Un lavoro fatto di incontri, discussioni collettive, confronti individuali e continue revisioni, con un obiettivo comune: rendere queste tecnologie realmente utili e accessibili ai medici.

Oggi questo patrimonio di conoscenze ed esperienze trova una prima concretizzazione in Medi Prompt, un’applicazione sviluppata all’interno dell’ecosistema Medi Suite di Genomedics, che raccoglie e organizza prompt strutturati per differenti attività professionali.

L’idea è semplice: permettere al medico di partire da un prompt già predisposto, completarlo con le informazioni necessarie e utilizzarlo senza dover ogni volta costruire da zero istruzioni complesse per un modello di intelligenza artificiale.

Naturalmente, la qualità di un prompt non garantisce da sola l’affidabilità della risposta. Rimangono indispensabili la valutazione critica del medico, la verifica delle informazioni e un utilizzo consapevole degli strumenti.

👉 Accedi a Medi Prompt dal sito: https://www.mediprompt.it

Un punto di partenza, non di arrivo

Il rilascio di Medi Prompt apre una nuova fase, quella della sperimentazione sul campo, della verifica e del miglioramento continuo.

Vorrei che questo strumento continuasse a crescere con lo stesso spirito con cui è nato: attraverso il contributo dei colleghi, la condivisione delle esperienze e la valutazione concreta della sua utilità.

Desidero ringraziare sinceramente tutti i colleghi che hanno contribuito a questo percorso. Credo che sia un bell’esempio di come una comunità professionale possa trasformare il confronto e la sperimentazione in strumenti concretamente utili.

E, soprattutto, di come l’innovazione in medicina abbia bisogno delle competenze e dell’esperienza di chi la medicina la pratica ogni giorno.

Utilizza Medi Prompt gratuitamente

Medi Prompt è disponibile gratuitamente per tutti i medici italiani.

Per iniziare è sufficiente accedere al sito ufficiale, scaricare l’applicazione e registrarsi. È possibile creare un nuovo account oppure utilizzare direttamente le proprie credenziali Google, grazie all’integrazione dell’autenticazione con servizi di terze parti.

👉 Accedi a Medi Prompt dal sito: https://www.mediprompt.it

Vi invito a provarlo, sperimentarne le funzionalità e condividere osservazioni e suggerimenti. Il contributo di ciascuno sarà prezioso per continuare a migliorarlo.

Da alcuni anni, insieme ai colleghi del gruppo di lavoro sull’Intelligenza Artificiale della SIMG, mi dedico alla costruzione, alla sperimentazione e al perfezionamento di prompt pensati per aiutare i medici a utilizzare in modo più efficace e consapevole gli strumenti di IA generativa.

È stato un percorso lungo, fatto di confronti, revisioni, sperimentazioni e continui miglioramenti. Un lavoro che nasce dalla convinzione che la qualità delle risposte dell’intelligenza artificiale dipenda anche dalla qualità delle domande che sappiamo porle.

Oggi questo lavoro sta prendendo una nuova forma.

Nasce MediPrompt

MediPrompt è una libreria organizzata di prompt clinici, selezionati, strutturati e sottoposti a revisione, accessibili attraverso un’interfaccia semplice e intuitiva.

L’obiettivo è permettere al medico di individuare rapidamente lo strumento più adatto alle proprie esigenze, completare soltanto le informazioni necessarie e utilizzare un prompt già predisposto, senza doverlo costruire ogni volta da zero.

La libreria comprende diverse aree della pratica professionale: dalla ricerca e valutazione delle evidenze scientifiche alla preparazione della documentazione clinica, dal ragionamento sui casi alla valutazione delle terapie, dalla comunicazione con i pazienti alla formazione e all’organizzazione dello studio medico.

Non si tratta semplicemente di raccogliere prompt, ma di mettere a disposizione un metodo.

Un modo per rendere più sistematico, riproducibile e consapevole l’utilizzo dell’IA, valorizzando l’esperienza maturata nel tempo e il lavoro di revisione condiviso.

Naturalmente, un prompt ben costruito non garantisce da solo la correttezza delle risposte. Rimangono indispensabili la verifica delle fonti, la valutazione critica dei risultati e la responsabilità professionale del medico.

Un patrimonio di conoscenze da condividere

Uno degli aspetti a cui tengo maggiormente è proprio la possibilità di trasformare questo lavoro in un patrimonio accessibile a tutta la comunità professionale.

Per questo MediPrompt sarà presto disponibile gratuitamente per tutti i medici italiani, all’interno dell’ecosistema MediSuite.

La libreria potrà inoltre evolvere nel tempo, accogliendo nuovi contenuti, aggiornamenti e miglioramenti derivanti dall’esperienza di utilizzo.

Credo che la diffusione responsabile dell’intelligenza artificiale in medicina passi anche da iniziative come questa: strumenti concreti, costruiti intorno ai bisogni dei professionisti, capaci di ridurre le barriere tecnologiche e di valorizzare le competenze cliniche.

Condivido una prima anteprima dell’interfaccia, in attesa di presentare MediPrompt nella sua versione definitiva.

Perché il vero valore dell’IA in medicina non è soltanto ciò che la tecnologia riesce a fare, ma ciò che permette ai medici di fare meglio.

Ho voluto sperimentare questa possibilità partendo da un’esigenza molto concreta, familiare a qualsiasi medico di medicina generale: preparare una scheda informativa da consegnare ai pazienti per spiegare come effettuare correttamente l’automisurazione domiciliare della pressione arteriosa.

L’obiettivo era realizzare un documento di due pagine A4. Nella prima, istruzioni semplici e facilmente comprensibili anche da persone anziane. Nella seconda, un diario di sette giorni nel quale registrare due misurazioni al mattino e due alla sera.

Un’attività apparentemente banale, che però richiede alcune competenze diverse: conoscenza delle raccomandazioni cliniche, capacità di tradurle in un linguaggio accessibile, organizzazione delle informazioni e competenze di impaginazione grafica.

Tradizionalmente avremmo utilizzato Word, PowerPoint o Canva, probabilmente recuperando informazioni da fonti differenti e dedicando una parte del tempo alla costruzione del documento.

Oggi possiamo affrontare lo stesso processo in maniera diversa.

Dall’intelligenza artificiale che scrive all’intelligenza artificiale che esegue

Ho utilizzato ChatGPT collegato direttamente a Canva, chiedendogli di seguire l’intero percorso, dalla proposta dei contenuti fino alla loro impaginazione.

È un esempio semplice di una trasformazione tecnologica più ampia.

I modelli linguistici stanno progressivamente acquisendo la capacità di interagire con strumenti esterni, utilizzare applicazioni, organizzare attività successive e contribuire alla produzione di risultati concretamente utilizzabili.

Queste capacità rappresentano uno degli aspetti più interessanti della cosiddetta AI agentica, anche se è opportuno distinguere tra una semplice integrazione con un’applicazione e un sistema realmente autonomo, capace di pianificare ed eseguire attività articolate.

Nel nostro esempio, ChatGPT contribuisce alla definizione del contenuto e all’organizzazione del lavoro, mentre Canva viene utilizzato per la realizzazione grafica.

Ciò che cambia è soprattutto il modo in cui il professionista interagisce con questi strumenti: invece di gestire manualmente ogni singolo passaggio, può descrivere il risultato che desidera ottenere, stabilendo regole, vincoli e momenti di verifica.

Il prompt: come ho impostato la richiesta

Una buona parte della qualità del risultato dipende dalle informazioni che forniamo inizialmente.

Ho quindi preparato un prompt sufficientemente dettagliato da definire non soltanto il documento da realizzare, ma anche il processo con cui arrivarci.

Lo riporto integralmente perché può essere copiato e adattato ad altri contesti clinici.

Prompt da copiare in ChatGPT

Voglio preparare una scheda informativa di due pagine A4, destinata ai miei pazienti, per spiegare come effettuare correttamente l’automisurazione domiciliare della pressione arteriosa.

