L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando la medicina: dalla diagnostica all’assistenza agli anziani. Ma restano interrogativi etici, legali e formativi da affrontare
L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo la pratica medica. Le applicazioni sono in espansione, con progetti che spaziano dalla diagnostica per immagini alla medicina di precisione, fino alla gestione delle risorse sanitarie. Anche nel campo della ricerca farmacologica, l’IA sta accelerando la sperimentazione clinica e la scoperta di nuove molecole.
Le applicazioni concrete per il SSN
Per il Servizio Sanitario Nazionale, l’adozione dell’IA rappresenta una leva strategica per affrontare criticità come le lunghe liste d’attesa, la carenza di personale medico e la necessità di cure personalizzate. Sistemi di supporto alle decisioni cliniche (Clinical Decision Support Systems) possono affiancare i medici nelle scelte terapeutiche, mentre la gestione automatizzata dei dati delle cartelle cliniche può agevolare la programmazione delle risorse. L’IA può offrire una risposta concreta alla sfida dell’invecchiamento della popolazione, grazie a strumenti come le piattaforme mobili intelligenti per l’assistenza agli anziani e ai disabili. Inoltre, applicazioni di “affective computing” promettono di migliorare il rapporto medico-paziente, contribuendo ad una medicina più empatica e centrata sull’individuo.
Privacy, discriminazioni algoritmiche e responsabilità in caso di errore.
Nonostante le sue potenzialità, l’impiego dell’IA solleva questioni etiche e legali. Gli algoritmi possono riprodurre o amplificare discriminazioni preesistenti, soprattutto se addestrati su dati parziali o non rappresentativi di tutta la popolazione. La gestione dei dati sanitari rappresenta un altro nodo critico: il rispetto del regolamento sul trattamento dei dati personali introdotto dall’Unione europea (GDPR), la trasparenza nell’elaborazione e la sicurezza delle informazioni devono essere garantiti per preservare la fiducia dei cittadini nel sistema sanitario. Inoltre, la responsabilità clinica in caso di errore commesso da un algoritmo rimane un’area grigia del diritto, ponendo interrogativi su chi - tra medico, struttura sanitaria o produttore del software - debba rispondere di eventuali sbagli.
Infrastrutture, formazione e regolazione: le tre priorità
Occorre investire in infrastrutture digitali interoperabili, capaci di garantire la condivisione sicura dei dati. In secondo luogo, serve una formazione diffusa – tecnica, etica e comunicativa – per tutti gli attori del sistema sanitario. Infine, la politica deve assumere un ruolo attivo nella regolazione e promozione dell’IA in sanità, con l’obiettivo di coniugare innovazione ed equità. Come ricordato anche dalla Fondazione Veronesi, l’IA può e deve essere uno strumento di supporto alla decisione medica, senza mai sostituirsi all’empatia e alla responsabilità della professione.
Annachiara Albanese