Intelligenza artificiale e sanità: il confronto multidisciplinare al SIMeF

di Valeria Montani

Non è tanto una questione di tecnologia, quanto di equilibrio. È questa, in fondo, la linea che attraversa il congresso SIMeF, tenutosi accanto Piazza di Spagna a Roma nelle giornate del 17, 18 e 19 marzo: da un lato l’accelerazione impressa dall’intelligenza artificiale alla ricerca farmaceutica e alla pratica clinica, dall’altro la necessità di non perdere il controllo umano, etico e decisionale su processi sempre più complessi.

Ad aprire i lavori è stata la presidente Marie-Georges Besse, insieme ai saluti istituzionali del Ministro della Salute Orazio Schillaci, del presidente AIFA Robert Giovanni Nisticò e di Federico Chinni per Farmindustria. Fin dall’introduzione di Luca Cinquepalmi, emerge chiaramente che il punto non è se utilizzare o meno l’intelligenza artificiale, ma come governarla: il rischio non è l’innovazione in sé, quanto una sua integrazione non consapevole nei processi decisionali.

Il contesto in cui tutto questo avviene è tutt’altro che neutro. La riflessione guidata da Sandra Petraglia e Sergio Scaccabarozzi, con gli interventi di Armando Genazzani, Valentina Manno, Claudio Jommi e Cosimo Puttilli, mette in evidenza come la ricerca clinica sia sempre più intrecciata a dinamiche geopolitiche ed economiche. La capacità dell’Italia e dell’Europa di rimanere competitive passa non solo dagli investimenti, ma anche dalla capacità di interpretare il cambiamento tecnologico senza subirlo.

Ma è entrando nel merito degli interventi che il quadro si fa più articolato. L’intelligenza artificiale non è più una prospettiva futura: è già presente, ad esempio nella diagnostica, dove modelli predittivi vengono utilizzati per intercettare precocemente condizioni critiche come la sepsi. I risultati sono promettenti, con evidenze di riduzione della mortalità . Eppure, proprio questi esempi mettono in luce un primo limite strutturale: i modelli funzionano bene finché operano su popolazioni simili a quelle su cui sono stati addestrati. Quando cambiano le condizioni – età avanzata, comorbidità, contesti clinici più complessi – l’affidabilità diventa meno certa .

È qui che emerge uno dei temi più ricorrenti del congresso: la qualità dei dati. Nella discussione che coinvolge, tra gli altri, Marco Costantini, Fulvio De Santis, Luca Grassano, Fabrizio Galliccia e Clelia Di Serio, si afferma con chiarezza che la medicina contemporanea, nonostante il progresso tecnologico, resta in parte una “medicina dell’imprecisione”. Non perché manchino strumenti sofisticati, ma perché i dati su cui si basano sono ancora incompleti o non sufficientemente rappresentativi .

In questo senso, le biobanche – richiamate più volte nel corso del dibattito – rappresentano un punto di riferimento importante: garantiscono qualità, standardizzazione e possibilità di condivisione dei dati . Allo stesso tempo, soluzioni come i dati sintetici, pur offrendo opportunità soprattutto nei contesti più rari o difficili da studiare, sollevano interrogativi sulla loro affidabilità negli studi prospettici .

Il tema dei dati si lega inevitabilmente a quello della responsabilità. Nella sessione moderata da Alessandra Aloe e Alberto Eugenio Tozzi, con gli interventi di Alberto Gambino ed Elena Maggio, emerge una trasformazione profonda: la decisione clinica non è più solo il risultato della relazione tra scienza e coscienza, ma si arricchisce di un terzo elemento, l’algoritmo . Questo non elimina il ruolo del medico, ma lo rende più complesso: sarà sempre più necessario comprendere come funziona lo strumento utilizzato e, soprattutto, essere in grado di motivare eventuali scelte divergenti.

Non a caso, nel confronto che coinvolge anche Francesco Dentali, Elisabetta Ferretti, Andrea Laghi ed Elisabetta Riva, si afferma l’idea di una responsabilità distribuita. Non esiste più un unico centro decisionale: la responsabilità si estende lungo tutta la filiera, dagli sviluppatori agli utilizzatori .

A rendere il quadro ancora più complesso contribuisce il tema dei bias. I sistemi di intelligenza artificiale non sono neutrali: riflettono i limiti dei dati su cui sono costruiti e possono produrre risultati distorti o discriminatori . Questo aspetto si collega direttamente alla questione del consenso informato, che – come emerso nel dibattito – rischia già oggi di essere un passaggio formale più che sostanziale . L’introduzione dell’IA rende ancora più urgente ripensare le modalità con cui il paziente viene coinvolto e informato.

Ed è proprio il paziente a diventare, nella terza giornata moderata da Gian Nicola Castiglione ed Emanuele Lettieri, il centro della riflessione. Gli interventi di Guido Marangoni, Laura Patrucco e Annalisa Scopinaro mostrano come stia emergendo una figura sempre più consapevole, non più destinataria passiva ma parte attiva dei percorsi di ricerca e cura . La tecnologia, in questo senso, può essere uno strumento di inclusione, ma solo se accompagnata da modelli relazionali adeguati.

In filigrana, attraversa tutto il congresso una preoccupazione meno esplicita ma ricorrente: il rischio di una progressiva perdita di senso critico. Non perché l’intelligenza artificiale sia intrinsecamente fallibile, ma perché potrebbe indurre i professionisti ad affidarsi ad essa in modo automatico. Come emerso nel dibattito, il problema non è tanto l’errore dell’algoritmo, quanto la possibile rinuncia a interrogarsi sui suoi risultati .

Le riflessioni conclusive, anche nel confronto tra Francesco Butti, Alessandra Scotti, Martina Autigna, Roberto Farina, Giorgio Minotti, Fabio Moioli, Gianni De Crescenzo e Angelo Viti, convergono su un punto: non si tratta di sostituire l’intelligenza umana, ma di costruire una forma di complementarità. Una convivenza tra capacità computazionale e giudizio umano che richiede però competenze nuove, formazione continua e, soprattutto, consapevolezza.

Più che una rivoluzione già compiuta, quella dell’intelligenza artificiale in medicina appare quindi come una trasformazione in corso, ancora da comprendere e da governare. E proprio in questo spazio di incertezza si gioca la sfida più rilevante: fare in modo che l’innovazione non sia solo efficace, ma anche equa, trasparente e realmente orientata alla persona. Un processo in cui tutti gli stakeholder in gioco ne condividono la responsabilità: cittadini, pazienti, medici e imprese.

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