Il documento deve essere adatto anche a persone anziane, con linguaggio semplice, caratteri grandi, buona leggibilità e una grafica professionale ma sobria.

La prima pagina deve spiegare come scegliere il misuratore, come prepararsi alla misurazione, quale posizione assumere e quando effettuare le rilevazioni.

La seconda pagina deve contenere un diario di sette giorni, con spazio per registrare due misurazioni al mattino e due alla sera, e un campo per eventuali annotazioni.

Utilizza come riferimento clinico le raccomandazioni ESC 2024 sul monitoraggio domiciliare della pressione arteriosa. Segnalami le informazioni che non riesci a verificare. Non aggiungere autonomamente indicazioni terapeutiche o istruzioni per modificare i farmaci.

Prima di realizzare il documento in Canva, proponimi i testi e la struttura delle due pagine. Voglio approvarli e correggerli prima di procedere all’impaginazione.

È una richiesta relativamente breve, ma contiene quasi tutti gli elementi necessari per guidare il lavoro.

Perché questo prompt è strutturato in questo modo?

Proviamo a esaminarlo, perché la tecnica può essere applicata a molte altre attività professionali.

1. Definire un obiettivo concreto

La richiesta non è genericamente quella di spiegare l’ipertensione arteriosa, ma di produrre un documento di due pagine A4 con una funzione precisa: aiutare il paziente a eseguire correttamente una procedura e registrarne i risultati.

Il modello conosce così il tipo di risultato atteso e il contesto nel quale verrà utilizzato.

2. Descrivere i destinatari

Un documento destinato ai pazienti non può utilizzare lo stesso linguaggio di un articolo scientifico. Ho inoltre specificato che deve essere adatto a persone anziane, introducendo requisiti espliciti di leggibilità, semplicità e accessibilità.

Questa informazione influenza sia la scrittura sia le successive scelte grafiche.

3. Stabilire il riferimento scientifico

Ho indicato le raccomandazioni ESC 2024, chiedendo di utilizzarle come fonte clinica e di segnalare le informazioni non verificabili.

È un passaggio particolarmente importante in medicina. I modelli linguistici possono produrre contenuti plausibili anche quando le informazioni sono incomplete o inesatte. Specificare le fonti aiuta a delimitare il contesto scientifico, ma non garantisce automaticamente che il modello le abbia consultate o interpretate correttamente.

La verifica rimane quindi necessaria.

4. Definire ciò che l’AI non deve fare

Ho esplicitamente escluso indicazioni terapeutiche e istruzioni autonome sulla modifica dei farmaci.

Un materiale educativo generale non deve trasformarsi, attraverso un’aggiunta non richiesta, in uno strumento che suggerisce decisioni cliniche individuali.

Indicare i limiti dell’attività affidata all’AI è importante quanto descriverne gli obiettivi.

5. Introdurre un punto di controllo prima dell’esecuzione

Questo è probabilmente l’elemento più significativo dell’intero esperimento.

Ho chiesto a ChatGPT di presentarmi prima i testi e la struttura del documento, attendendo la mia approvazione prima di procedere alla realizzazione in Canva.

In questo modo il processo viene suddiviso in due fasi distinte: elaborazione e revisione dei contenuti, seguite dalla produzione del documento.

È una forma molto semplice di human-in-the-loop, cioè un modello operativo nel quale il professionista mantiene la responsabilità di verificare e autorizzare i passaggi rilevanti.

Dalla revisione dei contenuti alla realizzazione in Canva

Dopo la prima richiesta, ChatGPT ha proposto i contenuti suddivisi nelle due pagine, con le istruzioni per la misurazione e la struttura del diario.

Questo mi ha consentito di esaminare il testo prima che fosse trasformato in un documento grafico.

Una volta approvati i contenuti, ho utilizzato una seconda istruzione molto semplice:

«Ok, procedi in Canva».

A quel punto ChatGPT ha avviato la generazione del documento attraverso l’integrazione con Canva, utilizzando le indicazioni approvate.

La produzione grafica rappresenta tuttavia un ulteriore passaggio da verificare: occorre controllare che il documento rispetti effettivamente il formato richiesto, che tutti i testi siano presenti, che le dimensioni dei caratteri siano adeguate e che gli spazi del diario siano sufficienti per scrivere a mano.

Anche questa verifica finale deve precedere la distribuzione ai pazienti.

Un metodo applicabile a molte altre attività cliniche

L’esempio della pressione arteriosa è soltanto uno dei possibili utilizzi.

Pensiamo ai materiali per l’educazione terapeutica delle persone con diabete, alle istruzioni per prepararsi a un esame diagnostico, alle schede sugli stili di vita, ai diari dei sintomi o ai documenti informativi dedicati alle patologie croniche.

In tutti questi casi, il medico dispone delle competenze per definire i contenuti clinici, mentre l’intelligenza artificiale può contribuire a organizzarli, semplificarli e trasformarli in materiali fruibili.

Possiamo persino immaginare, in prospettiva, un ecosistema nel quale linee guida, raccomandazioni scientifiche e materiali educativi verificati vengano utilizzati per produrre documenti differenti in funzione delle necessità del professionista e delle caratteristiche del destinatario.

Naturalmente, quanto più questi strumenti si avvicinano a contenuti personalizzati sul singolo paziente o al supporto delle decisioni cliniche, tanto maggiore diventa l’attenzione necessaria alla validazione, alla protezione dei dati e alla corretta delimitazione delle loro funzioni.

Per questo esempio non è stato necessario utilizzare alcuna informazione sanitaria personale. Un aspetto da non sottovalutare quando sperimentiamo servizi esterni alla nostra infrastruttura clinica.

Misurare Bene La Pressione A Casa Guida E Diario 7 Giorni

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Riferimento scientifico

2024 ESC Guidelines for the management of elevated blood pressure and hypertension. European Heart Journal. 2024;45:3912–4018.

DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehae178

Nota: l’esempio descrive un flusso di lavoro assistito dall’AI. I documenti clinici generati richiedono una verifica scientifica, editoriale e grafica prima del loro utilizzo con i pazienti.

Ho scelto di mantenere disponibile gratuitamente la versione digitale, affiancandole ora la versione cartacea per chi preferisce leggere, sottolineare e conservare il libro su carta.

Versione cartacea disponibile anche su Amazon al seguente indirizzo: https://www.amazon.it/dp/B0HL3M8WLQ

Scriverlo è stato, in realtà, il modo per mettere ordine in una domanda che mi accompagna da tempo: che cosa significa oggi cercare davvero bene un’informazione scientifica?

La domanda potrebbe sembrare banale. Non lo è affatto.

Per molti anni cercare la letteratura scientifica ha significato soprattutto imparare a utilizzare correttamente banche dati come PubMed, costruire query efficaci, conoscere gli operatori booleani, utilizzare i MeSH, comprendere la differenza tra sensibilità e precisione di una ricerca. Tutte competenze che rimangono valide.

Nel frattempo, però, qualcosa è cambiato profondamente.

Oggi possiamo porre una domanda in linguaggio naturale a un motore semantico, chiedere a un sistema di confrontare decine di studi, interrogare direttamente un insieme di documenti, ottenere una sintesi della letteratura o affidare a un agente di Deep Research una ricerca che fino a pochi anni fa avrebbe richiesto molto tempo.

La quantità di conoscenza accessibile è aumentata. La velocità con cui possiamo attraversarla è cresciuta ancora di più.

E proprio per questo il metodo diventa più importante, non meno.

Il problema non è trovare una risposta

Un medico ha bisogno di informazioni pertinenti, verificabili e aggiornate, spesso nel poco tempo disponibile tra un paziente e l’altro.

La difficoltà è evidente. La letteratura scientifica cresce continuamente, le linee guida vengono aggiornate, nuovi studi modificano quello che pensavamo di sapere e nessun professionista può realisticamente leggere tutto ciò che viene pubblicato nel proprio ambito.

