e del paziente
Quando parliamo di intelligenza artificiale applicata alla sanità, una delle domande che sento ripetere più frequentemente è se arriverà il momento in cui una macchina potrà sostituire completamente il medico. È una domanda comprensibile, soprattutto oggi che vediamo sistemi capaci di conversare, analizzare immagini, elaborare enormi quantità di dati e fornire risposte in pochi secondi. La mia posizione è chiara: non credo che questo debba essere il futuro della medicina. Non perché consideri l’intelligenza artificiale poco importante, ma per la ragione opposta: proprio perché ne riconosco l’enorme potenziale, ritengo indispensabile stabilire con precisione quale debba essere il suo ruolo.
Da fondatore del circuito Pharmamedic – iCashWeb lavoro con una visione fortemente orientata all’innovazione e alla trasformazione digitale. Sono convinto che l’intelligenza artificiale cambierà profondamente anche la sanità. Potrà organizzare informazioni, mettere in relazione dati, automatizzare processi, supportare professionisti, facilitare l’accesso ai servizi e, in specifici ambiti regolamentati e validati, contribuire anche a funzioni diagnostiche e di supporto alle decisioni cliniche. Sarebbe quindi scientificamente scorretto sostenere che nessuna AI possa mai partecipare a un processo diagnostico: esistono già dispositivi medici che incorporano sistemi di intelligenza artificiale per specifiche destinazioni d’uso. La FDA statunitense, per esempio, mantiene un elenco di dispositivi medici AI-enabled autorizzati secondo i percorsi regolatori applicabili.
Il punto fondamentale è un altro. Una tecnologia capace di contribuire a una diagnosi non diventa per questo un medico. Una funzione diagnostica specifica, validata e utilizzata nel proprio contesto è profondamente diversa dall’idea di affidare a un’intelligenza artificiale generalista la responsabilità autonoma di diagnosticare e curare una persona. È proprio questa distinzione che dobbiamo spiegare con maggiore chiarezza al pubblico, perché il fascino esercitato dalle nuove tecnologie rischia di farci confondere la capacità di elaborare informazioni con la capacità di comprendere integralmente un essere umano.
Ogni paziente è diverso
La medicina parte da un principio apparentemente semplice ma fondamentale: non siamo tutti uguali. Due persone possono avere la stessa età, lo stesso sesso, un peso simile e valori di laboratorio apparentemente confrontabili, ma essere due pazienti completamente differenti. Cambiano la storia clinica, la genetica, le patologie precedenti, i farmaci assunti, l’alimentazione, l’attività fisica, il sonno, il lavoro, l’ambiente, lo stress, le condizioni sociali e la risposta individuale ai trattamenti. Cambia persino il modo in cui ciascuno percepisce, affronta e racconta la propria malattia.
Questa diversità rappresenta contemporaneamente una delle grandi opportunità dell’intelligenza artificiale e uno dei motivi per cui non possiamo ridurre la medicina a un algoritmo. L’AI può elaborare un numero di variabili immensamente superiore a quello che una persona potrebbe analizzare manualmente. Può trovare correlazioni difficili da riconoscere, confrontare casi e aiutare a costruire una medicina sempre più personalizzata. Ma possedere più dati non significa automaticamente conoscere meglio una persona. Una cartella clinica contiene informazioni sul paziente, ma non è il paziente. Un esame diagnostico descrive un aspetto del suo organismo, ma non rappresenta l’intera persona. Un modello predittivo può calcolare una probabilità, ma quella probabilità deve essere interpretata all’interno di una storia individuale.
È qui che vedo la complementarità tra tecnologia e professionista. L’intelligenza artificiale deve poter conoscere e organizzare sempre più informazioni; il medico deve continuare a conoscere la persona alla quale quelle informazioni appartengono. La vera medicina del futuro nascerà, secondo me, dall’incontro di queste due capacità, non dalla cancellazione di una delle due.
Una diagnosi non è semplicemente una risposta
L’intelligenza artificiale generativa ci ha abituati a un meccanismo estremamente semplice: facciamo una domanda e riceviamo una risposta. Spesso quella risposta è dettagliata, ben formulata e apparentemente autorevole. È una possibilità straordinaria in molti settori, ma quando entriamo nel campo della salute dobbiamo essere molto più prudenti. Una persona può descrivere alcuni sintomi a un sistema AI e ottenere in pochi secondi una spiegazione plausibile. Il problema è che plausibilità linguistica e correttezza clinica non sono la stessa cosa.
