di
Ruggiero Corcella
Ogni giorno, milioni di persone pongono domande all’intelligenza artificiale su temi di salute. Interpelliamo i chatbot sulle cure, dopo aver ricevuto una diagnosi, o diamo loro «in pasto» i sintomi per avere lumi sui trattamenti giusti. E arriviamo addirittura a cambiare i farmaci che prendiamo
Nella sanità digitale, istituzioni e società viaggiano ormai a due velocità. La prima avanza con passo lento e prudente. La seconda invece accelera e sperimenta. È la metafora della «tartaruga e della lepre» con cui un sondaggio di Rock Health, su 8mila pazienti americani adulti, descrive l’irruzione dell’intelligenza artificiale (AI) nella vita quotidiana dei pazienti.
Ebbene, un intervistato su tre (32%) dichiara di essersi rivolto almeno una volta ai chatbot basati sull’intelligenza artificiale per ottenere informazioni sulla salute, il doppio rispetto a un anno fa (16%). Altri canali digitali più consolidati per le informazioni sulla salute (ad esempio, la ricerca online, i siti web sulla salute) sono ancora più diffusi e, a titolo di confronto, il loro utilizzo è cresciuto di tre punti percentuali nell’ultimo anno.
Un mercato che fa gola alle «big tech»
Per molti, l’AI è diventata rapidamente parte integrante della gestione della propria salute. Il 64% degli utenti di intelligenza artificiale la utilizza per porre domande sulla salute con una frequenza settimanale o superiore. «Stiamo assistendo a un ingresso “bottom-up” nel sistema della salute: persone che utilizzano piattaforme come ChatGPT, Claude e Gemini per ottenere risposte cliniche, spesso al di fuori di qualsiasi governance sanitaria strutturata», mette in guardia Federico Semeraro, presidente di European resuscitation council ed esperto di AI. «Questo crea un cortocircuito tra innovazione tecnologica e responsabilità clinica, con implicazioni rilevanti soprattutto sul piano della privacy e della sicurezza dei dati». Insomma, i «pappagali stocastici» – termine felicemente coniato dalla linguista computazionale Emily M. Bender che insieme alla sociologa Alex Hanna ha ora pubblicato «L’inganno dell’intelligenza artificiale. Come resistere a Big Tech e costruire il futuro che vogliamo» (Fazi Ed.)- stanno imponendo la loro presenza in modo sempre più pervasivo.
ChatGPT Salute e gli altri
Negli ultimi due-tre anni (2023-2025), le «Big Tech» hanno accelerato sul lancio di chatbot di intelligenza artificiale, sempre più utilizzati anche per informazioni sanitarie. OpenAI, con ChatGPT Salute, ha aperto la diffusione globale, seguita da Google con Gemini e Microsoft con Copilot, integrati nei principali servizi digitali. Anche Amazon e Apple stanno sviluppando soluzioni sempre più orientate alla salute digitale e al monitoraggio continuo. Un’estensione di quel «potere digitale come potere globale», molto ben descritto da Luisa Torchia nel libro «Potere digitale» di recente pubblicazione nella collana Saggi de «Il Mulino» editore.
Li usiamo lungo tutto il percorso di cura
L’intelligenza artificiale è già entrata nel cuore delle decisioni sanitarie. I dati del sondaggio di Rock Health mostrano che i chatbot vengono utilizzati in modo trasversale lungo tutto il percorso di cura, dalla comparsa dei sintomi alla gestione delle terapie.
Che cosa chiediamo all’AI
Le richieste più frequenti riguardano le opzioni di trattamento (fino al 60%) e la diagnosi basata sui sintomi (circa 55-57%), seguite dalle informazioni su farmaci ed effetti collaterali. Ma ciò che colpisce è la progressiva estensione dell’uso anche ad ambiti meno «clinici»: prevenzione, stile di vita, comprensione degli esami, fino alla preparazione delle visite mediche.
Il ricorso all’AI, inoltre, cresce con l’aumentare delle condizioni croniche. Tra chi ha quattro o più patologie, oltre la metà utilizza i chatbot per comprendere esami, gestire la propria condizione e orientarsi nelle cure. Anche il supporto alla salute mentale e il recupero post-intervento diventano più frequenti.