L’intelligenza artificiale offre una risposta potente a questo problema perché riduce drasticamente l’attrito nell’accesso alla conoscenza.

Ma introduce contemporaneamente un rischio nuovo.

Ottenere una risposta è diventato semplicissimo, capire se quella risposta è affidabile rimane difficile.

Una sintesi può essere convincente e allo stesso tempo incompleta. Una citazione può sembrare pertinente ma non sostenere realmente l’affermazione per cui viene utilizzata. Una ricerca può produrre molti risultati e aver comunque escluso gli studi più importanti. Un modello può rispondere con grande sicurezza anche quando l’evidenza disponibile è debole o contraddittoria.

Per questo considero essenziale mantenere una distinzione molto chiara tra la capacità di utilizzare uno strumento e la capacità di valutare ciò che quello strumento produce.

Da PubMed alla Deep Research

Il libro nasce da questa convinzione e segue volutamente un percorso progressivo.

Si parte dalla formulazione della domanda clinica, dal PICO e dalla ricerca tradizionale in PubMed. Non perché questi strumenti appartengano al passato, ma perché rappresentano ancora le fondamenta del metodo.

Da lì il percorso attraversa i principi dell’Evidence Based Medicine e arriva progressivamente ai motori di ricerca semantica, ai sistemi che consentono di interrogare la letteratura attraverso il linguaggio naturale, agli strumenti ancorati alle fonti e infine agli agenti di Deep Research.

Ho cercato di evitare un semplice catalogo di applicazioni. Gli strumenti cambiano troppo rapidamente perché avrebbe senso costruire un libro intorno ai loro nomi.

Mi interessava piuttosto spiegare quando utilizzare uno strumento, per quale tipo di domanda e con quali cautele.

Per questo l’impostazione è volutamente pratica. Nel libro ci sono esempi, esercizi, strategie operative, prompt commentati e piccoli tutorial che permettono di provare direttamente molti dei concetti descritti.

L’obiettivo non è trasformare il medico in un esperto di intelligenza artificiale, ma aiutarlo a sviluppare una competenza che credo diventerà sempre più importante: saper utilizzare l’AI per accedere alla conoscenza scientifica senza delegarle il giudizio sulla qualità della conoscenza stessa.

Evidence Intelligence

È da qui che nasce il concetto che dà il titolo al libro.

Per Evidence Intelligence intendo la capacità di combinare il metodo dell’Evidence Based Medicine con i nuovi strumenti di intelligenza artificiale per cercare, comprendere, confrontare e verificare le evidenze scientifiche in modo più efficace.

Il processo può essere riassunto in quattro passaggi:

chiarire il bisogno, costruire la ricerca, esaminare le evidenze e verificare ciò che l’IA restituisce.

L’intelligenza artificiale può intervenire in ciascuno di questi passaggi e renderli più rapidi. Non può però eliminare la necessità di comprenderli.

È anche il motivo per cui una frase è diventata, durante la scrittura, una sorta di filo conduttore dell’intero libro:

da PubMed al prompt cambia lo strumento, non cambia la necessità di formulare bene la domanda.

Più utilizzo questi sistemi, più ne sono convinto.

Le tecnologie continueranno a cambiare. Alcuni degli strumenti descritti nel libro probabilmente tra pochi anni saranno profondamente diversi, altri verranno sostituiti da soluzioni che oggi ancora non conosciamo.

La capacità di formulare una buona domanda, riconoscere una fonte affidabile, leggere criticamente uno studio e distinguere ciò che sappiamo da ciò che pensiamo di sapere rimarrà invece centrale.

Il libro è disponibile

Ho deciso di rendere Evidence Intelligence integralmente disponibile sul mio sito, in modo che possa essere letto, utilizzato e condiviso facilmente.

Potete scaricarlo qui:

https://www.iacopocricelli.it/evidence-intelligence-dalla-ricerca

Il libro completo è disponibile gratuitamente online e, da oggi, anche in versione cartacea su Amazon.

Se lo leggerete, in digitale o su carta, mi farà piacere ricevere osservazioni, critiche e suggerimenti. Evidence Intelligence nasce come una guida pratica, ma anche come un progetto destinato a evolvere insieme agli strumenti che racconta.

In questo senso considero questa pubblicazione meno come il punto di arrivo di un lavoro e più come l’inizio di una conversazione su come cambierà il nostro rapporto con la conoscenza scientifica. E, soprattutto, su quale parte di quel rapporto dovremo continuare a tenere saldamente nelle nostre mani.

Come usare questi prompt

Sostituisci i campi da compilare tra parentesi quadre e fornisci i documenti necessari. Il tag PubMed [tiab] è parte della sintassi della query e non va sostituito. Copia ogni prompt con il pulsante oppure seleziona il testo nel riquadro. Le istruzioni di preparazione e controllo accompagnano i prompt e restano fuori dal testo da copiare.

Fase 1 · Cercare l’evidenza

1. Dal quesito clinico alla query PubMed

Quando usarlo. Quando devi trasformare una domanda in blocchi concettuali, termini MeSH e parole libere.

Prima di iniziare. Inserisci il quesito nel campo tra parentesi quadre. Precisa se vuoi orientarti sul tema o preparare una ricerca sistematica.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Esegui la query in PubMed, esamina avvisi e Search Details in Advanced. Controlla la pertinenza e il recupero di eventuali studi rilevanti già noti. Conserva query, data e filtri.

2. Domanda sugli effetti di un intervento

Quando usarlo. Per cercare evidenze su un confronto clinico definito.

Prima di iniziare. Compila [popolazione], [intervento], [confronto] ed [esito]. Usa fonti recuperabili e verificabili.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Verifica che popolazione, confronto ed esiti degli studi corrispondano alla domanda. Le dichiarazioni dell’AI sull’incertezza devono essere controllate sulle fonti.

3. Aggiornamento su un tema

Quando usarlo. Per una prima ricognizione delle evidenze disponibili su un argomento definito.

Prima di iniziare. Sostituisci [tema]. Usa una modalità con ricerca delle fonti aggiornata; se lavori su documenti caricati, esplicita quali sono.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Controlla data, pertinenza e contenuto delle fonti principali. Una sintesi generale può richiedere un quesito più circoscritto.

4. Mappa iniziale con Deep Research

Quando usarlo. Per esplorare un argomento e individuare le fonti da approfondire.

Prima di iniziare. Sostituisci [tema] e usa una modalità che possa cercare e citare fonti esterne.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Apri i riferimenti principali e verifica che sostengano le affermazioni. La mappa iniziale non equivale a una revisione sistematica.

Fase 2 · Leggere e sintetizzare

5. Sintesi critica di un articolo

Quando usarlo. Quando hai già identificato un articolo e vuoi organizzarne gli elementi principali.

Prima di iniziare. Carica l’articolo completo quando disponibile. Se fornisci soltanto l’abstract, segnala esplicitamente questo limite.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Confronta la sintesi con il documento. Distingui informazioni assenti, limiti dichiarati e interpretazioni del sistema.

6. Confronto tra studi

Quando usarlo. Quando devi confrontare un gruppo di studi già identificati.

Prima di iniziare. Fornisci i documenti e specifica quali sottogruppi ti interessano. Dichiara se alcuni testi sono disponibili soltanto come abstract.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Verifica confronti, sottogruppi ed esiti. Non trattare come equivalenti studi con domande o popolazioni differenti.

7. Interrogare una linea guida caricata

Quando usarlo. Per ricavare raccomandazioni da un documento già identificato e controllato.

Prima di iniziare. Carica la linea guida e sostituisci [tema]. Per confrontare due versioni devi fornire entrambe.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Apri le sezioni citate. Mantieni il sistema di classificazione adottato dal documento e verifica quale versione stai leggendo.

Fase 3 · Verificare la risposta e approfondire le evidenze

8. Prompt di verifica delle fonti e dei dati

Quando usarlo. Dopo una risposta che contiene affermazioni cliniche o risultati numerici.

