Ieri, 29 settembre 2026, sono stato a Taranto per il Digital Neuro Hub Puglia-Basilicata, in occasione dell’incontro con la Società Italiana di Neurologia e Biogen. Il tema del mio intervento era molto concreto: come può un neurologo usare oggi l’intelligenza artificiale generativa nel proprio lavoro, senza delegarle ciò che deve rimanere responsabilità del professionista?
La distinzione è importante. In ambito sanitario l’AI non va pensata come un sostituto del medico, né come una fonte automaticamente attendibile. Può invece essere utilizzata come strumento di supporto per alcune attività di ricerca, comunicazione e organizzazione, mantenendo verifica umana, tutela dei dati e responsabilità professionale, temi richiamati anche dall’Organizzazione mondiale della sanità. Durante l’incontro ho proposto, tra gli altri, tre utilizzi che si possono sperimentare da subito.
1. Preparare una ricerca bibliografica
Un chatbot può essere utile ancora prima di iniziare la ricerca vera e propria. Per esempio, si può descrivere un tema e chiedere all’AI di:
- trasformarlo in una domanda di ricerca più precisa;
- individuare parole chiave e sinonimi;
- suggerire possibili query;
- definire i campi di una tabella con cui confrontare gli studi;
- sintetizzare e mettere a confronto lavori che abbiamo effettivamente recuperato.
Ma c’è una regola fondamentale: una citazione prodotta da un chatbot non è ancora una fonte. Il passaggio successivo deve quindi essere la ricerca e la verifica dei lavori originali, anche attraverso strumenti come PubMed e la sua guida alla ricerca bibliografica. Per la ricerca nella letteratura scientifica può essere interessante anche Consensus, motore di ricerca basato sull’AI che lavora sulla letteratura scientifica. In altre parole, l’AI può aiutarci a costruire la mappa. Le fonti, però, vanno controllate alla fonte.
2. Spiegare meglio concetti complessi
Un secondo utilizzo riguarda la comunicazione. Partendo da informazioni generali già validate, si può chiedere all’AI di trasformare un contenuto tecnico in una prima bozza più comprensibile. Pensiamo, per esempio, a una serie di FAQ sulla sclerosi multipla, sull’emicrania oppure su che cosa accade durante una visita neurologica. Possiamo anche sperimentare diversi livelli di spiegazione: una versione per il paziente, una per un familiare, una sintetica da utilizzare come traccia per un materiale informativo.
Qui, però, servono due paletti. Il primo è che il neurologo deve controllare il contenuto prima che venga utilizzato. Il secondo è ancora più importante: se stiamo usando un normale servizio di AI generativa, non dobbiamo inserire nella richiesta dati personali o informazioni cliniche identificabili di pazienti reali. L’esercizio interessante non è chiedere all’AI di fare il medico. È usarla per aiutarci a spiegare meglio ciò che il medico conosce e ha validato.
Per lavorare sulla chiarezza, un riferimento utile sono le indicazioni sul linguaggio chiaro dei National Institutes of Health.
3. Alleggerire il lavoro organizzativo
C’è poi una categoria di attività molto meno spettacolare, ma probabilmente tra le più interessanti: tutto quello che sta intorno al lavoro clinico. L’AI può aiutarci a preparare:
scalette per una riunione, checklist per attività di reparto, schemi di lavoro, materiali formativi, bozze di procedure o documenti interni.
In questi casi si possono utilizzare processi generici, informazioni non sensibili oppure esempi completamente inventati. È proprio qui che vedo uno dei possibili vantaggi più concreti dell’AI: non necessariamente fare qualcosa che prima era impossibile, ma ridurre il numero di passaggi necessari per arrivare a una buona prima bozza. La verifica finale e la responsabilità restano umane.
Il principio che accomuna i tre esempi di AI per i neurologi
Ricerca bibliografica, comunicazione e organizzazione sembrano attività molto diverse. In realtà condividono lo stesso modello:
AI → prima elaborazione → verifica professionale → utilizzo.
Il controllo umano è anche uno dei requisiti delle linee guida europee per un’intelligenza artificiale affidabile. La domanda più utile è: quale parte del mio processo posso affidare all’AI senza affidarle anche la decisione e la responsabilità?
È una distinzione che vale in molti lavori, ma che in medicina diventa particolarmente importante. L’incontro di Taranto mi ha confermato anche un’altra cosa: quando si parla di AI ai professionisti sanitari, trovo molto più interessante partire da piccoli casi d’uso verificabili che dalle grandi promesse sull’“AI che cambierà la medicina”. Perché spesso l’innovazione comincia da qualcosa di molto meno fantascientifico: una ricerca impostata meglio, una spiegazione più chiara o una riunione preparata con meno passaggi.
Per altri esempi, ho raccontato anche il corso di intelligenza artificiale per neurologi al Digital Neuro Hub di Cagliari.
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