La World Health Organization ha richiamato l’attenzione proprio sulla necessità di una governance responsabile dei sistemi generativi e dei grandi modelli multimodali utilizzati in sanità. Le opportunità sono importanti, ma devono essere accompagnate da sicurezza, trasparenza, supervisione e valutazione appropriata. Una valutazione clinica reale, infatti, non consiste semplicemente nell’associare alcuni sintomi alla patologia statisticamente più probabile. Bisogna sapere quali domande fare successivamente, comprendere quali informazioni mancano, valutare la storia precedente, conoscere eventuali farmaci, considerare fattori di rischio e decidere quando sono necessari una visita, un esame o l’intervento di uno specialista.
Il medico non analizza soltanto quello che gli viene detto. Deve capire anche ciò che ancora non sa. Questa distinzione è fondamentale. Un sistema può elaborare con enorme velocità le informazioni che riceve, mentre un professionista esperto può rendersi conto che manca proprio l’informazione decisiva. In medicina, una domanda formulata nel momento giusto può avere un valore enorme.
Il medico ascolta anche ciò che non è scritto nei dati
Osserviamo cosa accade durante una buona visita medica. Il professionista ascolta le parole del paziente, ma contemporaneamente osserva come vengono pronunciate. Può accorgersi di un’esitazione, comprendere che una persona sta minimizzando un sintomo oppure intuire che dietro una domanda apparentemente secondaria esiste la vera preoccupazione del paziente. Una risposta può modificare completamente la domanda successiva e un particolare apparentemente marginale può spingere il medico ad approfondire qualcosa che inizialmente sembrava poco rilevante.
Non sostengo che l’intelligenza artificiale non potrà diventare sempre più sofisticata anche nell’analisi del linguaggio, della voce, delle immagini e di altri segnali. Probabilmente assisteremo a progressi impressionanti. Ma la questione fondamentale non riguarda soltanto quanti segnali una macchina sarà capace di elaborare. Riguarda chi interpreta il risultato, in quale contesto e chi si assume la responsabilità delle conseguenze.
Un medico porta nella relazione anche la propria esperienza. Ha visto casi differenti, conosce l’evoluzione di determinate condizioni, sa che un dato può assumere significati diversi in persone diverse e soprattutto sa che la medicina non è sempre una scienza della certezza. Molte volte è una disciplina nella quale bisogna gestire responsabilmente l’incertezza.
La relazione medico-paziente è parte della medicina
Quando una persona entra nello studio di un medico non porta soltanto un elenco di sintomi. Porta con sé paura, dubbi, esperienze precedenti, aspettative e talvolta qualcosa che non riesce neppure a spiegare correttamente. La costruzione di un rapporto di fiducia permette progressivamente al paziente di raccontare ciò che sta vivendo e al professionista di comprenderlo meglio. Questa relazione non è un elemento accessorio della medicina: è parte della cura.
Quando parlo del rapporto medico-paziente penso quasi a una forma di simbiosi professionale e umana, o forse sarebbe ancora più corretto definirla un’alleanza terapeutica. Il medico possiede conoscenze scientifiche e competenze professionali; il paziente possiede la conoscenza della propria storia, delle proprie sensazioni, delle proprie paure e del modo in cui vive la propria condizione. La medicina migliore nasce quando questi due mondi riescono a comunicare.
La World Medical Association ha affrontato esplicitamente il tema dell’intelligenza artificiale e dell’“augmented intelligence” nella medicina, sostenendo una visione dell’assistenza centrata sul paziente e guidata dal medico. L’idea di fondo è estremamente importante: l’AI dovrebbe aumentare le capacità umane, non eliminare giudizio professionale, empatia e responsabilità. È una concezione nella quale mi riconosco pienamente.
La fiducia può cambiare il percorso di cura
Immaginiamo una persona alla quale viene comunicata una diagnosi importante. In quel momento non vuole semplicemente conoscere il nome di una patologia. Vuole capire che cosa significhi per la propria vita, quali siano le possibilità, perché venga proposta una determinata terapia e che cosa potrà accadere successivamente. Vuole fare domande, magari ripetere la stessa domanda perché non ha compreso la prima risposta, oppure esprimere una paura che inizialmente non aveva avuto il coraggio di manifestare.