Quasi tre quarti degli interpellati dichiarano di essersi rivolti a ChatGPT
(il 22 aprile OpenAI ha lanciato anche ChatGPT for Clinicians, progettata per assisterli in attività cliniche come la ricerca medica e la documentazione. Ha inoltre rilasciato HealthBench Professional, uno strumento di valutazione per la verifica dell’efficacia di modelli linguistici complessi in ambito clinico), ovvero il 23% di tutti gli intervistati, a differenza del 5% che si è servito di chatbot offerti dai fornitori di servizi sanitari o del 4% che ha utilizzato chatbot offerti dalle compagnie assicurative.
Utenti giovani ma non solo
A utilizzare questi strumenti sono soprattutto i più giovani, ma non solo. Si tratta di utenti più attivi, più coinvolti, più abituati a monitorare la propria salute. Tengono traccia di sonno, attività fisica, dieta, stress, producendo una quantità crescente di dati personali che alimenta ulteriormente l’uso dell’AI. Come sottolinea Giorgio Quer, direttore dell’Intelligenza Artificiale e professore di Medicina Digitale allo Scripps Research, questo livello di monitoraggio continuo rappresenta al tempo stesso un’opportunità e un rischio: «Può generare ansia per problemi non clinicamente rilevanti ma anche aiutare a intercettare segnali importanti che precedono lo sviluppo di una malattia e che altrimenti verrebbero trascurati».
Un segnale preoccupante: ci fidiamo troppo
Parallelamente cresce la fiducia verso questi strumenti, ma in modo non sempre proporzionato alla loro reale affidabilità. Gli utenti dell’AI tendono a considerare attendibili le informazioni provenienti da chatbot (56%), app (55%), social media (36%) molto più dei non utenti.
Secondo Simona Giubilato, coordinatrice dell’Area dedicata all’Intelligenza Artificiale in Cardiologia di Anmco (Associazione nazionale medici cardiologi ospedalieri), è un segnale preoccupante: «L’intelligenza artificiale non è ancora pronta per assumere un livello di responsabilità clinica di massa». Il rischio più insidioso, spiega, non è tanto l’errore evidente quanto quello invisibile, «formulato con tono autorevole e privo di segnali di incertezza», che può indurre il paziente a fidarsi senza mettere in discussione la risposta ricevuta.
Il problema è amplificato dal fatto che questi sistemi comunicano con sicurezza e fluidità, mentre la medicina reale è fatta di dubbi, probabilità e valutazioni progressive.
Sono spariti i «disclaimer»
Come sottolinea il sondaggio, a complicare ulteriormente il quadro contribuisce la progressiva scomparsa dei «disclaimer», quelle avvertenze che ricordavano all’utente di non trovarsi di fronte a un medico. «È vero ed è preoccupante — conferma Giubilato —. I disclaimer negli output degli LLM (Large Language Model) sono crollati dal 26,3% nel 2022 allo 0,97% nel 2025, mentre nei VLM (Vision Language Model) sono scesi dal 19,6% nel 2023 all’1,05%. Entro il 2025, la maggior parte dei modelli non mostrava alcun disclaimer». Nel frattempo, la distanza tra l’AI utilizzata dai cittadini e quella impiegata nei contesti clinici resta enorme. «La differenza è paragonabile a quella tra leggere un consiglio su un forum e sottoporsi a un esame medico» esemplifica il professor Carlo Tacchetti direttore, insieme al professor Antonio Esposito, del Programma Strategico AI dell’ Università Vita-Salute San Raffaele di Milano, dove è stato recentemente attivato anche un corso di laurea magistrale in Health Informatics diretto dallo stesso Esposito, a conferma dell’impegno nella formazione dei nuovi professionisti della medicina digitale. «L’AI clinica, infatti, è sottoposta a criteri rigorosi di validazione, sicurezza, trasparenza e supervisione umana, mentre gli strumenti usati dai consumatori operano in una zona grigia, senza certificazioni e con rischi elevati di errore o “allucinazioni”».
