Il primo elemento da considerare è la diffusione spontanea degli strumenti. Secondo i dati richiamati da Nicola Calabrese, vicesegretario nazionale della Federazione italiana medici di medicina generale (Fimmg), il 61% dei medici di medicina generale dichiara di utilizzare applicazioni di intelligenza artificiale. Non esistono però ancora dati validati che permettano di ricostruire con precisione quali soluzioni vengano impiegate e per quali finalità operative. Nella maggior parte dei casi si tratta di applicazioni generaliste utilizzate come supporto alla consultazione. Non siamo quindi davanti a un’IA clinica　integrata nei software gestionali, nel Fascicolo sanitario elettronico o nei percorsi assistenziali. Il medico interroga lo strumento, ma non gli affida direttamente dati identificativi né decisioni certificate.

La vera svolta non sarà soltanto tecnologica

Il passaggio più delicato inizierà quando questi sistemi entreranno nei processi clinici e organizzativi. A quel punto non basterà che una risposta appaia convincente o che un’applicazione sia semplice da utilizzare. Serviranno validazione scientifica, protezione dei dati, definizione delle responsabilità e informazioni chiare per il cittadino. È qui che l’adozione dell’IA incontra il suo vero banco di prova: trasformare un utilizzo individuale e ancora sperimentale in un modello regolato, verificabile e compatibile con la pratica professionale.

Dal progetto sperimentale alla sanità pubblica

Un’indicazione potrà arrivare dal progetto MIA di Agenas, inserito nel quadro della Missione 6 del Pnrr e orientato alla sperimentazione pubblica di applicazioni di consultazione. Il progetto viene indicato come uno dei passaggi utili per comprendere come l’IA possa entrare nella medicina generale attraverso un percorso di validazione. Il cambiamento, dunque, è già cominciato, ma la questione centrale non è quante applicazioni vengano aperte ogni giorno negli studi. È capire quali potranno diventare strumenti clinici affidabili e a quali condizioni.