Il parere del CNB sulle applicazioni della IA in sanità: intervista al giurista estensore Prof. Avv. Alberto Gambino

L’intelligenza artificiale sta trasformando la medicina, sollevando questioni etiche e giuridiche senza precedenti. Per comprendere le sfide e le opportunità di questa rivoluzione, abbiamo intervistato il Professor Avvocato Alberto Gambino, Presidente dell’Accademia Italiana del Codice di Internet, Commissario Italiano presso l’ECRI a Strasburgo e co-estensore del recente parere del Comitato Nazionale per la Bioetica (CNB) intitolato “Relazione di cura, consenso informato e responsabilità nell’era dell’intelligenza artificiale”.

Il Prof. Avv. Alberto Gambino

Professor Gambino, il Comitato Nazionale per la Bioetica definisce l’integrazione dell’IA nella pratica clinica come una “rivoluzione da governare”. Può spiegarci la portata di questa affermazione?

Certamente. Non stiamo parlando di una semplice innovazione strumentale, ma di una vera e propria “netta discontinuità epistemica e organizzativa”. L’IA è destinata a trasformare radicalmente la relazione di cura, il ruolo del medico e le aspettative del paziente. La sfida cruciale è governare questa trasformazione mantenendo saldi i principi fondamentali dell’etica medica: il rispetto della dignità, l’autonomia, l’equità e la responsabilità. L’obiettivo del nostro lavoro è orientare questo cambiamento, valorizzando la dimensione umana dell’ascolto e del discernimento clinico, senza cedere alla tentazione di una delega acritica alla tecnologia.

Uno dei pilastri della relazione di cura è il consenso informato. Come viene modificato dall’avvento dell’IA?

l consenso informato era già un punto critico, spesso ridotto a un adempimento burocratico. L’IA accentua questa criticità. Spiegare il funzionamento di sistemi algoritmici complessi, talvolta opachi come le cosiddette “black box”, è una sfida enorme. Il rischio è che il consenso diventi un atto “meno informato”, fondato più sulla fiducia che su una reale comprensione. Per questo, il parere del CNB propone un metodo più articolato. Distinguiamo tra l’uso dell’IA come supporto alla diagnosi, che richiede un consenso specifico e mirato, e il suo impiego come strumento di monitoraggio, dove l’informazione rientra nel percorso di cura complessivo. In ogni caso, l’informazione al paziente deve includere almeno tre elementi essenziali: il fatto che si sta usando un sistema di IA, il ruolo che esso svolge nel processo decisionale e la natura intrinsecamente probabilistica dei suoi risultati. Il consenso deve tornare a essere un processo dialogico, un’espressione del dovere di lealtà del medico.

Il documento introduce il concetto di “autonomia relazionale”. Di cosa si tratta e perché è così importante in questo nuovo contesto?

L’autonomia del paziente non è un attributo statico o individuale. È un valore dinamico che si costruisce e si esprime all’interno delle relazioni, in particolare quella di cura. L’IA può sia rafforzare questa autonomia, ad esempio aiutando il paziente a comprendere i dati clinici, sia indebolirla, se usata senza un’adeguata mediazione. Pensiamo ai sistemi di IA generativa utilizzati direttamente dai pazienti: l’assenza di un professionista può portare a fraintendimenti o autodiagnosi errate. Per questo la mediazione critica del medico rimane un presidio insostituibile. È il medico che deve interpretare i risultati, contestualizzarli e ricordare al paziente che nessun sistema di IA è infallibile. L’IA non può e non deve sostituire l’empatia e la valutazione clinica, specialmente in ambiti come la salute mentale.

Passiamo a un tema squisitamente giuridico: la responsabilità. L’uso dell’IA rischia di alimentare la “medicina difensiva”? E come si attribuisce la colpa in caso di errore?

Il tema della responsabilità non è nuovo, ma l’IA lo rende esponenzialmente più complesso. Il rischio di un’ulteriore diffusione della medicina difensiva è concreto: il medico potrebbe sentirsi sovraesposto per un errore dell’algoritmo e prescrivere esami superflui, oppure, al contrario, potrebbe essere tentato di delegare eccessivamente alla macchina per proteggersi. La nostra analisi evidenzia che la responsabilità, nell’era dell’IA, assume una “natura relazionale e distribuita”. Non può più ricadere unicamente sul singolo professionista. Va ripartita in modo equilibrato tra tutti gli attori della filiera: medici, strutture sanitarie, sviluppatori, produttori e organi di controllo. È auspicabile una normativa che riconosca questa complessità. L’atto medico, è bene ribadirlo, rimane un atto umano: l’algoritmo fornisce risultati, suggerimenti, correlazioni, ma la decisione ultima resta un atto umano, che richiede discernimento, responsabilità e capacità di valutare il contesto.

A proposito di complessità, come si affronta il problema della “scatola nera” (black box), ovvero l’impossibilità di comprendere appieno il funzionamento di un algoritmo?

È fondamentale chiarire che la “black box” non significa impossibilità assoluta di comprensione, ma difficoltà a ricostruire i passaggi decisionali in modo intuitivo. La spiegabilità non deve essere intesa come un requisito assoluto di rendere trasparente ogni dettaglio tecnico, cosa spesso impossibile e non necessaria. Deve essere intesa come la “capacità di fornire ragioni adeguate contestualizzate e clinicamente significative per giustificare una decisione o una raccomandazione”. Per questo, strumenti come le model card e la documentazione tecnica fornita dai produttori diventano essenziali. Essi permettono al medico di esercitare un giudizio critico informato e di integrare consapevolmente le indicazioni dell’algoritmo. La trasparenza è cruciale anche per prevenire conflitti di interesse, assicurando che la selezione dei dati di addestramento non sia viziata da interessi economici.

I dati sanitari sono il carburante dell’IA. Il parere menziona un modello di “consent by governance”. Può illustrarcelo?

Il consenso individuale al trattamento dei dati rimane un principio imprescindibile. Tuttavia, in contesti di elevata complessità tecnologica, come l’uso secondario dei dati per addestrare algoritmi o la creazione di “gemelli digitali”, il solo consenso del paziente può non essere sufficiente a garantire una tutela piena. Per questo, il parere riprende la proposta della World Medical Association di affiancare al consenso individuale il cosiddetto “consent by governance”. Questo modello non sostituisce il consenso della persona, ma lo integra con una “supervisione istituzionale, etica e regolatoria”. Medici, istituzioni sanitarie e organi di controllo assumono la responsabilità di garantire l’uso corretto e sicuro dei dati, assicurando trasparenza e affidabilità lungo l’intero ciclo di vita dei sistemi di IA.

Un’ultima domanda, Professore. L’IA può essere uno strumento di equità o rischia di amplificare le disuguaglianze esistenti?

Questo è uno dei nodi etici più importanti. L’IA ha il potenziale per ridurre le disuguaglianze, ad esempio personalizzando le cure o migliorando l’accesso in aree remote. Tuttavia, può anche amplificarle. I bias (distorsioni) presenti nei dati non sono semplici errori tecnici, ma riflettono disuguaglianze sociali più profonde. Se un algoritmo viene addestrato su dati che sottorappresentano determinati gruppi di popolazione, le sue performance per quei gruppi saranno inferiori. Per questo, l’equità deve essere un criterio guida in ogni fase: progettazione, implementazione e utilizzo. La mediazione umana del medico agisce come un presidio di equità, permettendo di contestualizzare le decisioni e prevenire l’esclusione dei soggetti più vulnerabili. La giustizia distributiva, infine, impone che i benefici dell’IA siano ripartiti su tutta la popolazione, non concentrati nelle mani di pochi.

In conclusione, qual è la via da percorrere per una governance etica dell’IA in sanità?

La strada maestra è quella di una governance responsabile che integri principi etici e normativi condivisi. Questo richiede formazione continua per i professionisti, coinvolgimento delle associazioni di pazienti e, soprattutto, una stretta collaborazione interdisciplinare tra scienze giuridiche e scienze mediche. Dobbiamo definire nuove norme e interpretare quelle esistenti alla luce di questa rivoluzione. L’obiettivo finale è uno solo: garantire che l’innovazione tecnologica non comprometta, ma al contrario rafforzi, la qualità della relazione terapeutica e la centralità della persona nel processo di cura.

Approfondimenti:

• COMUNICATO STAMPA N. 9/2026 del 31 marzo 2026 – Parere Relazione di cura, consenso informato e responsabilità nell’era dell’intelligenza artificiale
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