Prima di iniziare. Usa la conversazione contenente la risposta da verificare o allegala integralmente.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Controlla direttamente riferimenti, misure d’effetto, direzione, periodo di osservazione e valori. Non accettare la sola autocertificazione del modello.

9. Prompt per raccogliere elementi sul rischio di bias

Quando usarlo. Per raccogliere informazioni verificabili sulla validità interna di uno specifico risultato.

Prima di iniziare. Indica esito e confronto. Fornisci testo completo, protocollo e allegati quando disponibili.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Il giudizio richiede strumenti appropriati al disegno e competenze metodologiche e cliniche. Il prompt non sostituisce una valutazione formale.

10. Prompt per verificare la trasferibilità

Quando usarlo. Per confrontare la popolazione studiata con il caso o il contesto di interesse.

Prima di iniziare. Descrivi un caso didattico senza dati identificativi e fornisci gli studi da confrontare.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Una limitata trasferibilità non dimostra da sola un problema di validità interna. L’assenza di dati su un gruppo non prova l’inefficacia.

La verifica finale resta al lettore

Apri la fonte primaria e controlla che dica davvero ciò che l’AI sostiene. Nessun prompt può sostituire questo passaggio.

Obiettivo

Salvare una ricerca e ricevere periodicamente via email le segnalazioni dei nuovi risultati.

Da dove partire

Una query PubMed già controllata, relativa a un quesito che vuoi seguire nel tempo, per esempio sull’anticoagulazione negli anziani con fibrillazione atriale.

1. Esegui e controlla la query

Accedi a PubMed con il tuo account My NCBI, esegui la query e controlla i risultati. Conserva query e data. Non applicare automaticamente il filtro «Free full text» o limiti temporali.

2. Attiva l’alert

Seleziona «Create alert», assegna un nome riconoscibile alla ricerca e attiva gli aggiornamenti email. Scegli la frequenza settimanale e il formato «Abstract», verifica l’indirizzo destinatario e salva.

3. Esamina i risultati

Quando ricevi l’alert, apri l’elenco completo dei risultati. Esamina titoli e abstract per individuare i documenti pertinenti al tuo quesito.

4. Aggiorna la raccolta

Salva i riferimenti utili nella tua raccolta bibliografica, controllando eventuali duplicati tramite PMID o DOI. Recupera il testo completo dei lavori che meritano una lettura approfondita.

5. Rivedi la ricerca nel tempo

Se le segnalazioni sono poco pertinenti, rivedi termini e filtri della query salvata. Conserva la data e le modifiche apportate.

Risultato atteso

Una ricerca salvata in My NCBI, con un alert settimanale attivo e una raccolta bibliografica da aggiornare con i riferimenti pertinenti.

Da ricordare

L’alert segnala nuovi risultati della ricerca salvata; la loro pertinenza e qualità richiedono una valutazione. L’assenza di email non dimostra l’assenza di novità. Per seguire linee guida e comunicazioni regolatorie occorrono anche fonti dedicate.

Per le impostazioni dell’alert: documentazione ufficiale My NCBI.

Come usare questi testi

Copia il testo e sostituisci i campi tra parentesi quadre. Fornisci i documenti indicati e verifica le risposte sulle fonti. Se il pulsante non è disponibile, seleziona il testo nel riquadro e copialo con il comando del tuo dispositivo.

Verificare fonti e dati numerici

Appendice B · Versione aggiornata del prompt di verifica

Quando usarlo. Dopo una risposta che contiene affermazioni cliniche o risultati numerici.

Prima di iniziare. Usa la conversazione contenente la risposta da verificare o allegala integralmente.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Controlla direttamente riferimenti, misure d’effetto, direzione, periodo di osservazione e valori. Non accettare la sola autocertificazione del modello.

Controllare lo stato editoriale di una fonte

Capitolo 9 · Una fonte può cambiare

Quando usarlo. Per distinguere articolo, preprint e altre forme di pubblicazione, cercando eventuali aggiornamenti.

Prima di iniziare. Fornisci DOI, PMID o riferimento completo. Serve la consultazione di fonti aggiornate; segnala le verifiche non eseguibili.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Verifica sulla pagina dell’editore, su PubMed e, quando presente, tramite Crossmark. Leggi il contenuto degli avvisi.

Cercare che cosa è successo dopo uno studio

Capitolo 9 · Il follow-up della fonte

Quando usarlo. Quando una conclusione dipende da un lavoro importante e vuoi cercare evidenze successive.

Prima di iniziare. Fornisci il riferimento dello studio e usa una modalità con ricerca delle fonti.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Distingui semplici citazioni, repliche e sintesi che riesaminano lo stesso quesito.

Raccogliere elementi sul rischio di bias

Capitolo 9 e Appendice B · Rischio di bias

Quando usarlo. Per raccogliere informazioni verificabili sulla validità interna di uno specifico risultato.

Prima di iniziare. Indica esito e confronto. Fornisci testo completo, protocollo e allegati quando disponibili.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Il giudizio richiede strumenti appropriati al disegno e competenze metodologiche e cliniche. Il prompt non sostituisce una valutazione formale.

Verificare la trasferibilità

Capitolo 9 e Appendice B · Trasferibilità

Quando usarlo. Per confrontare la popolazione studiata con il caso o il contesto di interesse.

Prima di iniziare. Descrivi un caso didattico senza dati identificativi e fornisci gli studi da confrontare.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Una limitata trasferibilità non dimostra da sola un problema di validità interna. L’assenza di dati su un gruppo non prova l’inefficacia.

Come usare questi testi

Copia il testo e sostituisci i campi tra parentesi quadre. Fornisci i documenti indicati e verifica le risposte sulle fonti. Se il pulsante non è disponibile, seleziona il testo nel riquadro e copialo con il comando del tuo dispositivo.

Statine nell’anziano: formulare la ricerca

Capitolo 8 · Caso 1

Quando usarlo. Per esplorare la domanda sulla prevenzione primaria nella popolazione indicata.

Prima di iniziare. Usa uno strumento che recuperi fonti consultabili. Il testo formula una domanda, non anticipa una conclusione clinica.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Distingui gli esiti cardiovascolari dagli altri esiti, controlla la popolazione effettivamente studiata e consulta le fonti aggiornate.

Anticoagulazione: distinguere inizio della terapia e switch

Capitolo 8 · Caso 2

Quando usarlo. Per organizzare gli studi senza confondere popolazioni già trattate e mai anticoagulate.

Prima di iniziare. Fornisci gli studi pertinenti o verifica quali documenti lo strumento può consultare.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Controlla trattamento precedente, definizione di fragilità, outcome e follow-up. Tieni distinti studi originali e revisioni.

Esaminare lo sviluppo di una linea guida

Capitolo 8 · Approfondimento sulle linee guida

Quando usarlo. Prima di utilizzare le raccomandazioni, per raccogliere informazioni sul metodo di sviluppo.

Prima di iniziare. Carica la versione ufficiale della linea guida e gli allegati metodologici disponibili.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. L’estrazione non equivale a una valutazione AGREE II. Esamina gli allegati, le informazioni mancanti e la necessità di competenze metodologiche.

Interrogare le raccomandazioni di una linea guida

Appendice B · Versione generale del prompt del Capitolo 8

Quando usarlo. Per ricavare raccomandazioni da un documento già identificato e controllato.

Prima di iniziare. Carica la linea guida e sostituisci [tema]. Per confrontare due versioni devi fornire entrambe.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Apri le sezioni citate. Mantieni il sistema di classificazione adottato dal documento e verifica quale versione stai leggendo.

Mettere alla prova una propria interpretazione

Capitolo 8 · Leggere il trial FRAIL-AF

Quando usarlo. Per cercare nel testo gli elementi che rendono eccessiva un’interpretazione.

Prima di iniziare. Carica il testo dei risultati FRAIL-AF, DOI 10.1161/CIRCULATIONAHA.123.066485. Non utilizzare al suo posto il protocollo.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. La frase iniziale è un’ipotesi da criticare, non una conclusione del libro. Controlla ogni obiezione sul trial originale.

