Umani e algoritmi nella relazione di cura: verso una co-intelligenza terapeutica. L’intervista al Prof. Emanuele Lettieri

In occasione del congresso nazionale della Società Italiana di Medicina Farmaceutica, abbiamo intervistato il Professor Emanuele Lettieri sul ruolo dell’intelligenza artificiale nella relazione di cura e sulle trasformazioni in atto nell’alleanza terapeutica tra pazienti e professionisti sanitari.

Emanuele Lettieri, PhD, è Professore di Value-Based Innovation in Health Care presso la School of Management del Politecnico di Milano. È Direttore Scientifico di diversi osservatori, tra cui il Digital Health Observatory, il Life Science Innovation Observatory e il Silver Economy & Active Ageing Observatory, ed è membro del Board del BRIEL.

Esperto di innovazione e trasformazione digitale in sanità, fa parte anche del Comitato Scientifico dell’Intergruppo Parlamentare italiano su Digital Health e Digital Therapeutics.

Il Prof. Emanuele Lettieri

Professore, nel Suo intervento ha parlato di “alleanza terapeutica” tra umani e algoritmi. Come si ridefinisce oggi questo concetto?

L’alleanza terapeutica è il fondamento di qualsiasi prestazione sanitaria e nasce dal rapporto tra paziente e professionista sanitario, che insieme definiscono gli obiettivi di cura e le modalità per raggiungerli. È, prima di tutto, un accordo basato sulla fiducia reciproca. Oggi questo equilibrio è profondamente impattato dall’innovazione digitale e, in particolare, dall’intelligenza artificiale. Non si tratta semplicemente di introdurre nuovi strumenti, ma di ripensare la natura stessa della relazione. Nel mio intervento ho volutamente introdotto un “terzo attore”, l’intelligenza artificiale, per stimolare una riflessione: il rischio è che da una relazione a due si passi a una relazione a tre, in cui paziente e professionista sanitario finiscono per rivolgersi entrambi alla tecnologia invece che tra loro. In una società sempre più orientata verso modelli “post-human”, dobbiamo interrogarci su quale ruolo attribuire a questo terzo elemento. Il punto, però, è che l’intelligenza artificiale non deve diventare un soggetto della relazione, ma uno strumento al servizio di essa. La direzione auspicabile è quella che definisco di co-intelligenza: un’amplificazione reciproca delle capacità del paziente e del professionista sanitario, che porta a una relazione più consapevole, più matura e più efficace, senza perdere la centralità del rapporto umano.

Qual è, a Suo avviso, il principale valore aggiunto dell’intelligenza artificiale nella relazione di cura?

Il valore principale risiede nella possibilità di orientare il sistema sanitario verso una medicina che sia realmente orientata al valore, capace di generare outcome – cioè benefici di lungo termine – concreti per il paziente. In questo senso, l’intelligenza artificiale rappresenta un abilitatore fondamentale della cosiddetta medicina delle “4P”: partecipata, personalizzata, predittiva e preventiva. Consente di analizzare quantità crescenti di dati, migliorare la precisione delle decisioni, monitorare in modo continuo i pazienti e, allo stesso tempo, rafforzare il coinvolgimento del paziente nel proprio percorso di cura. Tuttavia, ciò che emerge con forza è anche un cambiamento nei comportamenti. I dati raccolti dall’Osservatorio “Sanità Digitale” del Politecnico di Milano e presentati durante il congresso mostrano che oggi circa il 90% dei pazienti utilizza strumenti digitali o di intelligenza artificiale prima della visita con un professionista sanitario per informarsi e arrivare preparato, e torna a utilizzarli subito dopo per comprendere meglio quanto gli è stato comunicato. Questo non rappresenta un fenomeno di conflitto con il professionista sanitario, ma piuttosto una risposta alla riduzione del tempo disponibile per la relazione e il tentativo di costruire una continuità del rapporto al di fuori del momento della visita. Allo stesso tempo emerge un atteggiamento complessivamente positivo: circa il 50% dei pazienti ritiene che l’intelligenza artificiale, se utilizzata con prudenza, possa portare più benefici che rischi, mentre il 36% ritiene che possa aiutare il professionista sanitario a prendere decisioni più precise e rapide. Una quota significativa dichiara inoltre che si sentirebbe più tranquilla sapendo che il proprio professionista sanitario utilizza questi strumenti a supporto della pratica clinica. In questo scenario cambia anche il significato di empowerment: il paziente diventa più informato e consapevole, ma questa autonomia deve rimanere inserita all’interno di una relazione guidata e condivisa.

Proprio sull’empowerment: esiste il rischio di un eccesso di autonomia del paziente?

Sì, ed è un tema cruciale. L’empowerment viene spesso considerato un valore sempre positivo, ma io credo che abbia un andamento “parabolico”. Nella fase iniziale è sicuramente positivo, perché aumenta la consapevolezza e la partecipazione del paziente, ma oltre una certa soglia può diventare controproducente e agire a detrimento della relazione col professionista sanitario e dei risultati in termini di salute. Un paziente eccessivamente autonomo rischia di “sganciarsi” dal professionista sanitario, di costruire una propria interpretazione della patologia e di entrare in conflitto con il professionista sanitario, indebolendo l’alleanza terapeutica. È un fenomeno che meriterebbe un approfondimento anche in letteratura. Per spiegare questo concetto utilizzo spesso una metafora semplice: “imparare ad andare in bicicletta”. È giusto voler diventare autonomi, ma con qualcuno accanto pronto a sostenerci quando perdiamo l’equilibrio. Senza questo supporto, il rischio non è di cadere, compromettendo il percorso di apprendimento e la qualità della relazione.

