Il fenomeno in espansione: numeri e preoccupazioni
Il 30 luglio 2025, il Garante per la protezione dei dati personali ha diffuso un comunicato su una pratica che definisce "sempre più diffusa": quella di caricare analisi cliniche, radiografie e referti sulle piattaforme di intelligenza artificiale generativa, chiedendo interpretazioni e diagnosi. Il fenomeno è stato qualificato come "allarmante" per due ragioni ben distinte. In primo luogo, rappresenta una perdita di controllo su dati sanitari altamente sensibili. In secondo luogo, espone gli utenti al rischio che soluzioni "non specificamente progettate allo scopo" e "non rese disponibili al pubblico come dispositivi medici" forniscano indicazioni mediche non accurate, potenzialmente dannose per la salute degli utenti.
A circa un anno di distanza dal monito dell'autorità, i dati raccolti dimostrano che non si tratta di un fenomeno marginale, bensì di un'abitudine consolidata e diffusa. Il report "Salute Artificiale", realizzato da Sociometrica e FieldCare per le fondazioni Italia in Salute e Pensiero Solido e presentato a febbraio, stima che il 42,8% degli italiani usi già l'IA generativa per informarsi sulla salute. La penetrazione tra i giovani è ancora più marcata: tra i 18 e i 34 anni, il 73% preferisce l'intelligenza artificiale ai tradizionali motori di ricerca per ricerche sanitarie.
Ulteriori conferme provengono dall'Osservatorio Sanità di UniSalute, il quale ha condotto un'indagine Nomisma su 1.300 persone diffusa a inizio settembre. I risultati rivelano che sei italiani su dieci cercano informazioni sulla salute online e con l'IA, mentre tre su quattro continuano a ritenere il medico più affidabile. Questo dato suggerisce una paradossale coesistenza: gli utenti ricorrono massicciamente all'IA pur mantenendo fiducia nel consulto medico tradizionale.
La geografia della regolamentazione: il caso di ChatGPT Health
Nel frattempo, il sistema di IA più utilizzato ha tracciato un confine geografico che evidenzia le contraddizioni della regolamentazione europea. ChatGPT Health, lo spazio dedicato che dal 7 gennaio 2026 collega cartelle cliniche e app di benessere, non è disponibile nello Spazio economico europeo, in Svizzera e nel Regno Unito. Paradossalmente, l'Europa rimane esclusa dal servizio pensato specificamente per la salute, mentre continua ad assistere all'uso generalizzato della versione standard, quella in cui il referto viene caricato senza garanzie dedicate e senza protezioni specifiche per il contesto medico.
Questo scarto è fondamentale per comprendere il problema normativo europeo. Da un lato, gli sviluppatori di servizi sanitari sono vincolati da regolamenti severi per i dispositivi medici certificati. Dall'altro lato, milioni di europei continuano a utilizzare chatbot generalisti per consulenze mediche, rimanendo in una zona grigia normativa dove le protezioni sono minime e frammentate.
I diritti del paziente e i loro limiti strutturali
È in questo scarto tra il servizio pensato e l'uso di fatto che i diritti del paziente incontrano i loro limiti più significativi. Quando il consulto avviene fuori dalla relazione con un medico, le tutele previste dal GDPR si fermano all'interfaccia. La rettifica corregge la scheda dell'utente ma non il modello alla base del sistema. La revoca del consenso disattiva il servizio, ma senza garantire la cancellazione dai parametri del modello. L'accesso ai dati dice quali dati personali sono stati usati, ma non quanto hanno pesato ai fini della generazione dell'output fornito all'utente.
Tuttavia, non tutti i chatbot che parlano di salute sono la medesima cosa. La differenza la fa il diritto prima ancora della tecnica, e distinzioni rilevanti emergono dall'analisi della normativa vigente.
La distinzione cruciale: dispositivi medici versus assistenti generalisti
La distinzione tra le due categorie si ricava per esclusione dallo stesso comunicato del Garante, che parla di soluzioni non "rese disponibili al pubblico come dispositivi medici a valle dei necessari test e controlli previsti dalla disciplina di settore". Il regolamento (UE) 2017/745 sui dispositivi medici, nell'allegato VIII, regola 11, classifica in classe IIa o superiore il software destinato a fornire informazioni utilizzate per decisioni con finalità diagnostiche o terapeutiche. Tale classificazione richiede l'intervento di un organismo notificato e non una mera dichiarazione del produttore.