È qui che nasce la fiducia. E la fiducia ha conseguenze concrete anche sul percorso terapeutico, perché una terapia non deve soltanto essere scientificamente appropriata: deve essere compresa e seguita. Il medico deve spiegare, ascoltare eventuali difficoltà, verificare che il paziente abbia compreso e rivalutare il percorso quando necessario. La cura diventa così una relazione dinamica e non una semplice transazione di informazioni.
Possiamo progettare un’intelligenza artificiale capace di utilizzare un linguaggio rassicurante e apparentemente empatico. Probabilmente questi sistemi diventeranno sempre più convincenti. Ma dobbiamo distinguere la simulazione linguistica dell’empatia dall’assunzione umana di responsabilità nei confronti di un’altra persona. Quando un medico comunica una diagnosi difficile non sta soltanto producendo parole appropriate: osserva la reazione, comprende quanto sia stato assimilato, può fermarsi, spiegare nuovamente e soprattutto rimane presente dopo aver pronunciato quelle parole.
La vera rivoluzione dell’AI nella sanità: restituire tempo al medico
È proprio partendo da questa centralità della relazione umana che vedo una delle più grandi opportunità dell’intelligenza artificiale. Negli anni abbiamo progressivamente riempito il lavoro dei professionisti sanitari di burocrazia, documentazione, ricerca di informazioni, procedure amministrative e attività ripetitive. Una parte importante della giornata può essere assorbita da compiti che non coincidono con il significato più profondo dell’essere medico.
L’intelligenza artificiale può intervenire proprio qui. Può organizzare documenti, sintetizzare informazioni, facilitare il recupero dei dati rilevanti, assistere nella preparazione della documentazione, aiutare a monitorare determinati parametri, evidenziare variazioni che meritano attenzione e ridurre la frammentazione delle informazioni. Se utilizzata correttamente, può trasformarsi in uno strumento capace di restituire al medico una delle risorse più preziose: il tempo.
Se grazie all’AI un professionista riesce a trascorrere meno tempo davanti a una tastiera e più tempo davanti al paziente, abbiamo utilizzato bene la tecnologia. Se invece utilizziamo la stessa tecnologia per eliminare l’incontro tra medico e paziente, rischiamo di aver impiegato uno strumento straordinario nella direzione sbagliata. È questo il paradosso che mi interessa maggiormente: più tecnologia potrebbe significare più medicina umana, purché la tecnologia venga collocata nel posto giusto.
Non AI contro uomo, ma AI insieme all’uomo
Per questo ritengo sbagliata la domanda “quando l’intelligenza artificiale sostituirà il medico?”. La domanda che dovremmo porci è diversa: come possiamo utilizzare l’intelligenza artificiale affinché il medico possa fare ancora meglio il medico? Cambiare la domanda significa cambiare completamente la prospettiva. Non costruiamo più una competizione tra uomo e macchina, ma una collaborazione nella quale ciascuno svolge ciò che sa fare meglio.
L’intelligenza artificiale possiede una capacità di elaborazione, ricerca, confronto e organizzazione delle informazioni che continuerà a crescere. Il professionista possiede conoscenza clinica, responsabilità, capacità di contestualizzazione e relazione umana. Il futuro più interessante non nasce scegliendo uno dei due, ma combinandoli.
È una concezione molto vicina all’idea di “augmented intelligence”: non una tecnologia progettata necessariamente per sostituire l’intelligenza umana, ma per amplificarne le capacità. In medicina questo principio assume un valore particolare, perché la finalità ultima non è produrre più informazioni: è prendersi cura meglio delle persone.
AI nella sanità: la visione Pharmamedic
È anche da questi principi che nasce la visione che porto avanti attraverso il circuito Pharmamedic. Non considero interessante costruire un “medico artificiale”. Ritengo molto più importante costruire un ecosistema nel quale tecnologia, professionisti, strutture e utenti possano interagire in maniera più semplice, efficiente e responsabile.
L’intelligenza artificiale può diventare una componente fondamentale di questo ecosistema. Può comprendere una richiesta, organizzare informazioni, collegare servizi, facilitare determinati processi e accompagnare l’utente all’interno di una struttura digitale che altrimenti potrebbe apparire complessa. La tecnologia deve essere sofisticata dietro le quinte e semplice davanti alla persona.