Mappare un’area terapeutica con Deep Research

Capitolo 8 · Mappare una classe farmacologica emergente

Quando usarlo. Per una ricognizione iniziale delle fonti e delle aree di incertezza.

Prima di iniziare. Sostituisci [area terapeutica] e attiva una modalità con ricerca delle fonti.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Controlla i riferimenti chiave e approfondisci i punti deboli con ricerche mirate. La mappa è il punto di partenza del lavoro.

Come usare questi testi

Copia il testo e sostituisci i campi tra parentesi quadre. Fornisci i documenti indicati e verifica le risposte sulle fonti. Se il pulsante non è disponibile, seleziona il testo nel riquadro e copialo con il comando del tuo dispositivo.

Confronto tra studi

Appendice B · Confronto tra studi

Quando usarlo. Quando devi confrontare un gruppo di studi già identificati.

Prima di iniziare. Fornisci i documenti e specifica quali sottogruppi ti interessano. Dichiara se alcuni testi sono disponibili soltanto come abstract.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Verifica confronti, sottogruppi ed esiti. Non trattare come equivalenti studi con domande o popolazioni differenti.

Le cinque domande prima di scegliere

Che cosa devo ottenere? Quanto conta sbagliare? Su quali fonti lavora lo strumento? Quanto posso verificare il percorso? Posso usarlo qui, per questo scopo e con questi dati?

Quattro livelli di approfondimento

Orientamento immediato, verifica preliminare e approfondimento, sintesi strutturata, ricerca sistematica. Sono percorsi da scegliere in funzione del quesito; il tempo impiegato dall’AI non trasforma da solo una ricerca in una revisione sistematica.

1. Dati necessari

Quali dati devi utilizzare? Riducili al minimo necessario e valuta se la persona rimane identificabile anche dopo aver rimosso il nome.

2. Trattamento e conservazione

Chi tratta i dati, per quali finalità, per quanto tempo e con quali eventuali trasferimenti o utilizzi per l’addestramento? Quali documenti descrivono queste condizioni?

3. Dichiarazioni e contesto reale

Verifica quali garanzie sono documentate e se riguardano il piano, l’account e la modalità di utilizzo effettivi.

4. Destinazione d’uso

Quale funzione dichiara il fabbricante? Distingui la consultazione della letteratura dal supporto a decisioni diagnostiche o terapeutiche.

5. Regole dell’organizzazione

Controlla quali strumenti, account e categorie di dati sono ammessi nella tua organizzazione.

6. Ruoli e responsabilità

Individua le competenze necessarie per la valutazione e documenta chi è responsabile dei diversi passaggi. Le questioni irrisolte richiedono un approfondimento con le figure competenti.

Riferimento nel libro

Scheda ricavata dal Capitolo 6, «6 regole d’oro per un uso conforme e prudente». Consulta documentazione e condizioni aggiornate prima di utilizzare uno strumento.

Come usare questi testi

Copia il testo e sostituisci i campi tra parentesi quadre. Fornisci i documenti indicati e verifica le risposte sulle fonti. Se il pulsante non è disponibile, seleziona il testo nel riquadro e copialo con il comando del tuo dispositivo.

Elicit · Domanda iniziale

Capitolo 5 · Prova tu con Elicit

Quando usarlo. Per avviare l’esplorazione su anticoagulazione, età avanzata e fragilità.

Prima di iniziare. Nel tutorial si utilizza Research agent. Conserva domanda e data della ricerca.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Seleziona un piccolo gruppo di studi originali pertinenti e verifica quali testi lo strumento può consultare.

Elicit · Richiesta delle colonne

Capitolo 5 · Prova tu con Elicit

Quando usarlo. Dopo aver selezionato gli studi, per costruire la tabella di confronto.

Prima di iniziare. Usa la stessa conversazione e i documenti selezionati nel passaggio precedente.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Controlla i campi sugli articoli, soprattutto trattamento precedente, confronto ed esclusioni. La tabella è un esercizio di estrazione, non una revisione sistematica.

Consensus · Esercizio aerobico e pressione arteriosa

Capitolo 5 · Prova tu con Consensus

Quando usarlo. Per esplorare il quesito e verificare una fonte citata nella sintesi.

Prima di iniziare. Inserisci la domanda in Consensus e annota la data. Apri almeno una fonte citata e identifica il tipo di documento.

Domanda di ricerca da copiare

Controllo del lettore. Controlla popolazione, esercizio, comparatore, durata ed esiti. Una riduzione pressoria non dimostra automaticamente una riduzione di infarti, ictus o mortalità. Il Consensus Meter non equivale a una meta-analisi.

Humata · Leggere il protocollo FRAIL-AF

Capitolo 5 · Prova tu con Humata

Quando usarlo. Per estrarre criteri e metodi da un protocollo senza attribuirgli risultati non presenti.

Prima di iniziare. Carica soltanto il protocollo FRAIL-AF, BMJ Open 2019, DOI 10.1136/bmjopen-2019-032488. È il protocollo, non la pubblicazione dei risultati.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Confronta inclusione, esclusione e outcome previsto con il PDF. Distingui i dati di altri studi citati nell’introduzione dai risultati del trial.

Humata · Domanda di controllo

Capitolo 5 · Prova tu con Humata, passaggio 5

Quando usarlo. Dopo l’estrazione, per verificare che il sistema riconosca il tipo di documento.

Prima di iniziare. Mantieni selezionato il medesimo protocollo.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. La risposta va verificata nel PDF selezionato.

EvidenceHunt · Dal dubbio alle fonti

Capitolo 5 · Prova tu con EvidenceHunt

Quando usarlo. Per esplorare la letteratura pertinente a un caso didattico di nuova diagnosi, mai anticoagulato.

Prima di iniziare. Il caso didattico riguarda una persona di 78 anni con fragilità e fibrillazione atriale. Il compito è orientare la lettura, non prescrivere.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Apri due riferimenti e verifica popolazione, terapia precedente, confronto e tipo di studio.

EvidenceHunt · Controllare il trattamento precedente

Capitolo 5 · Prova tu con EvidenceHunt, approfondimento

Quando usarlo. Nella stessa conversazione, dopo la prima risposta con riferimenti.

Prima di iniziare. Fornisci i testi accessibili se lo strumento non può consultarli.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Verifica la classificazione sulle fonti. Se compare FRAIL-AF, controlla la terapia già assunta dai partecipanti.

Paperpal · Testo da ottimizzare

Capitolo 5 · Prova tu con Paperpal

Quando usarlo. Per esercitare la revisione linguistica su un testo didattico.

Prima di iniziare. Incolla nell’editor, seleziona un estratto e usa la funzione di revisione linguistica descritta nel tutorial. Il testo non è l’abstract di uno studio realmente condotto.

Testo didattico da copiare

Controllo del lettore. Mantieni espliciti il carattere programmato del lavoro, la distinzione fra inizio e switch e l’assenza di risultati. Non trasformare il testo in una raccomandazione.

ChatGPT · Due quesiti PICO distinti

Capitolo 5 · Prova tu con ChatGPT

Quando usarlo. Per formulare la domanda prima di cercare le evidenze.

Prima di iniziare. Apri una conversazione testuale e usa i due scenari didattici contenuti nel prompt.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Devono emergere due confronti distinti e le informazioni mancanti, senza una risposta terapeutica.

Scite · Un esercizio di lettura delle citazioni

Cerca il DOI 10.1136/bmjopen-2019-032488, apri il report delle citazioni e leggi i contesti. Distingui supporting, contrasting e mentioning. Apri gli articoli citanti e annota che cosa aggiungono. Le classificazioni non sono voti alla qualità dello studio. Questo esercizio non richiede un prompt.