Un esempio di questa prima categoria è Ada, il symptom checker berlinese certificato in classe IIa dal dicembre 2022. Su questa categoria di dispositivi medici certificati si innesta l'AI Act europeo, che all'articolo 6, paragrafo 1, e nell'allegato I qualifica ad alto rischio i sistemi di IA che sono dispositivi medici soggetti a valutazione di conformità di terzi. Gli obblighi applicabili, dopo il regolamento (UE) 2026/1744 in vigore dal 27 luglio 2026 (detto Digital Omnibus), si applicheranno dal 2 agosto 2028.
Nella seconda categoria, quella degli assistenti generalisti dove finiscono referti e analisi cliniche caricate dagli utenti, il fornitore non dichiara una destinazione d'uso medica. I termini di servizio escludono esplicitamente la diagnosi, sicché il software non è classificato come dispositivo medico. A questa categoria si applicano l'obbligo di trasparenza dell'articolo 50 dell'AI Act (applicabile dal 2 agosto 2026 con le linee guida della Commissione del 20 luglio), gli obblighi del fornitore del modello per finalità generali e le regole del GDPR, ma nessuna regola sull'affidabilità clinica della risposta. Il vuoto normativo sta precisamente nella destinazione d'uso dichiarata: chi afferma di non fare diagnosi rimane fuori dalla disciplina dei dispositivi medici anche se milioni di utenti gli chiedono esattamente quello.
La base legale secondo il GDPR: il problema del consenso
Il GDPR vieta, in generale, il trattamento dei dati relativi alla salute, salvo che ricorra una delle eccezioni tassative previste dall'articolo 9. L'eccezione che regge l'attività sanitaria tradizionale è la finalità di diagnosi e cura dell'articolo 9, paragrafo 2, lettera h). Tuttavia, questa eccezione presuppone che il trattamento avvenga sotto la responsabilità di un professionista soggetto al segreto professionale (paragrafo 3). Un servizio di consulto via IA senza medico non può invocarla. Similmente, non può invocare l'eccezione per la ricerca scientifica, che copre finalità diverse dalla consulenza commerciale diretta.
Rimane dunque il consenso esplicito della lettera a) dell'articolo 9, da raccogliere per il servizio e, separatamente, per ogni ulteriore utilizzo dei dati. Questa soluzione presenta problemi significativi, soprattutto perché il consenso rappresenta un fondamento fragile per un'attività alimentata da dati in tempo reale, come emerge quando il paziente prova a esercitare i propri diritti.
La normativa italiana: la legge 132/2025 e i suoi limiti
La legge 23 settembre 2025, n. 132, ha regolato l'impiego dell'IA nell'attività sanitaria e nella ricerca, senza però occuparsi dei servizi commerciali privi di un medico. L'articolo 7 riconosce all'interessato il diritto "di essere informato sull'impiego di tecnologie di intelligenza artificiale" (comma 3) e qualifica i sistemi come supporto alla prevenzione e alla cura, "lasciando impregiudicata la decisione, che è sempre rimessa agli esercenti la professione medica" (comma 5). Questa formulazione presuppone implicitamente la presenza di un medico, creando un vuoto per i servizi commerciali.
L'articolo 8 dichiara di rilevante interesse pubblico la ricerca per sistemi di IA con finalità di prevenzione, diagnosi e cura e ammette l'uso secondario dei dati, privi degli elementi identificativi diretti, senza nuovo consenso. Tuttavia, questo beneficio è limitato esclusivamente a soggetti pubblici, enti senza scopo di lucro, IRCCS e privati del settore sanitario che partecipano ai loro progetti di ricerca. Per il servizio commerciale che risponde direttamente al cittadino non esiste dunque una base giuridica diversa dal consenso, un fondamento fragile per un'attività alimentata da dati in tempo reale.
Il diritto alla rettifica: il problema dei tre livelli di conservazione dati
Gli articoli 16 e 17 del GDPR riconoscono all'interessato il diritto alla rettifica dei dati inesatti e alla loro cancellazione. Tuttavia, questi diritti presuppongono che il titolare del trattamento sappia dove il dato è conservato. In un servizio conversazionale alimentato da IA, i dati dell'utente si trovano su tre livelli distinti, ognuno con implicazioni diverse.