Questo richiede però confini estremamente chiari tra informazione, assistenza digitale e decisione clinica. Quando entriamo nel territorio della salute non possiamo lasciare spazio all’ambiguità. Devono essere definiti ruoli, responsabilità, protezione dei dati, sicurezza, supervisione professionale e modalità di intervento umano.
Da questa convinzione deriva un principio al quale attribuisco particolare importanza: una buona AI nella sanità deve sapere anche quando fermarsi.
L’AI nella sanità deve sapere quando non rispondere
Tendiamo a giudicare un sistema di intelligenza artificiale in base al numero di cose che riesce a fare. In sanità dovremo imparare a valutarlo anche in base alla capacità di riconoscere ciò che non dovrebbe fare. Un sistema responsabile deve riconoscere quando non possiede informazioni sufficienti, quando esiste un rischio che richiede l’intervento di un professionista, quando è necessaria una visita, quando servono ulteriori esami e quando una decisione supera il proprio ambito di utilizzo.
La capacità di fermarsi non è una debolezza tecnologica. In medicina può essere una caratteristica fondamentale di sicurezza. La risposta più intelligente di un sistema, in alcune circostanze, potrebbe essere semplicemente: “Questa situazione richiede la valutazione di un professionista sanitario”.
Dobbiamo abbandonare l’idea che un sistema sia intelligente soltanto quando produce una risposta. In sanità l’intelligenza deve comprendere anche la gestione dell’incertezza e il riconoscimento dei propri limiti.
La WHO e il principio dell’autonomia umana
Questa visione non è soltanto una mia convinzione personale. La World Health Organization ha dedicato una guida specifica all’etica e alla governance dell’intelligenza artificiale per la salute, riconoscendo le opportunità offerte dall’AI in diagnosi, trattamento, ricerca, sviluppo di farmaci e sanità pubblica, ma sottolineando contemporaneamente che etica e diritti umani devono essere posti al centro della progettazione, dello sviluppo e dell’utilizzo di queste tecnologie.
Tra i principi indicati dalla WHO troviamo la protezione dell’autonomia umana, la promozione del benessere e della sicurezza, trasparenza e comprensibilità, responsabilità, inclusività, equità e sostenibilità. L’idea che l’essere umano debba mantenere un ruolo centrale nelle decisioni sanitarie non è quindi una posizione contraria all’innovazione, ma uno dei presupposti per costruire un’innovazione affidabile.
Non dobbiamo rallentare la tecnologia perché ne abbiamo paura. Dobbiamo governarla proprio perché riconosciamo quanto possa diventare potente.
Anche l’Europa mette al centro la supervisione umana
Un principio analogo emerge dall’AI Act europeo. Il Regolamento (UE) 2024/1689 introduce un quadro basato sul rischio e, per i sistemi classificati ad alto rischio, attribuisce particolare importanza alla supervisione umana. L’articolo 14 prevede che tali sistemi siano progettati e sviluppati in modo da poter essere efficacemente supervisionati da persone fisiche durante il loro utilizzo.
Trovo particolarmente interessante il riferimento europeo al rischio di automation bias, cioè alla tendenza dell’essere umano ad affidarsi automaticamente o eccessivamente all’output generato da un sistema. Questo potrebbe diventare uno dei problemi più delicati dei prossimi anni. Il rischio non sarà soltanto che l’intelligenza artificiale commetta un errore; potrebbe essere che noi, abituandoci alla sua velocità e apparente sicurezza, smettiamo di metterne in discussione le conclusioni.
La supervisione umana deve quindi essere reale, non formale. Il professionista deve poter comprendere capacità e limiti del sistema, interpretarne l’output e, quando necessario, ignorarlo, annullarlo o modificarlo. La tecnologia deve aiutare il giudizio professionale, non anestetizzarlo.
Il valore del dubbio in medicina
Uno dei problemi dell’AI generativa è la capacità di produrre risposte formulate in maniera estremamente convincente. Una risposta sicura nel tono può però essere sbagliata nel contenuto. In medicina questo rappresenta un rischio particolare perché il paziente potrebbe non possedere le competenze necessarie per distinguere una spiegazione plausibile da una valutazione clinicamente appropriata.