Zotero · Dal quesito alla biblioteca

Crea una raccolta tematica, salva cinque riferimenti da PubMed, verifica i metadati, aggiungi i PDF disponibili e una nota di pertinenza. Genera la bibliografia e controllala. Anche questo è un esercizio operativo, senza un prompt da incollare.

Come usare questi testi

Copia il testo e sostituisci i campi tra parentesi quadre. Fornisci i documenti indicati e verifica le risposte sulle fonti. Se il pulsante non è disponibile, seleziona il testo nel riquadro e copialo con il comando del tuo dispositivo.

Leggere un articolo con una sintesi strutturata

Appendice B · Sintesi critica di un articolo

Quando usarlo. Quando hai già identificato un articolo e vuoi organizzarne gli elementi principali.

Prima di iniziare. Carica l’articolo completo quando disponibile. Se fornisci soltanto l’abstract, segnala esplicitamente questo limite.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Confronta la sintesi con il documento. Distingui informazioni assenti, limiti dichiarati e interpretazioni del sistema.

Mappa iniziale con Deep Research

Appendice B · Mappa iniziale con Deep Research

Quando usarlo. Per esplorare un argomento e individuare le fonti da approfondire.

Prima di iniziare. Sostituisci [tema] e usa una modalità che possa cercare e citare fonti esterne.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Apri i riferimenti principali e verifica che sostengano le affermazioni. La mappa iniziale non equivale a una revisione sistematica.

Quali documenti ha consultato il sistema?

Verifica se la risposta usa conoscenze interne del modello, risultati web, abstract o testi completi. La presenza di citazioni non risolve da sola questa distinzione.

Come usare questi testi

Copia il testo e sostituisci i campi tra parentesi quadre. Fornisci i documenti indicati e verifica le risposte sulle fonti. Se il pulsante non è disponibile, seleziona il testo nel riquadro e copialo con il comando del tuo dispositivo.

Domanda sugli effetti di un intervento

Appendice B · Domanda sugli effetti di un intervento

Quando usarlo. Per cercare evidenze su un confronto clinico definito.

Prima di iniziare. Compila [popolazione], [intervento], [confronto] ed [esito]. Usa fonti recuperabili e verificabili.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Verifica che popolazione, confronto ed esiti degli studi corrispondano alla domanda. Le dichiarazioni dell’AI sull’incertezza devono essere controllate sulle fonti.

Esercizio collegato: due scenari, due quesiti PICO

Capitolo 5 · Prova tu con ChatGPT

Quando usarlo. Per distinguere l’inizio di una terapia dal cambiamento di un trattamento già in corso.

Prima di iniziare. È un caso didattico. Per questa attività non serve chiedere al modello di cercare studi.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Il risultato deve contenere due quesiti distinti e le informazioni mancanti. Non deve indicare quale terapia prescrivere.

Il quesito viene prima della risposta

La struttura aiuta a precisare la domanda. Non garantisce la qualità delle fonti, la fedeltà della sintesi o la validità della conclusione.

Come usare questi testi

Copia il testo e sostituisci i campi tra parentesi quadre. Fornisci i documenti indicati e verifica le risposte sulle fonti. Se il pulsante non è disponibile, seleziona il testo nel riquadro e copialo con il comando del tuo dispositivo.

Dal quesito clinico alla query PubMed

Capitolo 2 · Rimando all’Appendice B

Quando usarlo. Quando devi trasformare una domanda in blocchi concettuali, termini MeSH e parole libere.

Prima di iniziare. Inserisci il quesito nel campo tra parentesi quadre. Precisa se vuoi orientarti sul tema o preparare una ricerca sistematica.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Esegui la query in PubMed, esamina avvisi e Search Details in Advanced. Controlla la pertinenza e il recupero di eventuali studi rilevanti già noti. Conserva query, data e filtri.

OR e AND nella stessa strategia

OR collega sinonimi e alternative dello stesso concetto. AND collega i blocchi concettuali necessari. MeSH e testo libero si completano; aggiungere tutti gli elementi del PICO alla query può escludere studi pertinenti.

Come usare questi testi

Copia il testo e sostituisci i campi tra parentesi quadre. Fornisci i documenti indicati e verifica le risposte sulle fonti. Se il pulsante non è disponibile, seleziona il testo nel riquadro e copialo con il comando del tuo dispositivo.

Aggiornamento su un tema

Appendice B · Aggiornamento su un tema

Quando usarlo. Per una prima ricognizione delle evidenze disponibili su un argomento definito.

Prima di iniziare. Sostituisci [tema]. Usa una modalità con ricerca delle fonti aggiornata; se lavori su documenti caricati, esplicita quali sono.

Prompt da copiare

Controllo del lettore. Controlla data, pertinenza e contenuto delle fonti principali. Una sintesi generale può richiedere un quesito più circoscritto.

Scegli il bisogno prima dello strumento

Al punto di cura individua la fonte pertinente alla decisione. Per aggiornarti verifica le novità rispetto a ciò che già conosci. Per approfondire definisci un percorso di ricerca documentabile.

Dire che l’AI cambierà tutto è una formula efficace, ma aiuta poco chi deve capire come utilizzarla tra una visita, una prescrizione, un dubbio clinico e le attività necessarie a seguire i propri pazienti. Mi interessa costruire una chiave di lettura che renda comprensibile questa trasformazione a partire dal lavoro reale.

Più passa il tempo, più mi convinco che i medici utilizzeranno strumenti diversi, con funzioni e responsabilità differenti, integrati in momenti diversi del processo di cura. Nell’infografica ho organizzato questa prospettiva in tre livelli.

Il primo livello: gli assistenti generalisti

È il livello del pensiero, della scrittura e della comunicazione. Comprende gli strumenti che aiutano a sintetizzare un documento, preparare una presentazione, riordinare appunti, scrivere una mail o rendere più chiara una spiegazione.

Il loro contributo riguarda la produttività cognitiva generale: ridurre il tempo necessario a dare forma alle informazioni e facilitare il lavoro sui contenuti. Anche per un medico, una parte della giornata è fatta di queste attività.

Qui conta imparare a formulare richieste precise, fornire il contesto necessario e verificare il risultato. La capacità di produrre un testo convincente, però, non basta a stabilire che uno strumento sia adatto a sostenere una valutazione clinica.

Il secondo livello: gli assistenti medici specializzati

Quando la domanda riguarda la conoscenza clinica, diventano centrali le fonti, il loro aggiornamento, la pertinenza delle evidenze e la possibilità di verificare ciò che viene proposto.

Gli assistenti specializzati sono costruiti intorno a questo bisogno. Possono aiutare il professionista a orientarsi tra letteratura, linee guida, percorsi diagnostico-terapeutici, criteri di appropriatezza e dati strutturati. Il loro valore dipende dalla capacità di collegare la domanda del medico a informazioni utili e controllabili.

È soprattutto a questo livello che si colloca MediBOT, l’assistente di intelligenza artificiale che sviluppiamo in Genomedics per la medicina generale. Il progetto nasce per facilitare l’accesso alla conoscenza clinica e sostenerne l’utilizzo nel lavoro quotidiano, mantenendo il giudizio professionale al centro.

La direzione che stiamo costruendo guarda anche al patrimonio di dati e strumenti che accompagna la nostra attività: GPG, indicatori, osservatori, benchmark e audit clinico. L’obiettivo è rendere più accessibile questo patrimonio e aiutare il medico a comprenderne le implicazioni per i pazienti e per i percorsi di cura.

Il terzo livello: gli agenti integrati nei flussi di lavoro

È il livello che immagino meno visibile nell’interfaccia e più presente nell’organizzazione delle attività. Qui l’AI può contribuire a collegare conoscenza e dati a operazioni definite: individuare situazioni da sottoporre a revisione, preparare un audit, supportare il follow-up delle cronicità o aiutare a organizzare interventi di medicina di iniziativa.

Per esempio, un indicatore può segnalare che una parte dei pazienti necessita di una rivalutazione. Perché quell’informazione diventi utile occorre verificare i casi, stabilire le priorità, organizzare i richiami e seguire ciò che accade dopo. È in questi passaggi che vedo lo spazio per strumenti integrati nella cartella clinica e nei processi dello studio.