Il primo livello è il profilo dell'utente, dove la rettifica opera come in qualunque archivio tradizionale. Se un utente inserisce un'informazione errata sul proprio profilo (ad esempio un'allergia inesistente), quella informazione può essere corretta direttamente. Il secondo livello è la memoria del sistema conversazionale, cioè quanto il servizio conserva tra una sessione e l'altra, anch'essa teoricamente cancellabile su richiesta dell'utente. Il terzo livello, il più problematico, sono i parametri del modello di linguaggio stesso, nei quali il dato entra soltanto se il servizio lo utilizza per l'addestramento o il fine-tuning del modello. In quel caso, la correzione non arriva, perché i parametri non conservano il dato come un record discreto e non possono dimenticarlo su richiesta.
Un'allergia registrata per errore e poi corretta nel profilo continuerà a influenzare le risposte del chatbot, se la conversazione che la conteneva è stata usata per addestrare il modello, fino a un nuovo ciclo di addestramento completo. Questo rappresenta un limite strutturale del diritto alla rettifica nel contesto dei modelli di deep learning.
Il Comitato europeo per la protezione dei dati, nel parere 28/2024 del dicembre 2024, ha chiarito che un modello addestrato con dati personali non è anonimo per definizione, che la valutazione va condotta caso per caso e che le tecniche di rimozione successiva, il cosiddetto "unlearning", sono una delle mitigazioni possibili. Tuttavia, ciò non scioglie definitivamente il nodo dell'esercizio dei diritti verso il modello già addestrato.
Il diritto è tecnicamente esercitabile, ma il suo effetto pratico dipende da una scelta di architettura che l'utente non vede e che il Garante invitava a verificare nelle informative sulla privacy. È importante notare che molti servizi di IA "consentono agli utenti di decidere la sorte dei dati e documenti caricati". OpenAI, ad esempio, esclude esplicitamente l'addestramento sulle conversazioni di ChatGPT Health, mentre nella versione generalista la scelta è rimessa alle impostazioni dell'utente.
La revoca del consenso: un quadro più lineare
Sulla revoca del consenso il quadro giuridico è più lineare di quanto appaia a prima vista. L'articolo 7, paragrafo 3, del GDPR garantisce la revoca in qualunque momento e il paragrafo 4, letto in combinato disposto con le linee guida 05/2020 del Comitato europeo per la protezione dei dati, esclude che sia libero il consenso a trattamenti non necessari imposto come condizione del servizio.
Se il consenso per il servizio di consulenza è distinto da quello per gli usi ulteriori dei dati, l'interruzione del servizio alla revoca è legittima, perché senza i dati sui sintomi il consulto non può essere reso. Il problema è pratico prima che giuridico: nel momento in cui il paziente si ritira, il servizio si disattiva e nessuno subentra, a meno che un canale umano non sia stato previsto in fase di progettazione del servizio.
Il diritto di accesso: la sfida dell'explicabilità
Sull'accesso ai dati vale un ragionamento analogo. L'articolo 15, paragrafo 1, lettera h), del GDPR riconosce il diritto a "informazioni significative sulla logica utilizzata" in presenza di una decisione automatizzata ai sensi dell'articolo 22. La Corte di giustizia dell'Unione europea ha letto questa nozione in senso ampio nella sentenza SCHUFA del 7 dicembre 2023 (causa C-634/21).
Anche ammettendo che un'indicazione che orienta l'utente verso il pronto soccorso rientri nella categoria di "decisione automatizzata", ciò che un modello linguistico può restituire è l'elenco dei dati considerati e non il peso esatto che ciascuno ha avuto sulla risposta generata. Questa limitazione tecnica riguarda intrinsecamente la natura dei modelli di deep learning, dove l'interpretabilità delle decisioni rimane una sfida aperta. Questa testata ha già affrontato la spiegabilità nelle strutture sanitarie, dove un medico risponde della decisione. Fuori da quella relazione di cura, l'unico interlocutore resta l'interfaccia del chatbot, senza la mediazione di un professionista responsabile.
Il quadro della responsabilità civile: un vuoto normativo
La legge 24/2017 (Gelli-Bianco) disciplina la responsabilità delle strutture sanitarie e degli esercenti le professioni sanitarie per danni causati nella loro attività. La legge 219/2017 regola il consenso informato all'interno della relazione di cura tra medico e paziente. Il fornitore di un chatbot