La provocazione: il medico è già sostituibile?

Al convegno Health-AI 2026: Intelligenza, Dati e Persone, nella Sala Tevere della Regione Lazio, Tonino Cantelmi, professore associato di Psicopatologia alla Pontificia Università Gregoriana e membro del Comitato Nazionale per la Bioetica, chiude i lavori con una frase che non è una carezza: “Il medico è già sostituibile dalla AI. La domanda etica è: quale sarà il ruolo dell’umano? Forse non ci sarà bisogno di medici ma di specialisti in umanità”.

Detta così, sembra il titolo perfetto per litigare su LinkedIn. Apocalittici da una parte, entusiasti dall’altra, e in mezzo il solito esercito di commentatori che scrive “dipende” e poi sparisce. Ma la frase va presa sul serio. Perché non dice semplicemente che un algoritmo farà il medico. Dice una cosa più fastidiosa: molte attività che oggi chiamiamo “medicina” sono già computabili, misurabili, automatizzabili.

Guardare una TAC. Confrontare sintomi. Generare ipotesi diagnostiche. Ordinare probabilità. Segnalare una lesione. Suggerire un percorso terapeutico. Queste non sono magie. Sono compiti. E quando un compito diventa abbastanza strutturato, la macchina entra in campo. Spesso non bussa nemmeno: è già dentro il reparto, dentro il gestionale, dentro il referto, dentro il software del dispositivo medico.

La domanda, quindi, non è se l’intelligenza artificiale entrerà nella sanità. È già entrata. La domanda vera è: vogliamo una sanità aumentata dall’AI o una sanità che usa l’AI come alibi per disumanizzarsi meglio?

Cosa dicono davvero gli studi: l’AI non è più un giocattolo

Partiamo dai dati, perché senza dati la provocazione resta teatro. E il teatro è bello, ma in sala operatoria preferisco altro.

Nel 2026 l’OMS Europa ha pubblicato il rapporto Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the European Union. Il punto è chiaro: l’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui i sistemi sanitari funzionano, pianificano, governano e offrono cure. Il rapporto analizza strategie nazionali, cornici legali ed etiche, governance dei dati, preparazione del personale e integrazione dell’AI nei servizi sanitari.

Già nel 2025, un precedente rapporto OMS sulla Regione europea aveva fotografato l’accelerazione su 53 Paesi membri. Tradotto: l’AI non è più “quella cosa che forse un giorno useremo”. È già una questione di policy pubblica, budget, formazione, responsabilità professionale e fiducia dei cittadini.

Il dato più interessante non è che l’AI funzioni. Il dato più inquietante è che spesso funziona prima che le organizzazioni siano pronte a usarla bene. La tecnologia corre. I protocolli inseguono. I medici si arrangiano. I pazienti sperano. E le aziende, nel frattempo, vendono “soluzioni”. Questa parola dovrebbe sempre farci alzare un sopracciglio.

Una revisione sistematica e meta-analisi pubblicata su npj Digital Medicine ha valutato 83 studi sul confronto fra modelli generativi e medici nella diagnosi: l’accuratezza media dei sistemi di AI generativa è stata del 52,1%, con prestazioni in molti casi paragonabili a quelle dei medici non specialisti. Non significa che ChatGPT debba sostituire il pronto soccorso. Significa però che l’idea “la macchina non capirà mai la medicina” è già vecchia. Non falsa in tutto. Vecchia.

Altro punto essenziale: la superiorità dell’AI non è uniforme. In alcuni contesti vince. In altri pareggia. In altri perde. Se qualcuno vi vende una narrazione semplice, probabilmente vi sta vendendo anche qualcos’altro.

Il caso PANORAMA: quando l’AI vede il problema meglio dei radiologi

Uno degli esempi più forti arriva dal tumore del pancreas, uno dei nemici più difficili della medicina perché spesso viene scoperto tardi. Lo studio PANORAMA, pubblicato su The Lancet Oncology e ripreso anche dal Karolinska Institutet, ha confrontato un sistema di AI con 68 radiologi provenienti da 40 istituzioni in 12 Paesi. Risultato: l’AI ha raggiunto un AUROC di 0,92 contro 0,88 dei radiologi.

