L'IA (Intelligenza Artificiale) sta rapidamente trasformando la medicina e l'assistenza sanitaria a livello globale. Con circa 4,5 miliardi di persone che non hanno accesso a cure essenziali e una carenza prevista di 11 milioni di operatori sanitari entro il 2030, l'IA offre strumenti per migliorare l'efficienza, ampliare la copertura e colmare le lacune nell'assistenza.
Secondo il World Economic Forum (WEF), “le soluzioni digitali di IA per la salute hanno il potenziale di aumentare l'efficienza, ridurre i costi e migliorare i risultati sanitari a livello globale”.
Nella pratica, i software basati sull'IA stanno già superando gli esseri umani in alcune attività diagnostiche. Ad esempio, un'IA addestrata su scansioni di pazienti con ictus è risultata due volte più precisa degli specialisti nell'identificare e datare gli ictus cerebrali.
Nell'assistenza d'urgenza, l'IA può supportare il triage: uno studio nel Regno Unito ha dimostrato che un modello di IA ha previsto correttamente quali pazienti necessitavano di trasferimento ospedaliero nel 80% dei casi di ambulanza. E in radiologia, gli strumenti di IA hanno individuato fratture ossee o lesioni spesso trascurate dai medici – NICE (l'autorità sanitaria britannica) considera sicuro e conveniente lo screening con raggi X toracici basato su IA, e un sistema di IA ha rilevato il 64% in più di lesioni cerebrali da epilessia rispetto ai radiologi.
L'IA sta già analizzando immagini mediche (come TAC e radiografie) più rapidamente delle persone. Gli strumenti di IA possono individuare anomalie in pochi minuti – da scansioni per ictus a ossa rotte – aiutando i medici a diagnosticare più velocemente e con maggiore precisione.
Ad esempio, un'IA addestrata su migliaia di scansioni ha identificato piccole lesioni cerebrali e previsto il momento di insorgenza dell'ictus, informazioni fondamentali per un trattamento tempestivo.
Allo stesso modo, compiti semplici di imaging come la ricerca di fratture sono ideali per l'IA: i medici di pronto soccorso non riconoscono fino al 10% delle fratture, ma la revisione con IA può segnalarle precocemente. Agendo come un “secondo paio di occhi”, l'IA aiuta a evitare diagnosi mancate e test inutili, potenzialmente migliorando i risultati e riducendo i costi.
L'IA sta anche potenziando il supporto decisionale clinico e la gestione del paziente. Algoritmi avanzati possono analizzare i dati del paziente per guidare le cure.
Ad esempio, nuovi modelli di IA possono rilevare segnali di malattie (come Alzheimer o insufficienza renale) anni prima della comparsa dei sintomi.
Chatbot clinici e modelli linguistici stanno emergendo come assistenti digitali: mentre i modelli linguistici generali (come ChatGPT o Gemini) spesso forniscono consigli medici poco affidabili, sistemi specializzati che combinano LLM con database medici (cosiddetta generazione aumentata da recupero) hanno risposto utilmente al 58% delle domande cliniche in uno studio recente negli Stati Uniti.
Le piattaforme digitali per i pazienti rappresentano un altro settore in crescita. La piattaforma Huma, ad esempio, utilizza monitoraggio e triage basati su IA per ridurre le riammissioni ospedaliere del 30% e diminuire il tempo di revisione da parte dei clinici fino al 40%.
I dispositivi di monitoraggio remoto (come wearable e app intelligenti) usano l'IA per tracciare continuamente i parametri vitali – prevedendo in tempo reale problemi di ritmo cardiaco o livelli di ossigeno – fornendo ai medici dati per intervenire precocemente.
Nelle attività amministrative e operative, l'IA alleggerisce i carichi di lavoro. Le grandi aziende tecnologiche offrono ora “co-piloti IA” per la sanità: Dragon Medical One di Microsoft può ascoltare la consultazione medico-paziente e generare automaticamente le note della visita, mentre Google e altri dispongono di strumenti per codifica, fatturazione e generazione di report.
In Germania, una piattaforma IA chiamata Elea ha ridotto i tempi dei test di laboratorio da settimane a ore, aiutando gli ospedali a lavorare più rapidamente. Questi assistenti IA liberano medici e infermieri dalla burocrazia, permettendo loro di visitare più pazienti.
I sondaggi mostrano che i medici utilizzano già l'IA per documentazione di routine e servizi di traduzione: in un'indagine AMA del 2024, il 66% dei medici ha dichiarato di usare strumenti IA (in aumento rispetto al 38% del 2023) per attività come la compilazione di cartelle cliniche, codifica, piani di cura o diagnosi preliminari.