Quali sono invece i principali rischi per il ruolo del medico e per la relazione di cura?

I rischi emergono soprattutto quando si crea uno squilibrio nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale tra medico – o più in generale il professionista sanitario – e paziente. Durante il congresso ho descritto quattro scenari possibili, costruiti sulla base del livello di utilizzo dell’intelligenza artificiale da parte dei due attori. Lo scenario più promettente è quello della co-intelligenza terapeutica, in cui entrambi utilizzano questi strumenti in modo consapevole, rafforzando la relazione. Tuttavia, gli scenari intermedi sono quelli più critici. Quando il paziente utilizza intensamente l’intelligenza artificiale e il professionista non, si genera un conflitto: il paziente tende a fidarsi maggiormente delle informazioni ottenute autonomamente, mentre il professionista sanitario fatica a rispondere a bisogni informativi sempre più complessi. Al contrario, quando è il professionista sanitario a utilizzare in modo massiccio questi strumenti e il paziente non, si rischia di perdere la dimensione umana della relazione, con il professionista sanitario percepito come un semplice intermediario dell’algoritmo. In entrambi i casi viene meno l’equilibrio tra dimensione tecnologica e dimensione relazionale: dovremmo tendere a soluzioni high-tech e allo stesso tempo high-touch. A queste dinamiche si aggiungono le criticità percepite dai professionisti sanitari. I dati mostrano che una delle principali preoccupazioni riguarda l’introduzione di nuove responsabilità medico-legali ancora poco chiare, segnalata da circa il 59% dei medici. Un altro elemento rilevante è la ridotta explainability delle soluzioni di intelligenza artificiale: oltre la metà degli specialisti ritiene che l’eventuale assenza di trasparenza nelle decisioni algoritmiche potrebbe creare “difficoltà” nella pratica clinica. Inoltre, una quota analoga teme che l’uso dell’intelligenza artificiale possa generare confusione nei pazienti, soprattutto quando utilizzata senza un adeguato accompagnamento. A questo si aggiunge un ulteriore limite: oggi molti professionisti sanitari utilizzano piattaforme generaliste e tendono a impiegare l’intelligenza artificiale principalmente come un motore di ricerca, senza sfruttarne pienamente il potenziale di supporto al ragionamento clinico.

Quanto è centrale oggi il tema della fiducia nei sistemi algoritmici?

È un tema centrale, ma con caratteristiche specifiche. I pazienti tendono in generale a fidarsi della tecnologia, come già avviene in molti altri ambiti della vita quotidiana. Le principali preoccupazioni non riguardano tanto il funzionamento degli strumenti di intelligenza artificiale, quanto l’impatto sulla relazione e sulla gestione dei dati. I dati mostrano che il 47% dei pazienti teme che l’uso dell’intelligenza artificiale possa ridurre il rapporto umano tra professionista sanitario e paziente, mentre il 29% esprime il timore che possa arrivare a sostituire il professionista sanitario. Un ulteriore 25% segnala preoccupazioni legate alla protezione dei dati personali. Questo evidenzia come la fiducia non sia tanto una questione tecnologica, quanto relazionale. I pazienti sono disponibili ad accettare l’innovazione e anche a condividere i propri dati, soprattutto quando sono utilizzati per finalità di ricerca o per migliorare la qualità delle cure, ma chiedono garanzie sulla trasparenza e sull’uso corretto delle informazioni. In questo contesto diventa fondamentale il ruolo dei professionisti sanitari, delle istituzioni e delle società scientifiche nel guidare i pazienti e nel fornire un orientamento affidabile all’interno di un ecosistema sempre più complesso.

Guardando al futuro, quale equilibrio ritiene auspicabile tra decisione umana e supporto algoritmico?

L’intelligenza artificiale deve essere al servizio della relazione tra professionista sanitario e paziente, ma per arrivare a un equilibrio maturo è necessario affrontare un tema spesso sottovalutato, quello dell’errore. Siamo abituati ad accettare l’errore umano come parte integrante della pratica clinica, mentre tendiamo a considerare inaccettabile quello della macchina, dalla quale ci aspettiamo livelli di precisione assoluti. Questa aspettativa rischia di rallentare l’adozione dell’innovazione. Dovremmo invece sviluppare una maggiore consapevolezza del valore complessivo generato da questi strumenti, riconoscendo che, a fronte di una minima percentuale di errore, possono offrire benefici significativi nella maggior parte dei casi. Perché questo avvenga, sono necessarie alcune condizioni fondamentali: la disponibilità di dati in quantità e qualità adeguata, un quadro normativo chiaro e un investimento importante sulle competenze. Non è sufficiente sviluppare competenze digitali, ma è necessario rafforzare anche la health literacy. Oggi i pazienti utilizzano sempre più frequentemente questi strumenti, ma spesso non dispongono delle conoscenze necessarie per interpretarne correttamente i risultati, e questo rappresenta una possibile minaccia.

In definitiva, quale direzione dovrebbe prendere il sistema sanitario?

Se saremo in grado di sviluppare una reale co-intelligenza terapeutica, sarà allora possibile realizzare una sanità orientata al valore, in cui il paziente assume un ruolo centrale e attivo. Una sanità più partecipata, più personalizzata, più predittiva e più preventiva. L’intelligenza artificiale può rappresentare un abilitatore straordinario di questo cambiamento, a condizione che rimanga uno strumento al servizio della relazione umana e non un elemento che la sostituisce o la indebolisce.

A cura di Valeria Montani