Da inizio anno ho tenuto circa venticinque interventi sull’intelligenza artificiale in medicina. Preparandoli, ho cercato ogni volta di rispondere a una domanda concreta: dove troveranno posto questi strumenti nella giornata di un medico?
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.