Una delle applicazioni più interessanti dell’intelligenza artificiale, almeno per chi come me si occupa da molti anni di tecnologie applicate alla medicina, riguarda la possibilità di trasformare attività che normalmente richiedono diversi strumenti e passaggi operativi in un processo coordinato attraverso una semplice conversazione.
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.
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.