L'IA in Medicina Generale: grandi potenzialità, ma servono politiche forti e investimenti mirati

L’IA mostra un potenziale enorme nel migliorare la diagnosi e la diagnosi precoce in medicina generale. Tuttavia, per realizzare davvero questi benefici, occorre affrontare ostacoli tecnici, legali e organizzativi attraverso strategie chiare e investimenti strutturali.

1️⃣ Migliorare l’accuratezza diagnostica e la diagnosi precoce.
L’IA può rendere più precisa la valutazione clinica e individuare patologie in fase iniziale, migliorando significativamente gli esiti per i pazienti.

2️⃣ Opportunità nei servizi e nella personalizzazione delle cure.
Le applicazioni più promettenti riguardano l’erogazione dei servizi, rendendo lo screening più efficiente e le cure più personalizzate.

3️⃣ Problemi tecnici e di qualità dei dati.
Tra le principali criticità emergono la tutela della privacy, la scarsa qualità di alcuni dataset e le difficoltà di integrazione con i sistemi informativi sanitari esistenti.

4️⃣ Questioni legali ed etiche.
Aspetti come il consenso informato, la fiducia del paziente e la definizione delle responsabilità rappresentano barriere cruciali per un impiego sicuro dell’AI.

5️⃣ Carenti infrastrutture e formazione limitata.
Molti contesti sanitari soffrono per infrastrutture tecnologiche deboli, scarsità di formazione e una certa resistenza del personale al cambiamento.

6️⃣ Leadership e politiche chiare come fattori di successo.
Il progresso dipenderà da politiche ben definite, una governance forte, la fiducia del pubblico e una collaborazione trasversale tra istituzioni, professionisti e industria.

7️⃣ Educazione e supporto agli operatori sanitari.
I professionisti devono ricevere formazione e assistenza per utilizzare in modo sicuro e consapevole gli strumenti di intelligenza artificiale nella pratica clinica.

8️⃣ Costi elevati e incertezze normative.
L’adozione su larga scala è frenata da costi significativi e regole ancora poco chiare in materia di rimborsi e assicurazioni.

9️⃣ Equità e bias algoritmico.
Pochi studi affrontano il tema dell’equità, ma diversi segnalano che algoritmi distorti potrebbero ampliare le disuguaglianze nell’assistenza.

🔟 Serve co-progettazione, non solo tecnologia.
Il vero progresso richiede un lavoro congiunto tra professionisti sanitari, decisori politici e sviluppatori: introdurre nuove tecnologie senza una visione condivisa non basta.

✍🏻 Farzaneh Yousefi, Reza Dehnavieh, Maude Laberge, Marie-Pierre Gagnon, Mohammad Mehdi Ghaemi, Mohsen Nadali, Najmeh Azizi. Opportunities, challenges, and requirements for Artificial Intelligence (AI) implementation in Primary Health Care (PHC): a systematic review. BMC Primary Care. 2025. DOI: 10.1186/s12875-025-02785-2

Link al full text: https://bmcprimcare.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12875-025-02785-2