Questo livello richiede una progettazione particolarmente attenta: compiti circoscritti, dati pertinenti, azioni tracciabili e punti di controllo chiari. Un’automazione poco visibile per l’utente deve comunque restare verificabile e governabile.

I tre livelli possono convivere nella stessa giornata. Il medico può usare un assistente generalista per preparare un materiale informativo, uno specializzato per approfondire un quesito e un sistema integrato per organizzare un’attività di follow-up. Cambiano lo scopo e il contesto, quindi devono cambiare anche i criteri con cui valutiamo lo strumento.

È questa la prospettiva con cui guardo allo sviluppo di MediBOT e della suite AI di Genomedics: partire dall’accesso alla conoscenza clinica e costruire progressivamente collegamenti utili con il lavoro della medicina generale.

La qualità di questo percorso si misurerà nella pratica: quanto sarà più semplice trovare un’informazione affidabile, leggere un dato, riconoscere un bisogno e dare continuità alla presa in carico.

Il medico ha bisogno di risposte pertinenti, verificabili e aggiornate, spesso nel poco tempo disponibile tra un paziente e l’altro. L’intelligenza artificiale offre nuove possibilità per cercare e sintetizzare la letteratura scientifica, ma richiede di saper valutare le fonti, riconoscere i limiti delle risposte e scegliere lo strumento adatto alla domanda.

Evidence Intelligence accompagna il lettore dalla formulazione del quesito clinico alla ricerca in PubMed, fino all’impiego dei motori di ricerca semantica, dei sistemi ancorati alle fonti e degli agenti di Deep Research. Il filo conduttore è un metodo: chiarire il bisogno, costruire la ricerca, esaminare le evidenze e verificare ciò che l’IA restituisce.

Attraverso esempi, strategie operative e prompt commentati, il libro mostra come trasferire i principi della medicina basata sulle evidenze nell’interazione con questi strumenti. Affronta le insidie delle citazioni, il bias di conferma, la differenza tra una sintesi convincente e una ricerca metodologicamente solida. Una guida per medici e professionisti sanitari che vogliono integrare l’IA nel proprio aggiornamento scientifico, mantenendo il controllo sulla qualità delle informazioni e sul giudizio clinico.

Leggi “Evidence Intelligence”
Scarica gratuitamente il volume completo in versione digitale (PDF).

Libro Evidence Intelligence Iacopo Cricelli (web)

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Evidence Intelligence è disponibile anche in versione cartacea su Amazon: https://www.amazon.it/dp/B0HL3M8WLQ

Prompt presenti nel libro:

• Prompt del Capitolo 1

• Prompt del Capitolo 2

• Prompt del Capitolo 3

• Prompt del Capitolo 4

• Prompt del Capitolo 5

• Prompt del Capitolo 6

• Prompt del Capitolo 7

• Prompt del Capitolo 8

• Prompt del Capitolo 9

• Prompt del Capitolo 10

• Prompt del Appendice B

Nella galleria del telefono conserviamo una piccola biblioteca professionale, spesso disordinata e difficile da riutilizzare. Fotografiamo qualcosa perché ci sembra utile, ma tra conservare un’immagine e recuperare il suo contenuto quando serve c’è ancora del lavoro da fare.

La possibilità di caricare immagini come fonti in Gemini Notebook rende questo passaggio più semplice. Foto, appunti e screenshot possono diventare materiale da interrogare e mettere in relazione con gli altri documenti del notebook. La funzione è descritta nella guida ufficiale di Google.

Per un medico vedo soprattutto un’utilità quotidiana: recuperare informazioni disperse e trasformarle in materiali più ordinati. Nell’infografica ho raccolto alcune situazioni concrete, con i prompt da cui partire.

1. Riordinare gli appunti di un congresso

Una pagina scritta in fretta contiene spesso abbreviazioni, osservazioni personali e concetti che sul momento sembravano chiarissimi. Dopo qualche giorno, molto meno. Fotografarla permette di lavorare su una prima trascrizione, mantenendo visibile ciò che resta incerto.

Trascrivi questi appunti senza inventare le parti illeggibili, che dovrai indicare con [illeggibile]. Poi organizza il contenuto in: messaggi clinici principali, implicazioni per la medicina generale, cose da verificare, idee applicabili in ambulatorio.

2. Trasformare la lavagna di una riunione in una bozza di verbale

Dopo una riunione di AFT, una fotografia può conservare obiettivi, attività e questioni aperte. Per renderla utile serve distinguere ciò che è stato deciso da ciò che è rimasto una proposta.

Trasforma questa lavagna in una bozza di verbale operativo. Separa obiettivi, decisioni esplicite, attività, responsabili, scadenze e punti ancora aperti. Non attribuire nomi o date se non sono chiaramente visibili e non presentare come decisioni le indicazioni ambigue.

3. Chiarire un passaggio di un portale

Uno screenshot di una procedura regionale può essere il punto di partenza per costruire una breve guida. Una singola schermata, però, mostra soltanto una parte del percorso: ciò che manca deve restare esplicito.

Sulla base di questa schermata, spiega passo per passo cosa deve fare un medico. Evidenzia passaggi ambigui, testi poco chiari e possibili errori. Non inventare schermate o passaggi non visibili. Indica quali altre informazioni servono per completare una guida destinata a un collega che usa il servizio per la prima volta.

4. Ricavare una checklist da una slide formativa

Una slide fotografata durante un corso può contenere uno schema utile da riprendere. La trasformazione in checklist aiuta a rileggerlo, purché resti chiaro che una slide isolata non restituisce necessariamente tutte le condizioni e le precisazioni della relazione.

Estrai i concetti principali da questa slide e organizzali in una bozza di checklist per lo studio e il ripasso della revisione terapeutica. Indica quali punti richiedono conferma su linee guida o documenti ufficiali e segnala le informazioni mancanti.

5. Rendere operativa una tabella

Le tabelle dei percorsi diagnostico-terapeutici assistenziali o delle procedure aziendali condensano molte informazioni. Riorganizzarle per attività può aiutare a capire chi debba fare cosa.

Trasforma questa tabella in un elenco operativo. Per ogni voce indica: cosa deve fare il medico, quando deve farlo, quali documenti servono e quali sono i possibili punti critici. Mantieni condizioni, eccezioni e note. Segnala ciò che non è leggibile o non è specificato.

6. Preparare una segnalazione per l’assistenza tecnica

Uno screenshot di un errore del gestionale, privo di dati dei pazienti, può aiutare a descrivere il problema con maggiore precisione. Per chi riceve la segnalazione, sapere che cosa stava facendo l’utente è spesso utile quanto leggere il messaggio di errore.

Descrivi l’errore in modo tecnico ma comprensibile. Prepara un ticket per l’assistenza con: schermata coinvolta, messaggio visualizzato, possibile impatto sul lavoro del medico e informazioni da integrare. Chiedimi quale azione stavo eseguendo se non è ricavabile dall’immagine.

7. Dare ordine agli appunti di una riunione interna

Quando gli appunti sono distribuiti su più fogli, il primo obiettivo è ricostruire una struttura condivisibile senza trasformare un’ipotesi in un impegno.

Riordina questi contenuti in una nota sintetica. Distingui tra decisioni prese, ipotesi da verificare, attività operative, rischi e prossimi passi. Segnala i passaggi per i quali non è possibile distinguere con certezza una proposta da una decisione.

Per ottenere risultati utili conviene partire da immagini nitide, ben inquadrate e senza ombre, possibilmente una pagina alla volta. Chiedere un formato preciso aiuta a orientare il risultato; chiedere di segnalare le parti illeggibili aiuta a rendere visibili i limiti, ma non elimina la necessità di controllare.