Un bravo medico conosce invece il valore del dubbio. Sa che una diagnosi può richiedere conferme, che esistono diagnosi differenziali, che alcuni sintomi possono avere molte spiegazioni e che un quadro può cambiare nel tempo. Talvolta la decisione più competente non consiste nel dare immediatamente una risposta, ma nel richiedere un approfondimento o un secondo parere.
La medicina non è soltanto gestione della conoscenza. È anche gestione responsabile dell’incertezza. L’intelligenza artificiale sanitaria dovrà quindi imparare non soltanto a esprimere ciò che “sa”, ma anche a rappresentare correttamente ciò che non sa.
Personalizzazione non significa automatizzazione
Si parla giustamente di medicina personalizzata e l’intelligenza artificiale può accelerarne enormemente lo sviluppo. La possibilità di mettere in relazione un numero crescente di dati individuali potrebbe consentire percorsi sempre più aderenti alle caratteristiche della singola persona. Ma dobbiamo evitare di confondere personalizzazione e automatizzazione.
Un algoritmo può produrre un risultato altamente personalizzato dal punto di vista matematico senza per questo comprendere integralmente la persona. La personalizzazione algoritmica e la relazione clinica non devono quindi essere considerate alternative. Possono diventare complementari.
Immaginiamo un medico che, prima di incontrare un paziente, disponga di informazioni già organizzate, di una sintesi della storia rilevante e di elementi che meritano particolare attenzione. L’AI ha svolto una parte importante del lavoro. Ma poi il medico incontra la persona, ascolta, domanda, osserva, interpreta e decide. Questo è il modello di collaborazione che considero realmente innovativo.
DINA: orientare e assistere, non sostituire
All’interno della visione Pharmamedic, anche un agente intelligente come DINA nasce da questa impostazione. Un ecosistema digitale può diventare complesso per chi non conosce tutti i servizi e gli strumenti disponibili. L’utente non dovrebbe essere costretto a comprendere l’architettura tecnologica che esiste dietro il sistema. Dovrebbe poter spiegare ciò di cui ha bisogno in maniera semplice.
L’intelligenza artificiale può allora comprendere la richiesta, organizzare l’interazione e indirizzarla verso lo strumento, il servizio o il professionista appropriato. Questa è l’AI che considero utile: AI come navigazione, orchestrazione e assistenza, non come appropriazione della responsabilità medica.
Il valore della tecnologia non si misura quindi dal numero di professionisti che riesce a eliminare dal processo, ma dalla capacità di rendere quei professionisti più facilmente raggiungibili, meglio informati e più efficienti.
AI nella sanità: privacy, dati sanitari e fiducia digitale
Non possiamo parlare di AI sanitaria senza parlare dei dati. Le informazioni sanitarie appartengono alla dimensione più intima della persona e più aumenta la capacità di utilizzarle, maggiore diventa la responsabilità di proteggerle. Un ecosistema digitale deve quindi essere costruito secondo principi di sicurezza, controllo degli accessi, protezione dei dati, trasparenza e tracciabilità.
Il paziente deve poter comprendere quando interviene una tecnologia automatizzata e quale funzione svolge. Deve soprattutto sapere che dietro il sistema continuano a esistere responsabilità identificabili. La fiducia digitale diventerà sempre più importante, perché una persona che non si fida del modo in cui vengono utilizzati i propri dati difficilmente potrà fidarsi dell’ecosistema sanitario che li utilizza.
La WHO inserisce responsabilità, trasparenza, autonomia ed equità tra i principi fondamentali per l’AI in sanità. Questo dimostra quanto la trasformazione digitale non possa essere soltanto una questione di capacità tecnologica.
Una AI nella sanità perfetta potrebbe diventare umanamente povera
Esiste un paradosso che vorrei evitare. Potremmo costruire la più sofisticata tecnologia sanitaria della storia e contemporaneamente creare il paziente più solo della storia. Una persona potrebbe avere accesso ventiquattro ore al giorno a dati, misurazioni, notifiche, chatbot e sistemi predittivi e, nello stesso tempo, non riuscire più a parlare con un medico.