Facciamola semplice: in quel contesto specifico, su TAC standard di cura, l’intelligenza artificiale ha identificato meglio i segnali del cancro pancreatico rispetto alla media dei radiologi coinvolti. Non è una gara di ego. È una questione di vite.

Qui arriva la prima provocazione: se un algoritmo vede prima una lesione che un essere umano rischia di non vedere, è più etico difendere il primato umano o usare subito lo strumento migliore?

Attenzione: usare lo strumento migliore non significa consegnargli il paziente. Significa smettere di confondere la dignità del medico con l’infallibilità del medico. Il medico non perde valore quando una macchina lo aiuta a vedere meglio. Lo perde quando finge che nulla stia cambiando.

La radiologia è il banco di prova perfetto perché lavora su pattern, immagini, probabilità, confronto con milioni di casi. L’AI ama questi terreni. Ma il referto non è l’intera cura. Dopo il segnale c’è la comunicazione. Dopo la comunicazione c’è la decisione. Dopo la decisione c’è la paura del paziente, la famiglia, il tempo, l’incertezza, la terapia, il follow-up. Lì non basta “rilevare”. Bisogna reggere.

Harvard e il triage: l’AI ragiona meglio dei medici?

Nel 2026, una ricerca guidata da Harvard Medical School e Beth Israel Deaconess Medical Center, pubblicata su Science e presentata anche da EurekAlert, ha alzato ulteriormente la posta: i ricercatori hanno testato modelli di ragionamento clinico su casi complessi, inclusi scenari di pronto soccorso reali e “sporchi”, cioè meno ordinati dei casi da manuale.

Secondo la sintesi diffusa dalla Harvard Medical School, un modello di AI ha superato i medici in diversi compiti, inclusa la formulazione di decisioni in contesti di emergenza basati sulle informazioni disponibili. In alcune prove di triage complesso, la stampa scientifica ha riportato una precisione diagnostica dell’AI intorno al 67%, contro il 50-55% dei clinici umani. Quando il sistema riceveva più informazioni, le prestazioni aumentavano ancora.

Qui bisogna essere intellettualmente onesti. Questo non dimostra che l’AI sia pronta a prendere in carico pazienti reali senza supervisione. Dimostra qualcosa di diverso e forse più importante: i modelli avanzati stanno entrando nella zona nobile della medicina, quella del ragionamento clinico.

Per anni ci siamo consolati così: “Va bene, l’AI riconoscerà immagini, compilerà documenti, farà burocrazia. Ma ragionare è un’altra cosa”. Ecco, quella diga si sta crepando.

Un altro studio raccontato da Stanford Medicine aggiunge un dettaglio decisivo: in compiti decisionali complessi, i chatbot da soli hanno superato i medici, ma i medici supportati dall’AI sono arrivati a prestazioni paragonabili ai chatbot. Questo è il punto più serio di tutti: il futuro più interessante non è medico contro AI. È medico con AI contro medico senza AI.

Il medico che usa bene l’AI non diventa meno medico. Diventa un medico diverso. Il medico che la ignora, invece, rischia di diventare come chi nel 2005 diceva: “Io le email non le uso, preferisco il fax”. Tenero, sì. Strategico, no.

Il problema non è tecnologico: è etico, giuridico e organizzativo

Ed eccoci al punto di Cantelmi: la domanda non è più “cosa può fare l’AI?”. La domanda è “chi risponde quando l’AI sbaglia?”. E soprattutto: “chi decide quando l’AI ha ragione ma il paziente non si sente ascoltato?”.

Il Comitato Nazionale per la Bioetica, con il parere del 31 marzo 2026 su relazione di cura, consenso informato e responsabilità nell’era dell’AI, ha colto il nodo: l’ingresso dell’intelligenza artificiale nella relazione clinica non è una semplice innovazione strumentale. Modifica le dinamiche della decisione, il ruolo del medico e le aspettative del paziente.

Il CNB richiama principi come dignità, autodeterminazione, equità, responsabilità e tutela della vulnerabilità, integrandoli con criteri come trasparenza, controllo umano e responsabilità distribuita. Parole importanti. Ma ora serve il passaggio più difficile: portarle fuori dai documenti e dentro gli ambulatori.