Per questi utilizzi resterei su materiali organizzativi, formativi e professionali privi di dati identificativi o sensibili dei pazienti. Prima del caricamento vanno controllati anche intestazioni, notifiche e dettagli presenti sullo sfondo.

Il risultato è una bozza da verificare. La sua utilità sta nel rendere più facile riprendere in mano un contenuto, confrontarlo con le fonti e decidere che cosa farne. È così che una fotografia dimenticata nel telefono può tornare a essere uno strumento di lavoro.

Approfondimento: guida ufficiale alle fonti supportate
https://support.google.com/notebooklm/answer/16215270?hl=it

Davanti a una platea di leader del pharma e della sanità, il suo intervento ha messo al centro le persone e le scelte che questa trasformazione ci chiederà di compiere.

Il concetto che mi ha colpito di più è quello di unmetered intelligence. L’idea di un’intelligenza artificiale progressivamente più accessibile, distribuita ed economica, la cui disponibilità potrebbe smettere di essere un privilegio delle organizzazioni più grandi e dei centri di ricerca più ricchi.

È una prospettiva, non una condizione già raggiunta. E avere accesso a strumenti cognitivi più potenti non significa diventare automaticamente più capaci di comprendere e decidere. Significa avere nuove possibilità. Il modo in cui le utilizzeremo dipenderà ancora dalla nostra preparazione, dagli obiettivi e dalla qualità delle domande.

In sanità questo apre uno spazio molto ampio. La ricerca, la formazione, l’accesso alla conoscenza, il supporto alle decisioni e la comunicazione scientifica possono beneficiare di strumenti capaci di rendere più gestibile la complessità. Lo stesso vale per l’accompagnamento del paziente, la prevenzione e la continuità dei percorsi di cura.

Per valutare queste opportunità, trovo utile chiedersi quali capacità professionali possano essere rafforzate, oltre a quali attività possano essere automatizzate. Recuperare un’informazione più velocemente ha valore se permette di comprenderla meglio e utilizzarla nel contesto giusto.

Kass ha richiamato anche il lato fragile di questa transizione. La slide nell’immagine parla del rischio di smettere di esercitare il pensiero critico quando lo si considera non più necessario. È un avvertimento che riguarda da vicino il nostro rapporto con strumenti capaci di fornire risposte immediate e convincenti.

Una maggiore disponibilità di intelligenza artificiale potrebbe accompagnarsi a una maggiore passività umana. Se deleghiamo anche la formulazione dei problemi, la verifica delle risposte e la scelta dei criteri, rischiamo di perdere familiarità proprio con le competenze che servono a governare questi strumenti.

Per questo l’adozione nelle organizzazioni richiede formazione, revisione dei processi e occasioni di confronto. Mettere un modello a disposizione delle persone è soltanto una parte del lavoro.

Anche il tema dell’occupazione merita una lettura più concreta della consueta domanda sulla sostituzione. Se l’AI alleggerisce attività amministrative, ripetitive e documentali, il tempo recuperato può essere dedicato all’ascolto, alla spiegazione e alle decisioni che richiedono responsabilità. Ma questa destinazione del tempo va scelta. Non è una conseguenza automatica della tecnologia.

Se ogni guadagno di efficienza si traduce soltanto in un aumento dei volumi, potremmo ritrovarci con servizi più veloci e professionisti ancora sotto pressione. La qualità della relazione dipenderà anche dalle scelte organizzative con cui accompagneremo l’innovazione.

In una medicina sempre più sostenuta da dati, algoritmi e strumenti digitali, credo che la competenza umana resterà essenziale anche per dare significato alle informazioni. Il paziente avrà bisogno di qualcuno capace di collegare ciò che la tecnologia rende disponibile alla propria situazione, alle proprie preoccupazioni e alle decisioni da affrontare.

Anche per il pharma vedo qui una responsabilità: contribuire a costruire servizi intorno alla terapia che aiutino medici e pazienti a orientarsi, senza aggiungere altra frammentazione.

Se l’accesso ai modelli diventerà più diffuso, conterà sempre di più la capacità di inserirli in processi utili, valutarne gli effetti e governarne i limiti. L’abbondanza di strumenti renderà ancora più importante sapere a quale idea di cura vogliamo metterli al servizio.

Per anni abbiamo raccontato la sanità digitale soprattutto attraverso i software. Ma l’esperienza del paziente dipende da come funzionano insieme accesso, informazioni, responsabilità e presa in carico. Una piattaforma può svolgere correttamente il proprio compito mentre il percorso complessivo resta difficile da attraversare.

Basta pensare a una richiesta che passa dal centralino alla segreteria, dalla segreteria al CUP e poi torna al paziente perché manca un’informazione. Ogni passaggio può avere una spiegazione organizzativa. Per chi aspetta, però, il risultato è una richiesta ancora irrisolta.

È su questa distanza che vedo uno spazio concreto per l’intelligenza artificiale.

La disponibilità a interagire con un sistema automatico cambia da persona a persona. C’è chi lo trova comodo e chi desidera parlare con un operatore. In entrambi i casi, il servizio deve essere comprensibile, trasparente e capace di accompagnare la richiesta fino a un esito, lasciando accessibile il contatto umano quando serve.

Rispondere rapidamente è utile. Ma se dopo la risposta il paziente deve ricominciare da capo, il problema resta.

Il valore di un sistema AI dipenderà quindi dalla sua capacità di utilizzare informazioni aggiornate sui servizi, sulle agende, sui documenti necessari e sulle regole di accesso. Dovrà riconoscere quando può completare un’operazione e quando deve coinvolgere una persona. Le priorità cliniche, in particolare, richiedono percorsi e responsabilità definiti.

Questo implica un lavoro che va ben oltre l’interfaccia conversazionale.

Chi opera al front office sanitario deve spesso tenere insieme telefonate, persone allo sportello, prenotazioni, verifiche documentali e richieste interne. Quando gli strumenti non comunicano, è l’operatore a collegarli: cerca un dato, lo ricopia, telefona a un collega, ricostruisce un passaggio. Una parte della fatica nasce proprio da questo lavoro di raccordo, poco visibile nei report.

Per questo aggiungere personale può essere necessario, ma non basta a correggere processi frammentati. Allo stesso modo, introdurre un assistente AI senza ripensare quei processi rischia di aggiungere un altro passaggio da gestire.

Gestionali, CUP, telefoni, fascicolo sanitario elettronico, portali e sistemi regionali sono cresciuti in tempi diversi, con fornitori e logiche differenti. La frammentazione si sovrappone alla carenza di personale e ne rende più pesanti gli effetti. Prima di chiedere alle persone di lavorare più velocemente, dovremmo capire quanta parte del loro tempo venga assorbita dal far comunicare ciò che è separato.

Mi aspetto che l’evoluzione più utile della sanità digitale passi da sistemi capaci di coordinare questi elementi: collegare una richiesta al servizio appropriato, verificarne i requisiti, seguire i passaggi e renderne visibile l’esito. L’AI può contribuire a questo lavoro, se dispone delle integrazioni necessarie e di un perimetro operativo chiaro.

Anche l’avvio di un progetto andrebbe letto in questa prospettiva. Mettere un sistema in produzione apre una fase di osservazione e correzione: come viene utilizzato, quali richieste gestisce bene, dove si interrompe, quando gli operatori devono intervenire. La fiducia si costruisce anche nella capacità di riconoscere e gestire questi limiti.

Infine, credo dovremmo scegliere meglio che cosa misurare. Telefonate gestite, conversazioni concluse e pazienti contattati descrivono il volume dell’attività. Per capire se il servizio migliora occorre seguire anche le richieste risolte, i passaggi evitati e le volte in cui una persona deve ricontattare la struttura per lo stesso problema.

Sono convinto che nella sanità italiana il salto più concreto arriverà dalla capacità di collegare ciò che oggi resta separato. Per il paziente significherà sapere che la propria richiesta ha trovato una destinazione e qualcuno che se ne occupa. Per chi lavora nel servizio, avere più tempo e strumenti migliori per farlo.