Avremmo davvero migliorato la medicina? Io credo di no. Avremmo aumentato enormemente l’accesso alle informazioni, ma impoverito l’accesso alla relazione. Per questo la tecnologia deve essere utilizzata per avvicinare le persone ai servizi e ai professionisti, non per costruire una barriera digitale tra loro.
Anche la telemedicina dimostra questo principio. Una videovisita utilizza una tecnologia che supera la distanza geografica, ma ciò che le dà valore non è soltanto la connessione internet: è il fatto che attraverso quella connessione continua a esistere una relazione professionale tra medico e paziente. La tecnologia rappresenta il ponte; non deve necessariamente diventare il destinatario della relazione.
iCashWeb e una visione più ampia degli ecosistemi digitali
La stessa filosofia riguarda la visione più ampia che porto avanti come Fondatore del circuito Pharmamedic – iCashWeb. Stiamo entrando in un’epoca nella quale AI, piattaforme, identità digitale, servizi, sistemi di pagamento e strumenti professionali saranno sempre più interconnessi. Gli ecosistemi digitali sostituiranno progressivamente molte piattaforme isolate.
Ma anche in questo scenario dobbiamo mantenere una distinzione fondamentale: la tecnologia può ottimizzare il mezzo, mentre l’essere umano deve continuare a stabilire il fine. Un sistema può suggerire il percorso più efficiente per ottenere un risultato, ma dobbiamo essere noi a decidere se quel risultato sia desiderabile, eticamente accettabile e coerente con gli interessi della persona.
In sanità questo principio assume un valore ancora maggiore perché l’efficienza non può essere l’unico parametro. Una decisione estremamente efficiente dal punto di vista tecnologico può non essere la migliore dal punto di vista umano.
Il medico del futuro utilizzerà molta più AI
Dire che l’intelligenza artificiale non deve sostituire il medico non significa immaginare una medicina nostalgicamente legata al passato. Credo esattamente il contrario: il medico del futuro utilizzerà probabilmente molta più intelligenza artificiale di quanto oggi riusciamo a immaginare. Gli strumenti regolamentati basati sull’AI sono già una realtà e continueranno a evolversi. La FDA, oltre a mantenere il proprio elenco di dispositivi AI-enabled, ha pubblicato nel gennaio 2026 una guida finale relativa al Clinical Decision Support Software, ulteriore dimostrazione di come software e strumenti di supporto alle decisioni stiano diventando componenti concrete dell’ecosistema sanitario regolato.
Il medico potrà utilizzare l’AI per accedere più rapidamente alla conoscenza, organizzare documentazione, analizzare informazioni, confrontare dati, individuare variazioni e ricevere supporto nell’ambito previsto da strumenti validati. Potrà liberarsi di molte attività ripetitive e concentrarsi maggiormente sulla parte del lavoro nella quale il contributo umano possiede maggiore valore.
La domanda non sarà quindi se utilizzare l’AI, ma quale AI utilizzare, per quale funzione, con quali evidenze, sotto quale responsabilità e con quale livello di supervisione umana.
Il problema della responsabilità non può essere delegato a una macchina
Quando una decisione riguarda la salute di una persona deve esistere una responsabilità chiaramente identificabile. Non possiamo arrivare a una medicina nella quale, davanti a un errore, il professionista attribuisca la responsabilità all’algoritmo, il produttore la attribuisca ai dati e il sistema sanitario la attribuisca all’utilizzatore.
L’intelligenza artificiale non deve creare un vuoto di responsabilità. La WHO inserisce esplicitamente responsabilità e accountability tra i principi fondamentali della governance dell’AI sanitaria, mentre la World Medical Association sottolinea la necessità di preservare la responsabilità professionale nell’utilizzo di questi sistemi.
Più una tecnologia diventa potente, più importante diventa sapere chi è responsabile del suo utilizzo. Questo principio deve accompagnare l’intero sviluppo dell’intelligenza artificiale sanitaria.
AI nella sanità: dobbiamo educare anche i cittadini
La trasformazione non riguarda soltanto medici, ingegneri e aziende. Dobbiamo aiutare anche i cittadini a comprendere correttamente l’intelligenza artificiale. Una persona deve sapere che chiedere informazioni generali sulla salute a un sistema AI è diverso dal ricevere una diagnosi medica individuale. Deve comprendere che una risposta dettagliata non è necessariamente appropriata per il proprio caso e deve soprattutto sapere riconoscere quando è necessario rivolgersi a un professionista.