Anche i pazienti interagiscono con l'IA: ad esempio, i checker di sintomi basati su IA possono effettuare un triage di base, anche se solo circa il 29% delle persone dichiara di fidarsi di questi strumenti per consigli medici.
L'IA nella Ricerca, nello Sviluppo di Farmaci e nella Genomica
Oltre la clinica, l'IA sta rimodellando la ricerca medica e lo sviluppo di farmaci. L'IA accelera la scoperta di farmaci prevedendo il comportamento delle molecole, risparmiando anni di lavoro in laboratorio. (Ad esempio, AlphaFold di DeepMind ha previsto con precisione milioni di strutture proteiche, facilitando la scoperta di target.) Anche la genomica e la medicina personalizzata ne traggono beneficio: l'IA può analizzare enormi quantità di dati genetici per adattare i trattamenti ai singoli pazienti.
In oncologia, i ricercatori della Mayo Clinic utilizzano l'IA su immagini (come TAC) per prevedere il cancro al pancreas 16 mesi prima della diagnosi clinica – consentendo potenzialmente interventi più precoci per una malattia con tassi di sopravvivenza altrimenti molto bassi.
Tecniche come il machine learning migliorano anche l'epidemiologia: analizzare i suoni della tosse con l'IA (come fatto da Google e partner in India) può aiutare a diagnosticare la tubercolosi a costi inferiori, promuovendo la salute globale in aree con accesso limitato a specialisti.
Salute Globale e Medicina Tradizionale
L'impatto dell'IA si estende a livello mondiale. In contesti con risorse limitate, l'IA su smartphone può colmare le lacune assistenziali: ad esempio, un'app ECG basata su IA segnala i rischi di malattie cardiache, anche dove i cardiologi scarseggiano.
L'IA supporta anche la medicina tradizionale e complementare: un recente rapporto OMS/ITU mostra che gli strumenti di IA possono catalogare rimedi indigeni e associare composti erboristici a malattie moderne, garantendo il rispetto delle conoscenze culturali.
L'India ha lanciato una biblioteca digitale basata su IA di testi ayurvedici, e progetti in Ghana e Corea utilizzano l'IA per classificare piante medicinali. Questi sforzi – parte dell'agenda OMS – mirano a rendere la medicina tradizionale più accessibile a livello globale senza sfruttare le comunità locali.
In generale, l'IA è vista come uno strumento per contribuire a raggiungere la copertura sanitaria universale (un obiettivo ONU entro il 2030) estendendo i servizi a zone remote o svantaggiate.
Vantaggi dell'IA nell'Assistenza Sanitaria
I principali vantaggi dell'IA in medicina includono:
- Diagnostica più rapida e precisa: L'IA può elaborare immagini e dati su larga scala, spesso individuando ciò che sfugge all'occhio umano.
- Cura personalizzata: Gli algoritmi possono adattare i piani di trattamento in base ai dati del paziente (genetica, storia clinica, stile di vita).
- Incremento dell'efficienza: L'automazione della burocrazia e delle attività di routine riduce il burnout dei clinici. (Il WEF riporta che le piattaforme digitali riducono significativamente il carico di lavoro degli operatori sanitari.)
- Risparmio sui costi: McKinsey stima che l'uso diffuso dell'IA potrebbe far risparmiare centinaia di miliardi all'anno grazie a una maggiore produttività e prevenzione. I pazienti beneficiano di migliori risultati sanitari e costi inferiori.
- Accesso ampliato: La telemedicina e le app basate su IA permettono alle persone in aree rurali o svantaggiate di accedere a screening e monitoraggi di livello specialistico senza doversi spostare.
Questi vantaggi sono confermati da sondaggi: molti medici riferiscono che l'IA aiuta con le cartelle cliniche, le diagnosi e la comunicazione.
Come sottolinea un rapporto OMS, “l'IA offre grandi opportunità per migliorare l'erogazione dell'assistenza sanitaria e della medicina a livello mondiale”.
Sfide, Rischi ed Etica
Nonostante le promesse, l'IA in sanità affronta sfide importanti. La privacy e la sicurezza dei dati sono fondamentali: i dati sanitari sono altamente sensibili e una scarsa anonimizzazione può compromettere la riservatezza del paziente.
Il bias nei modelli di IA è una preoccupazione rilevante. Se gli algoritmi sono addestrati su dati non diversificati (ad esempio, prevalentemente pazienti di paesi ad alto reddito), possono funzionare male per altri gruppi.