Anche l’Unione Europea si sta muovendo. La pagina della Commissione Europea sull’AI in sanità ricorda che l’AI Act è entrato in vigore il 1 agosto 2024 e che i sistemi ad alto rischio, inclusi molti software AI destinati a scopi medici, devono rispettare requisiti su gestione del rischio, qualità dei dati, trasparenza, informazione agli utenti e supervisione umana.

Il punto è magnificamente semplice e brutalmente difficile: un sistema sanitario non diventa etico perché compra software certificati. Diventa etico se sa quando usarli, quando fermarli, quando spiegarli e quando assumersi la responsabilità di una decisione.

Altrimenti l’AI diventa il nuovo scaricabarile perfetto: il medico dice “lo suggeriva il sistema”, l’azienda dice “il sistema era conforme”, l’ospedale dice “abbiamo seguito la procedura”, e il paziente resta con il danno e una pila di PDF.

Dal Manifesto “Singolarità tecnologica verso malattia zero” alla realtà dei reparti

Al convegno romano è stato presentato il Manifesto Singolarità tecnologica verso malattia zero, elaborato dall’Istituto di terapia cognitivo-interpersonale con la direzione scientifica della ASL Rieti. Il documento ruota attorno a quattro pilastri: intelligenza artificiale, nanotecnologia, medicina di popolazione e dimensione etica.

L’ambizione è forte: usare predizione, personalizzazione delle cure, rigenerazione biologica, dati di popolazione e attenzione alla persona per avvicinare una medicina più preventiva e meno riparativa. “Malattia zero” suona utopico. E va bene: le utopie servono, purché non diventino brochure.

La provocazione utile è questa: se vogliamo davvero una sanità predittiva, dobbiamo decidere chi possiede i dati, chi li interpreta, chi controlla gli algoritmi, chi garantisce l’equità e chi tutela chi ha meno voce. Perché una medicina predittiva può prevenire malattie. Ma può anche prevedere il tuo rischio, aumentarti il premio assicurativo, negarti un percorso, classificarti prima ancora che tu parli.

La medicina di popolazione è straordinaria quando riduce disuguaglianze. Diventa pericolosa quando trasforma le persone in segmenti statistici. La nanotecnologia è affascinante quando cura. Diventa inquietante quando promette immortalità a pagamento. L’AI è potente quando aiuta il clinico. Diventa pericolosa quando sostituisce il giudizio con l’automatismo.

“Specialisti in umanità”: non poesia, ma competenza professionale

La formula “specialisti in umanità” può sembrare retorica. In realtà è una bomba. Perché sposta il valore del medico dal monopolio dell’informazione alla qualità della relazione, dalla memoria enciclopedica alla responsabilità, dalla prestazione tecnica alla cura come incontro.

Nel mondo pre-AI, il medico era anche un custode dell’accesso alla conoscenza. Il paziente non sapeva, il medico sapeva. Oggi il paziente arriva con sintomi cercati online, referti caricati su app, risposte generate da chatbot, ipotesi diagnostiche, ansie moltiplicate. La relazione non è più “io so, tu ascolti”. È “io ti aiuto a capire che cosa fare con tutto quello che credi di sapere”.

Questo cambia la formazione. Servono medici capaci di leggere uno score algoritmico, ma anche di spiegare l’incertezza. Capaci di usare un modello predittivo, ma anche di riconoscere quando quel modello non rappresenta il corpo, la storia, il contesto sociale e la fragilità di quella persona.

Uno studio pubblicato su JAMA Network Open nel 2025 ha indagato la percezione pubblica dei medici che dichiarano di usare AI per finalità amministrative, diagnostiche o terapeutiche. Il risultato è interessante: la comunicazione sull’uso dell’AI influenza fiducia, percezione di competenza, empatia e disponibilità a prendere appuntamento. Non basta usare l’AI. Bisogna saperla raccontare.

Questo è un punto enorme per la sanità italiana. Possiamo avere il miglior algoritmo del mondo, ma se il paziente percepisce di essere stato “processato” e non curato, la fiducia salta. E senza fiducia la medicina diventa call center biologico.