L’alfabetizzazione all’AI diventerà quindi parte dell’educazione sanitaria. Non dobbiamo creare utenti che abbiano paura della tecnologia, ma persone capaci di utilizzarla consapevolmente. Questo sarà essenziale anche per combattere un fenomeno pericoloso: la fiducia automatica in qualsiasi risposta prodotta da un sistema tecnologicamente avanzato.
Una nuova alleanza tra paziente, medico e AI
Per molti anni abbiamo parlato dell’alleanza medico-paziente. Credo che nei prossimi anni dovremo progressivamente imparare a pensare a un nuovo triangolo formato da paziente, medico e intelligenza artificiale. I tre elementi, però, non avranno lo stesso ruolo.
Il paziente rimane la persona intorno alla quale deve essere costruito il sistema. Il medico possiede competenza professionale, capacità di valutazione e responsabilità clinica. L’intelligenza artificiale mette a disposizione capacità tecnologiche di analisi, organizzazione e supporto. Se manteniamo chiari questi ruoli possiamo costruire qualcosa di straordinario. Se li confondiamo rischiamo invece di creare una sanità nella quale non è più chiaro chi stia prendendo le decisioni.
L’obiettivo non deve quindi essere una tecnologia che dica al paziente: “Non hai più bisogno di un medico”. Dovremmo costruire tecnologie capaci di dirgli: “Ti aiuto ad accedere meglio alle competenze, alle informazioni e ai servizi di cui hai bisogno”.
L’intelligenza artificiale dovrebbe lavorare soprattutto dietro le quinte
La mia idea di sanità digitale è, sotto certi aspetti, una tecnologia quasi invisibile. L’utente non dovrebbe essere costretto a percepire tutta la complessità che esiste dietro un ecosistema sanitario. L’intelligenza artificiale potrebbe lavorare continuamente per organizzare informazioni, collegare sistemi, facilitare processi, preparare dati e supportare i professionisti.
Davanti dovrebbe invece rimanere qualcosa di estremamente semplice: una persona che riesce ad accedere più facilmente alla cura e un professionista che dispone di strumenti migliori per assisterla. La complessità deve stare dietro; davanti deve esserci semplicità, comprensione e fiducia.
È questa l’AI nella sanità che mi interessa. Non quella che cerca di dimostrare continuamente quanto sia intelligente, ma quella che diventa così utile da permettere alle persone di concentrarsi su ciò che conta davvero.
Non dobbiamo avere paura dell’AI nella sanità: dobbiamo governarla
Questo articolo non vuole essere un manifesto contro l’intelligenza artificiale. Sarebbe completamente contrario alla mia visione. Credo nell’AI, nell’automazione, negli agenti intelligenti, nella capacità dei dati di migliorare processi e nella possibilità di costruire nuovi ecosistemi digitali.
Dobbiamo investire, sperimentare responsabilmente, studiare, validare, regolamentare e formare. Ma soprattutto dobbiamo governare la tecnologia. WHO, Unione Europea e organizzazioni mediche internazionali stanno seguendo percorsi diversi ma convergono sull’importanza di sicurezza, trasparenza, responsabilità e controllo umano.
L’innovazione senza una direzione umana rischia di diventare semplicemente accelerazione. E andare sempre più velocemente non serve se non sappiamo verso quale destinazione stiamo andando.
La medicina del futuro avrà bisogno di più tecnologia e più umanità
Possiamo parlare di machine learning, modelli multimodali, agenti intelligenti, interoperabilità, big data, sistemi predittivi e automazione. Sono tutte tecnologie destinate a trasformare profondamente la sanità. Ma alla fine della catena esiste sempre una persona. Una persona che può avere paura, che vuole capire se guarirà, che deve scegliere se affrontare una terapia, che magari non comprende una parola tecnica oppure che semplicemente desidera essere ascoltata.
E dall’altra parte esiste un medico. Il rapporto tra queste due persone non è un residuo romantico della medicina del passato. Lo considero una delle componenti più sofisticate della medicina stessa, perché combina conoscenza, esperienza, comunicazione, fiducia, responsabilità ed empatia.
L’AI nella sanità dovrebbe rafforzare questo spazio, non eliminarlo. Se riusciremo a farlo, potremo ottenere un risultato apparentemente paradossale: utilizzare più tecnologia per costruire una medicina più umana.
AI nella sanità: conclusione
Non voglio una medicina senza intelligenza artificiale. Voglio una medicina capace di utilizzare tutta la potenza dell’intelligenza artificiale, ma voglio che quella potenza abbia uno scopo preciso: servire l’essere umano. Nei prossimi anni vedremo probabilmente sistemi capaci di svolgere specifiche funzioni con velocità e precisione straordinarie. Questo non dovrebbe spaventarci; dovrebbe entusiasmarci. Ma non dobbiamo confondere la capacità di eseguire un compito con la capacità di essere medico.
Il medico non è soltanto colui che interpreta un dato. È colui che deve inserire quel dato nella storia di una persona. Non è soltanto colui che conosce una terapia. Deve comprendere se e come quella terapia sia appropriata per quel paziente. Non comunica soltanto informazioni: costruisce fiducia. E soprattutto non possiede soltanto conoscenza: si assume una responsabilità.
È per questo che la visione che porto avanti come Fondatore del circuito Pharmamedic – iCashWeb parte da un principio molto semplice: l’AI nella sanità non deve togliere spazio al medico, deve restituirglielo. Deve eliminare complessità inutile, organizzare informazioni, facilitare l’accesso, supportare il professionista e assistere il paziente. E deve sapere quando fermarsi.
Il futuro della medicina non sarà una battaglia tra intelligenza artificiale e intelligenza umana. Sarà una collaborazione. La macchina potrà diventare immensamente più potente, il medico potrà diventare enormemente più informato e il paziente potrà essere seguito attraverso strumenti che oggi possiamo soltanto iniziare a immaginare. Ma al centro dovrà rimanere la persona.
Possiamo digitalizzare un processo, automatizzare una procedura, elaborare miliardi di dati e costruire algoritmi capaci di individuare correlazioni invisibili all’occhio umano. Ma quando una persona ha paura e domanda al proprio medico: “Dottore, cosa significa per me?”, la medicina torna immediatamente alla propria essenza: un essere umano davanti a un altro essere umano, con la scienza a disposizione e la tecnologia al proprio fianco, ma con fiducia, responsabilità e rapporto umano al centro.
È questa la medicina digitale nella quale credo. Ed è questa la medicina che l’intelligenza artificiale dovrebbe aiutarci a costruire.
(Articolo a cura di Egidio Simonelli – Fondatore del circuito Pharmamedic – iCashWeb)
Bibliografia e fonti
World Health Organization (WHO). Ethics and governance of artificial intelligence for health: WHO guidance, 2021. Documento di riferimento sui principi etici e di governance dell’intelligenza artificiale applicata alla salute, con particolare attenzione ad autonomia umana, sicurezza, trasparenza, responsabilità ed equità. WHO – Ethics and governance of artificial intelligence for health
World Health Organization (WHO). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models, 2025. Approfondimento dedicato all’utilizzo e alla governance dei grandi modelli multimodali in medicina, ricerca e salute pubblica. WHO – Guidance on large multi-modal models
World Medical Association (WMA). WMA Statement on Artificial and Augmented Intelligence in Medical Care, adottato nel 2025. Documento dedicato a un utilizzo dell’AI centrato sul paziente e guidato dal medico, con particolare attenzione a giudizio professionale, empatia e responsabilità. World Medical Association – Artificial and Augmented Intelligence in Medical Care
Unione Europea. Regolamento (UE) 2024/1689 – Artificial Intelligence Act. In particolare, l’articolo 14 disciplina la supervisione umana dei sistemi AI ad alto rischio e affronta anche il rischio di eccessivo affidamento sull’output automatizzato. EUR-Lex – Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale
U.S. Food and Drug Administration (FDA). Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices. Risorsa istituzionale sui dispositivi medici che incorporano funzionalità di intelligenza artificiale e hanno soddisfatto i requisiti pre-market applicabili negli Stati Uniti. FDA – Artificial Intelligence-Enabled Medical Devices
U.S. Food and Drug Administration (FDA). Clinical Decision Support Software – Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff, gennaio 2026. Documento relativo al software di supporto alle decisioni cliniche e al relativo quadro regolatorio statunitense. FDA – Clinical Decision Support Software
