La “faglia silenziosa” tra ciò che l’AI può fare e ciò che stiamo davvero facendo in sanità

Negli ultimi mesi sono stati pubblicati molti studi sull’impatto dell’intelligenza artificiale nel mondo del lavoro.
Uno dei più interessanti è senza dubbio l’analisi diffusa da Anthropic sul rapporto tra capacità teorica dell’AI e utilizzo reale nelle diverse professioni.

Il grafico che accompagna lo studio è estremamente illuminante.

In blu viene rappresentato ciò che i modelli di intelligenza artificiale sarebbero già in grado di fare oggi, almeno dal punto di vista teorico.
In rosso invece vediamo ciò che le persone stanno realmente facendo con l’AI nelle loro attività professionali quotidiane.

La distanza tra queste due aree è sorprendente.

Non siamo di fronte a una tecnologia ancora immatura che deve dimostrare le proprie capacità. Al contrario, il dato più interessante è che il limite non è più tecnologico. Il vero limite è rappresentato dall’adozione.

In altre parole, esiste già oggi un ampio spazio di attività che potrebbero essere assistite dall’intelligenza artificiale, ma che per molte ragioni non lo sono ancora.

Se osserviamo questo fenomeno con gli occhi della sanità, il quadro diventa ancora più interessante.

L’AI e le attività cognitive della pratica clinica

Gran parte delle attività che caratterizzano la pratica medica sono attività cognitive, informative e decisionali. Sono proprio queste le aree in cui i modelli linguistici di nuova generazione stanno dimostrando le capacità più interessanti.

Almeno teoricamente, oggi l’intelligenza artificiale è già in grado di assistere il medico in molte attività quotidiane, tra cui:

• sintesi e analisi della letteratura scientifica

• supporto alla decisione clinica basato su linee guida

• interpretazione e confronto di raccomandazioni cliniche

• redazione di report e documentazione sanitaria

• triage informativo e prima classificazione dei problemi clinici

• educazione sanitaria e informazione al paziente

• generazione di documentazione clinica e amministrativa

Si tratta di attività che occupano una parte significativa del tempo professionale del medico, soprattutto nella medicina territoriale e nella medicina generale.

Eppure, nonostante queste possibilità, l’utilizzo reale dell’intelligenza artificiale in sanità rimane ancora limitato.

Perché l’adozione dell’AI in sanità è ancora lenta

La distanza tra capacità tecnologica e utilizzo reale è particolarmente evidente nel settore sanitario. Le ragioni sono diverse, ma possono essere sintetizzate in tre grandi fattori.

1. Regolazione

   La sanità è uno dei settori più regolamentati.
   Normative come l’AI Act europeo, le questioni di responsabilità clinica, le certificazioni dei dispositivi medici e la gestione dei dati sanitari rendono inevitabilmente più lento il processo di adozione delle nuove tecnologie.

   Questo è comprensibile. Le decisioni cliniche hanno conseguenze dirette sulla salute delle persone.
   

2. Organizzazione dei sistemi sanitari

   Un secondo ostacolo riguarda l’organizzazione dei sistemi sanitari.

   I flussi di lavoro clinici sono spesso complessi, stratificati e poco digitalizzati. Molti sistemi informativi sanitari non sono progettati per integrare facilmente strumenti di intelligenza artificiale. Di conseguenza, anche quando la tecnologia è disponibile, l’integrazione nei processi operativi reali è tutt’altro che semplice.
   

3. Fiducia professionale
   Infine, esiste una dimensione fondamentale legata alla fiducia.

   Nel processo clinico il medico deve restare sempre nel loop decisionale. L’intelligenza artificiale può assistere, suggerire, sintetizzare informazioni. Ma la responsabilità finale della decisione clinica rimane sempre umana.

   Questa necessità di supervisione è un elemento chiave per comprendere come l’AI verrà realmente adottata in medicina.

L’AI non sostituirà il medico. Aumenterà il medico

Questo scenario produce un effetto interessante.
Contrariamente a molte narrazioni semplificate, è improbabile che una grande parte del lavoro medico venga semplicemente sostituita dall’intelligenza artificiale.
È molto più probabile che venga progressivamente aumentata.
L’AI non diventa il medico.
Diventa uno strumento cognitivo del medico.
Un sistema capace di accelerare l’accesso alla conoscenza, sintetizzare informazioni complesse, supportare l’analisi clinica e ridurre il carico burocratico.
La vera differenza nei prossimi anni non sarà quindi tra chi utilizza o non utilizza l’intelligenza artificiale.
La differenza sarà tra due approcci molto diversi:

• chi utilizza l’AI in modo occasionale, come un semplice strumento accessorio

• chi riesce a integrarla nei propri processi clinici quotidiani

Nel primo caso l’AI rimane poco più di un gadget tecnologico.
Nel secondo caso diventa qualcosa di molto più potente.
Diventa produttività clinica aumentata.

La nuova competenza professionale: orchestrare l’AI

In questo contesto sta emergendo una nuova competenza professionale.
Non si tratta di imparare a programmare l’intelligenza artificiale.
La competenza chiave sarà saper orchestrare l’AI nel lavoro medico.
Significa sapere quando usarla, come interrogarla, come verificarne le risposte e come integrarla nel processo decisionale clinico senza rinunciare al giudizio professionale.
I medici che svilupperanno prima questa capacità avranno un vantaggio significativo.
Non perché l’intelligenza artificiale sostituirà i medici.
Ma perché aumenterà la capacità di quelli che sapranno utilizzarla nel modo corretto.

Riferimento: Anthropic – Labor market impacts of AI
https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts