Salvatore Zichichi
Salvatore Zichichi è un medico per devozione, mente innovativa e nerd, crede nelle relazioni umane come leva per trasformare la sanità e la realtà.
Leggendo Curare con “intelligenza” di Salvatore Corrao, ho ritrovato molte delle domande che ho affrontato nel mio lavoro di ricerca sull’intelligenza artificiale in sanità pubblica. Il punto di incontro non è tecnologico, ma culturale: capire come integrare l’IA senza perdere il giudizio clinico, la responsabilità professionale e l’equità del sistema sanitario.
L’intelligenza artificiale è già entrata nella medicina. Ma ridurre questo passaggio a una semplice innovazione tecnica sarebbe un errore. Nelle presentazioni del volume Curare con “intelligenza”, il punto viene espresso con chiarezza: l’IA non è soltanto un nuovo strumento, ma una trasformazione culturale profonda, che ridefinisce il modo in cui pensiamo, decidiamo e ci prendiamo cura delle persone. La vera sfida, quindi, non è adottarla in modo superficiale, ma comprenderla, governarla e integrarla senza smarrire ciò che resta essenziale: relazione di cura, giudizio clinico e responsabilità professionale.
È per questo che, leggendo il libro di Salvatore Corrao, ho avuto la sensazione di trovarmi davanti a un testo che dialoga direttamente con il mio stesso percorso di studio. Nella mia tesi di specializzazione, discussa all’Università degli Studi di Perugia, ho affrontato il tema di Intelligenza Artificiale, Big Data e Machine Learning in Sanità Pubblica: opportunità, sfide e prospettive di governance. Già dall’impianto del lavoro emergeva una direzione precisa: non fermarsi alla promessa tecnologica, ma interrogarsi sulle condizioni necessarie perché l’IA sia realmente utile, governabile e coerente con i principi della sanità pubblica.
Il libro di Corrao e il mio lavoro si incontrano proprio qui. Da una parte, il volume affronta l’intelligenza artificiale dal versante del sapere medico, della decisione clinica, della complessità dei casi, della personalizzazione terapeutica, della gestione dei dati e della sicurezza, fino a una vera e propria roadmap clinica dell’IA. Dall’altra, la mia tesi affronta gli stessi temi su scala più ampia, guardando alla governance, al quadro normativo europeo, all’interoperabilità dei dati, alla Medicina 4P, alla gestione delle liste d’attesa, alla prevenzione, alla sorveglianza epidemiologica e alla telemedicina. Sono prospettive diverse, ma convergenti.
Il primo punto di contatto è il rifiuto di una visione ingenua della tecnologia. Nelle presentazioni del libro, l’intelligenza artificiale non viene mai collocata al posto del medico. Viene definita, piuttosto, come un supporto che deve restare accanto al professionista, capace di amplificare lo sguardo clinico, sostenere il ragionamento e migliorare la qualità delle cure, ma senza sostituire il giudizio umano. L’obiettivo dichiarato non è una medicina automatizzata, ma una medicina aumentata.
Questa impostazione è profondamente coerente con il quadro che ho cercato di sviluppare nella mia tesi. Anche nel mio lavoro, infatti, l’IA non viene considerata come una scorciatoia tecnica, ma come un fattore da collocare dentro un ecosistema di regole, infrastrutture, responsabilità e finalità pubbliche. Per questo ho dedicato spazio a temi come GDPR, AI Act, EHDS, governance nazionale, interoperabilità, etica algoritmica e disuguaglianze sanitarie: perché l’innovazione, da sola, non basta. Deve essere resa compatibile con il governo del sistema, con la protezione dei dati e con l’equità dell’accesso.
C’è poi un passaggio del libro che considero particolarmente importante. Nella presentazione dedicata all’IA come “specchio critico del pensiero clinico”, si afferma che l’algoritmo non agisce come un semplice utensile, ma come un interlocutore cognitivo che costringe la medicina a rendere più espliciti i propri processi mentali: osservazione, interpretazione, formulazione dell’ipotesi diagnostica, gestione dell’incertezza. In questa prospettiva, l’IA non elimina il dubbio; lo rende visibile, misurabile, negoziabile.
Anche questo punto è centrale. Perché se sul piano clinico l’IA obbliga il medico a chiarire meglio come pensa, sul piano della sanità pubblica obbliga le organizzazioni a chiarire meglio come decidono. La questione non riguarda soltanto il singolo professionista, ma l’intero sistema: quali dati utilizziamo, con quale qualità, con quali standard di interoperabilità, con quale trasparenza, per produrre quali decisioni. È esattamente in questo spazio che la governance diventa decisiva.
Il concetto che più di tutti sintetizza questa convergenza è quello di universalismo intelligente. Nelle presentazioni del volume, questo principio viene definito come la capacità di usare i dati e l’innovazione non per creare nuove differenze, ma per colmarle; non per sostituire il giudizio umano, ma per garantire la stessa qualità di cura a tutti, riducendo variabilità ingiustificate, ritardi e disuguaglianze territoriali. È una formula molto forte, perché tiene insieme tecnologia e giustizia sociale, innovazione e responsabilità, personalizzazione e diritti.
È lo stesso equilibrio che ho cercato di leggere attraverso i capitoli dedicati alle disuguaglianze sanitarie, all’interoperabilità e alle applicazioni dell’IA in prevenzione, telemedicina, monitoraggio remoto, gestione delle liste d’attesa e management sanitario. Quando l’intelligenza artificiale entra davvero nei servizi, non pone solo una questione di efficienza. Pone una questione di giustizia del sistema: chi beneficia di questi strumenti, chi rischia di restarne fuori, quali territori sono pronti, quali dati risultano sotto-rappresentati, quali decisioni diventano più eque e quali, invece, rischiano di amplificare fragilità già esistenti.
Il libro di Corrao affronta con rigore anche ciò che spesso viene tenuto sullo sfondo del dibattito pubblico: bias nei dati di addestramento, opacità dei modelli complessi, rischio di automazione acritica, necessità di audit e supervisione clinica continua. Non sono dettagli tecnici secondari. Sono il cuore del problema. Ogni algoritmo porta con sé una selezione implicita del mondo: decide cosa è rilevante, quali pazienti rappresenta meglio, quali rischi considera tollerabili. Per questo l’IA, in sanità, non può essere soltanto adottata: deve essere sottoposta a pensiero critico.
Anche su questo piano il dialogo con la mia tesi è diretto. Quando si parla di Big Data sanitari, di qualità del dato, di interoperabilità e di quadro normativo, non si parla di una cornice amministrativa esterna alla clinica. Si parla delle condizioni che rendono possibile un uso serio dell’IA. Senza dati affidabili, senza standard condivisi, senza regole chiare e senza professionisti formati, l’algoritmo resta una promessa fragile. Con queste condizioni, invece, può diventare un supporto reale per la prevenzione, per l’organizzazione dei servizi e per una medicina più tempestiva e più consapevole.
C’è infine un ultimo aspetto che considero essenziale. Nelle pagine introduttive del libro si legge che l’intelligenza artificiale richiede un medico più forte, più formato e più capace di pensare criticamente, non un medico meno centrale. E si aggiunge che l’alfabetizzazione algoritmica non è una semplice competenza informatica, ma una nuova forma di prudenza medica. Questo passaggio, a mio avviso, vale anche per chi lavora nella sanità pubblica e nell’organizzazione dei servizi: comprendere l’IA significa saperne usare le potenzialità senza diventarne subalterni.
Per questo considero Curare con “intelligenza” un libro importante non soltanto per chi fa clinica, ma anche per chi si occupa di governance sanitaria. Perché il suo messaggio di fondo coincide con la domanda che attraversa anche il mio lavoro: come integrare l’intelligenza artificiale dentro la medicina e dentro il sistema sanitario senza perdere il senso profondo della cura, della responsabilità e dell’equità?
La risposta, almeno per me, non sta nello scegliere tra umano e artificiale. Sta nel costruire una sanità capace di restare umana proprio mentre diventa più digitale, più predittiva e più complessa. Ed è in questo punto preciso che i due lavori si incontrano: nell’idea che l’innovazione abbia valore solo quando sa migliorare insieme qualità, consapevolezza e giustizia della cura.
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