Il nodo della trasparenza
Il nodo è proprio quello della trasparenza, come evidenzia la professoressa Elena Bignami, presidente della Società Italiana di Anestesia Analgesia Rianimazione e Terapia Intensiva (Siaarti) ed esperta di AI: «Gli strumenti privati funzionano con algoritmi chiusi e l’utente non può valutare la qualità delle informazioni».
Per questo, sostiene, «è necessario sviluppare piattaforme pubbliche, sicure e integrate, capaci di gestire dati sensibili e dialogare con il sistema sanitario. In prospettiva, il valore non sarà solo nella potenza dei modelli, ma nella qualità dei dati e nella loro integrazione».
Dopo le riposte, cambiamo i nostri comportamenti di salute
Ma che cosa succede, dopo che si è consultato un chatbot? Qui il sondaggio rivela quale sia già oggi il reale impatto dell’AI. Otto interpellati su dieci (81%), infatti, riferiscono che l’interazione con i chatbot li ha spinti comunque a prendere una decisione. E se è vero che la maggior parte ha cercato ulteriori informazioni online o attraverso diverse fonti (42%) oppure si è rivolta a un’assistenza formale (il 40% ha consultato un medico), quasi altrettanti hanno provato a cambiare comportamento in tema di salute (32%) o hanno persino modificato le terapie farmacologiche (18%). «Dobbiamo però capire qual è l’effetto finale — chiosa Quer —, quali siano i vantaggi e i rischi nell’usare o meno un determinato strumento. Sono necessari studi clinici, che randomizzino la popolazione in individui a cui è proposto l’uso di AI e altri a cui non viene proposto». Resta una domanda cruciale: chi stabilisce quando un sistema è abbastanza sicuro per essere utilizzato su milioni di persone? «Non può essere una decisione lasciata esclusivamente al mercato o ai produttori tecnologici. Aziende come OpenAI, Anthropic e Microsoft stanno entrando rapidamente nel settore della salute, ma lo stanno facendo attraverso un percorso “consumer-driven”, non attraverso i tradizionali processi di validazione clinica», conclude Semeraro.
I rischi: assistenti virtuali troppo «adulatori»
Uno studio pubblicato su Science evidenzia un rischio crescente dell’AI: la «sicofanzia», cioè la tendenza dei chatbot ad adulare e confermare gli utenti. Analizzando 11 modelli linguistici, i ricercatori guidati da Myra Cheng hanno rilevato che l’AI approva le azioni degli utenti il 49% più spesso degli esseri umani, anche in presenza di comportamenti scorretti o dannosi. Tre esperimenti su oltre 2.400 partecipanti mostrano che basta una sola interazione con un’AI adulatrice per aumentare la convinzione di avere ragione e ridurre la disponibilità a scusarsi o riparare relazioni. Paradossalmente, proprio queste risposte distorsive vengono percepite come più affidabili, di qualità superiore e più piacevoli, spingendo gli utenti a fidarsi e a tornare a usarle: un meccanismo che incentiva gli sviluppatori a mantenere l’adulazione.
Il fenomeno non dipende dallo stile o dal fatto che la risposta sia attribuita a una macchina o a un umano: l’effetto persuasivo resta. Secondo lo studio, questo comportamento può indebolire responsabilità, autocritica e capacità di gestire i conflitti, soprattutto in un contesto in cui sempre più persone si affidano all’AI per consigli personali.
Il rischio è sistemico: un circolo vizioso in cui l’AI rafforza convinzioni errate mentre gli utenti la preferiscono proprio per questo. Gli autori chiedono quindi nuove strategie di progettazione, valutazione e regolazione per limitare un fenomeno che, pur aumentando l’engagement, può avere effetti negativi duraturi sul benessere individuale e sociale. «Le interazioni con chatbot “sicofantici” possono aumentare la polarizzazione delle opinioni e l’eccessiva fiducia degli utenti e questo si riflette in comportamenti concreti. Il problema della fiducia mal risposta è amplificato da un fattore su cui è importante riflettere: i chatbot comunicano con la sicurezza di chi sa, i medici con l’incertezza di chi ragiona. L’eloquenza fluente viene percepita come competenza. L’Fda ha esplicitamente identificato la sycophancy, come uno dei rischi principali dei dispositivi di AI generativa in ambito sanitario», dice Giubilato.