Salute mentale: il posto dove l’AI mostra insieme potenza e limite

La salute mentale è il laboratorio più delicato. I chatbot terapeutici e gli agenti conversazionali promettono accesso continuo, costi bassi, supporto immediato. E qualcosa funziona. Una revisione sistematica su npj Digital Medicine ha identificato 35 studi, includendo 15 trial randomizzati nella meta-analisi: gli agenti conversazionali basati su AI hanno ridotto in modo significativo sintomi depressivi e distress psicologico, pur senza migliorare in modo significativo il benessere psicologico generale.

Quindi sì: l’AI può aiutare. Può offrire primo ascolto, psicoeducazione, monitoraggio, esercizi, continuità. Ma proprio qui emerge il limite: la relazione terapeutica non è solo scambio di frasi corrette. È contesto, silenzio, corpo, ambivalenza, transfert, responsabilità clinica, rischio, alleanza.

Stanford HAI ha segnalato nel 2025 i rischi dei chatbot usati in salute mentale: possibili bias, risposte pericolose, stigma e incapacità di gestire situazioni vulnerabili con la prudenza richiesta da un professionista. Non è moralismo anti-tecnologico. È igiene mentale digitale.

La provocazione è inevitabile: se milioni di persone parlano con un chatbot perché il sistema sanitario non offre ascolto, il problema è il chatbot o il sistema sanitario? L’AI sta riempiendo un vuoto. Ma non tutto ciò che riempie un vuoto cura. A volte anestetizza. A volte trattiene. A volte peggiora.

Tre illusioni da smontare subito

1. L’illusione tecnofila: “Se è più accurata, allora è meglio”

No. L’accuratezza è decisiva, ma non basta. Una diagnosi corretta comunicata male può distruggere la fiducia. Un algoritmo preciso ma addestrato su dati sbilanciati può funzionare peggio su alcune popolazioni. Un sistema efficace in laboratorio può fallire nel reparto reale, dove mancano tempo, personale, integrazione, responsabilità chiare.

2. L’illusione corporativa: “Il medico non sarà mai sostituito”

Questa frase consola, ma non spiega. Alcuni compiti medici saranno sostituiti. Alcuni saranno automatizzati. Alcuni saranno ridisegnati. Alcune specialità cambieranno più rapidamente di altre. Dire “non succederà” è il modo migliore per farsi trovare impreparati quando succede.

3. L’illusione aziendale: “Mettiamo l’uomo al centro”

Quando un’organizzazione ripete troppo spesso che mette l’uomo al centro, conviene controllare dove ha messo il budget. Se taglia personale, aumenta carichi, compra piattaforme opache e chiama tutto “innovazione”, non ha messo l’uomo al centro. Ha messo l’uomo in coda, con ticket aperto.

Cosa dovrebbe fare ora la sanità italiana

Primo: alfabetizzazione AI obbligatoria per medici, infermieri, manager sanitari e comunicatori pubblici. Non serve trasformare tutti in ingegneri. Serve che chi prende decisioni capisca limiti, bias, validazione clinica, privacy, responsabilità e scenari d’uso.

Secondo: valutazione indipendente degli strumenti. Non possiamo lasciare che la prova di efficacia coincida con la slide del venditore. Ogni sistema AI in sanità dovrebbe essere valutato su accuratezza, impatto clinico, sicurezza, equità, spiegabilità operativa, integrazione nel flusso di lavoro e impatto sulla relazione di cura.

Terzo: consenso informato comprensibile. Se l’AI interviene in modo significativo in una diagnosi, in una decisione terapeutica o in una priorità di accesso, il paziente deve saperlo in modo chiaro. Non con sedici pagine di legalese. Con parole umane.

Quarto: audit continui. Un algoritmo non è un farmaco che resta identico dopo l’approvazione. Può cambiare, degradare, essere aggiornato, comportarsi diversamente in contesti diversi. Servono controlli nel tempo, non una benedizione iniziale.

Quinto: formazione alla relazione. Paradosso solo apparente: più cresce l’AI, più dovremmo insegnare ascolto, comunicazione del rischio, gestione della paura, etica della vulnerabilità, decisione condivisa. La macchina può aumentare la diagnosi. Ma non può assumersi il peso morale della cura.

Il medico non scompare, ma il medico mediocre sì

E qui arriva l’ultima domanda, la più scomoda: siamo sicuri di avere formato abbastanza esseri umani per una sanità piena di macchine intelligenti?

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