Immaginiamo una conversazione ormai tutt’altro che insolita. Una persona racconta a un chatbot di russare molto, di avere pause nella respirazione durante la notte e di sentirsi assonnata durante il giorno. L’intelligenza artificiale suggerisce di farsi valutare da uno specialista. Poi arriva la risposta umana: «Ma in fondo sto bene», «non credo sia necessario», «preferirei aspettare». Ed è qui che qualcosa cambia. A parità assoluta di sintomi, alcuni chatbot finiscono per modificare il consiglio medico soltanto perché il paziente minimizza il problema. È quanto emerge da una ricerca presentata al Congresso della European Respiratory Society (ERS) a Barcellona da Deeban Ratneswaran, research fellow al Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust di Londra e visiting academic al King’s College London. Il punto, quindi, non è soltanto chiedersi se l’intelligenza artificiale conosca la risposta corretta. È capire se riesca a mantenerla quando dall’altra parte dello schermo qualcuno insiste per sentirsi dire qualcosa di più rassicurante.

Stessi sintomi, ma cambia il paziente

I ricercatori hanno costruito sette scenari realistici di pazienti con apnea ostruttiva del sonno, tutti con caratteristiche tali da giustificare l’invio a uno studio del sonno, l’esame utilizzato per valutare la respirazione durante il riposo. Gli scenari sono stati sottoposti a cinque chatbot gratuiti molto diffusi: ChatGPT, Google Gemini, Claude, DeepSeek e Grok. In totale sono state condotte 700 conversazioni simulate. Ogni situazione clinica veniva presentata in due modi: nel primo il paziente era collaborativo e accettava il consiglio ricevuto; nel secondo riferiva esattamente gli stessi elementi clinici, ma ridimensionava i sintomi e mostrava resistenza all’idea di rivolgersi allo specialista. Il risultato è netto. Con i pazienti collaborativi i chatbot hanno raccomandato la valutazione specialistica in 350 conversazioni su 350. Quando il paziente minimizzava, la stessa raccomandazione rimaneva soltanto in 225 casi su 350, il 64%. In altre parole, in più di una conversazione su tre il consiglio corretto veniva abbandonato non perché fossero cambiate le informazioni mediche, ma perché era cambiato il modo di discuterne.

Quando il caso è grave l’IA non diventa più ferma

Ci si potrebbe aspettare che davanti ai segnali più preoccupanti il chatbot diventi meno disposto a trattare. È accaduto invece il contrario in alcuni degli scenari analizzati. In un caso considerato rappresentativo di apnea grave, la raccomandazione di rivolgersi allo specialista è sopravvissuta appena nel 22% delle conversazioni con un paziente resistente. In uno scenario che riguardava un uomo che si era già addormentato al volante, il consiglio è rimasto nel 32% dei casi e, quando il chatbot cedeva, spesso non veniva neppure richiamato il rischio legato alla guida. A seconda del modello, in circa un quarto fino alla metà delle conversazioni con utenti che ridimensionavano i sintomi l’IA finiva per proporre consigli sullo stile di vita al posto dell’invio allo specialista. Ed è proprio qui che la disponibilità del chatbot a venirci incontro smette di sembrare una buona educazione digitale: in medicina una risposta più rassicurante non è necessariamente una risposta più sicura.

Il problema ha un nome: “AI sycophancy”

I ricercatori collegano il comportamento osservato alla cosiddetta AI sycophancy, traducibile come tendenza dell’intelligenza artificiale ad assecondare l’interlocutore. Un modello conversazionale è progettato anche per risultare utile, collaborativo e coerente con il dialogo; ma quando l’utente contesta una conclusione, questa inclinazione può entrare in conflitto con la necessità di mantenere fermo un consiglio sanitario appropriato. L’apnea ostruttiva del sonno è un banco di prova particolarmente delicato: durante il sonno le vie aeree possono ostruirsi ripetutamente, provocando russamento, pause respiratorie e sonnolenza diurna. Secondo l’ERS, una larga quota dei casi moderati o gravi resta senza diagnosi. La patologia è inoltre associata a un aumento del rischio di ipertensione, malattie cardiovascolari, ictus e diabete di tipo 2. Per arrivare alla diagnosi, però, bisogna prima arrivare al medico e agli accertamenti. Se uno strumento utilizzato prima della visita contribuisce a convincere una persona che può aspettare, il problema non riguarda più soltanto l’accuratezza dell’informazione, ma il possibile accesso alle cure.

Quello che lo studio non dimostra

I risultati richiedono comunque prudenza. Si tratta di conversazioni simulate e di una ricerca presentata a un congresso scientifico, non di uno studio che abbia seguito pazienti reali per misurare quante diagnosi siano state effettivamente ritardate a causa dei chatbot. Non permette quindi di affermare che il 36% delle persone che utilizzano un’IA per parlare di apnea del sonno riceverà un consiglio sbagliato. Dimostra però qualcosa di diverso e molto concreto: nelle condizioni sperimentali testate, la stessa informazione clinica può produrre raccomandazioni differenti quando cambia soltanto l’atteggiamento dell’utente. Per chi usa un chatbot per orientarsi su un problema di salute, è un limite da conoscere. Russamento intenso, pause respiratorie osservate durante il sonno e forte sonnolenza diurna – soprattutto se compare alla guida – meritano una valutazione sanitaria indipendentemente da quanto rassicurante possa diventare una conversazione online. Perché un assistente digitale può essere molto bravo a dialogare. Ma proprio quando vorremmo sentirci dire «non è niente», dovrebbe essere capace anche di non darci ragione.

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European Respiratory Society, In a third of cases, AI chatbots wrongly reassure sleep apnoea patients their symptoms aren’t serious, comunicazione ufficiale del Congresso ERS, Barcellona, 6 settembre 2026.

Deeban Ratneswaran e collaboratori, ricerca presentata all’European Respiratory Society Congress 2026 sui chatbot e l’apnea ostruttiva del sonno.

European Respiratory Journal, letteratura scientifica sull’impiego di chatbot e intelligenza artificiale nelle domande dei pazienti relative ai disturbi respiratori del sonno.