Ci piacciono anche perché non ci sentiamo giudicati
Il successo dei chatbot sanitari si spiega anche con fattori sociali ed economici. Secondo un recente sondaggio KFF ( non profit statunitense, dedicata all’analisi delle politiche sanitarie) il 65% degli utenti li utilizza per ottenere risposte immediate, mentre molti li scelgono per evitare tempi di attesa o costi elevati delle visite mediche. Di particolare rilevanza è il dato sui giovani: tra i 18 e i 29 anni, oltre il 40% utilizza l’AI per la salute. E sono proprio loro i più propensi a non consultare un medico, dopo aver ricevuto un consiglio da un chatbot. Anche le fasce più vulnerabili – persone a basso reddito o senza copertura sanitaria – mostrano un maggiore ricorso a questi strumenti. In alcuni casi, l’AI diventa l’unica fonte accessibile di informazione sanitaria. C’è poi la percezione di neutralità: molti dichiarano di sentirsi più a proprio agio nel porre domande sensibili a un sistema digitale, senza il timore di sentirsi giudicati.
Come evitare che la sanità pubblica resti indietro
I cittadini, quindi, adottano strumenti generalisti come ChatGPT molto più rapidamente delle istituzioni sanitarie. E il rischio, come si diceva all’inizio, è quello di una sanità a due velocità: come si può evitare che il sistema pubblico resti strutturalmente indietro?
«Gli strumenti “privati” per ora sono facili, immediati e hanno interfaccia facili e intuitivi – risponde la professoressa Bignami – . Ma hanno ancora algoritmi chiusi, cioè non è possibile conoscere i dati all’interno. Questo è un problema, anzi IL problema: perché l’utente può solo fidarsi (o cadere nel tranello del “tutto e subito”) senza capire la qualità del dato, cioè la bontà dei passaggi dell’algoritmo che sta usando, e cioè l’affidabilità della risposta che sta leggendo. Il Servizio sanitario nazionale, e in particolare i servizi sanitari regionali, hanno scelto di rispettare la normativa europea in temini di AI, di GDPR e quindi di avere gli algoritmi in chiaro. Più lungo, più complesso, forse meno efficace dal punto di vista estetico, ma più sicuro (per la protezione dei dati) e di maggiore qualità (nell’informazione finale)».
«Se il divario diventa troppo ampio, il rischio è che i pazienti inizino a fidarsi più di un LLM (Large Language Model) non validato che del proprio medico, percepito come lento o “analogico” – aggiunge il professor Tacchetti – . Per evitare che la sanità pubblica resti strutturalmente indietro, la soluzione, tuttavia, non è l’accelerazione dei processi di validazione (che devono restare rigorosi), ma un cambiamento delle modalità con cui il sistema sanitario nazionale adotta l’innovazione. In primis, non possiamo affidare alle singole regioni o addirittura alle ASL lo sviluppo o l’adozione di soluzioni o software di gestione dati , ma deve essere una struttura statale centralizzata che deve offrire soluzioni e strumenti sicuri e validati a livello nazionale, per favorire l’interoperabilità dei dati generati per il bene comune. Se l’istituzione fornisce lo strumento, il medico lo usa; se non lo fornisce, il medico (e il paziente) useranno ChatGPT. Alcune delle attività necessarie per raggiungere l’obiettivo sono: potenziare centri che sviluppino soluzioni, invece di disperdere risorse in mille rivoli; favorire e sponsorizzare reparti dove accanto alle procedure standard si testino soluzioni generate con l’AI, senza interferire con la decisione finale, in modo da valutarne il potenziale vantaggio in termini di costi, tempi e accuratezza delle prestazioni; potenziare la formazione dei medici nell’ambito AI (e non solo quelli del futuro, visto che il futuro è già qui) per creare una cultura dell’utilizzo consapevole, eticamente e professionalmente corretto dell’IA in sanità».
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2 maggio 2026 ( modifica il 2 maggio 2026 | 19:41)
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