Un'analisi OMS ha rilevato che i sistemi addestrati in nazioni ricche possono fallire in contesti a basso o medio reddito, quindi l'IA deve essere progettata in modo inclusivo. La fiducia e la formazione dei clinici sono altrettanto cruciali: un'implementazione rapida senza adeguata educazione può portare a usi impropri o errori.
Un eticista di Oxford avverte che gli utenti devono “comprendere e sapere come mitigare” i limiti dell'IA.
Inoltre, i sistemi di IA (in particolare i LLM) possono allucinare – cioè inventare informazioni mediche plausibili ma false. Ad esempio, uno studio ha rilevato che lo strumento di trascrizione Whisper di OpenAI a volte inventava dettagli, e i LLM più diffusi spesso non forniscono risposte mediche completamente basate su evidenze.
Le linee guida etiche sottolineano che gli esseri umani devono rimanere al comando delle decisioni di cura (consenso informato, supervisione, responsabilità). Le indicazioni OMS definiscono sei principi per gli strumenti IA in sanità: proteggere l'autonomia del paziente, garantire il benessere e la sicurezza, richiedere trasparenza e spiegabilità, mantenere la responsabilità, promuovere equità e favorire la sostenibilità.
In sintesi, l'IA dovrebbe assistere—non sostituire—i medici, e deve essere regolamentata affinché i benefici raggiungano tutti senza causare nuovi danni.
Regolamentazione e Governance
I regolatori di tutto il mondo stanno già intervenendo. La FDA ha accelerato l'approvazione di oltre 1.000 dispositivi medici abilitati all'IA attraverso le procedure esistenti.
Nel gennaio 2025 la FDA ha pubblicato una bozza completa di linee guida per il software IA/ML come dispositivo medico, coprendo l'intero ciclo di vita dalla progettazione al monitoraggio post-commercializzazione.
Queste linee guida affrontano esplicitamente la trasparenza e il bias, invitando gli sviluppatori a pianificare aggiornamenti continui e gestione del rischio. La FDA sta inoltre elaborando regole per l'uso dell'IA nello sviluppo farmaceutico e raccoglie feedback pubblici sulle considerazioni relative all'IA generativa.
In Europa, il nuovo Regolamento UE sull'IA (entrato in vigore nel 2024) classifica i sistemi IA per la sanità come “ad alto rischio”, richiedendo rigorosi requisiti di test, documentazione e supervisione umana.
Nel Regno Unito, la Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA) regola i dispositivi medici basati su IA secondo la normativa vigente sui dispositivi medici.
Gli enti professionali e i governi sottolineano l'importanza della formazione: i clinici dovranno acquisire nuove competenze digitali, e i pazienti necessitano di indicazioni su quando l'IA è appropriata.
Come ha affermato il Direttore Generale dell'OMS Tedros, l'IA può “migliorare la salute di milioni di persone” se usata con saggezza, ma “può anche essere usata in modo improprio e causare danni”.
Perciò, le organizzazioni internazionali chiedono linee guida che garantiscano che ogni strumento IA sia sicuro, basato su evidenze e equo.
Prospettive Future
Guardando al futuro, il ruolo dell'IA in sanità crescerà ulteriormente. L'IA generativa (come i modelli linguistici avanzati) dovrebbe alimentare più app rivolte ai pazienti e strumenti di supporto decisionale – a patto che migliori l'accuratezza.
L'integrazione con cartelle cliniche elettroniche e genomica creerà cure ancora più personalizzate.
Robotica e interventi chirurgici assistiti da IA diventeranno comuni negli ospedali ad alta tecnologia. Sensori indossabili e algoritmi IA monitoreranno continuamente i parametri di salute, avvisando pazienti e medici prima che si verifichino emergenze.
Iniziative globali (come l'AI Governance Alliance del WEF) mirano a coordinare uno sviluppo responsabile dell'IA oltre i confini nazionali.
Fondamentalmente, il futuro è nella collaborazione tra IA e umani. Combinare la velocità dell'IA con l'esperienza dei clinici può “accelerare sia la diagnosi che la cura”, affermano i ricercatori.
Come spesso sottolineano gli esperti, l'IA dovrebbe essere un “alleato, non un ostacolo” nell'assistenza sanitaria.
Con un cauto ottimismo, i sistemi sanitari stanno iniziando ad adottare l'IA per garantire una salute migliore a un numero maggiore di persone – dalla diagnostica intelligente e cliniche più efficienti a progressi nelle terapie e nell'equità sanitaria globale.
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