Il 61% dei medici italiani ha utilizzato strumenti di AI generativa nell’ultimo anno, dimostrando un adozione significativa a livello individuale. Tuttavia, infrastrutture tecnologiche, competenze specifiche e governance non sono ancora maturi, lasciando ampio spazio a potenziali rischi per la salute pubblica.
Crescita esponenziale dell’utilizzo dell’AI da parte dei medici
La ricerca 2026 dell'Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano rivela che tra il 26% e il 46% dei medici utilizzava strumenti AI generativi nel 2025. Solo dodici mesi dopo, il 61% - compresi specialisti e MMG - li usa regolarmente. La transizione da nicchia a adozione su larga scala rappresenta un cambiamento straordinario nel sistema sanitario italiano.
Questo tipo di adozione massiva, però, non è sempre ben coordinata con le esigenze tecnologiche e la struttura del settore. L’utilizzo di strumenti esterni come ChatGPT, Gemini o Claude sta diventando comune, soprattutto per attività diagnostiche non supervisionate, pur in assenza di infrastrutture sanitarie moderne in grado di supportare tali strumenti.
Un'adozione spesso non controllata
Il 34% dei medici specialisti utilizza l’AI generativa per supportare le attività diagnostica. Tuttavia, solo l’11% delle strutture sanitarie dispone di piattaforme integrate di AI dedicate su livello aziendale. Ciò implica un utilizzo diffuso ma spesso decentralizzato, che non rispetta né normative né standard di sicurezza sanitaria.
Un esempio evidente è rappresentato da strumenti accessibili da tutti, adatti a generare testi e suggerimenti, ma non adatti per l’elaborazione di dati critici. Questo divario tra prassi operativa dei singoli professionisti e mancanza di governance strutturale crea condizioni di lavoro a rischio.
Bassissime competenze dei medici nella gestione dell’AI
Gli indicatori sulla preparazione tecnologica dei medici rivelano dati allarmanti. Solo il 32% conosce il fenomeno delle allucinazioni dell’AI. Ancora più bassa è la percentuale del 17%, che sa riconoscere testi generati artificialmente. E solo il 15% mostra competenze nel gestire cambiamenti associati a queste tecnologie.
Se si incrocia, inoltre, questa situazione con il dato conclusivo - solo il 2% dei medici mostra competenze buone o ottime su quattro dimensioni critiche (conoscenze di base, capacità pratiche, attitudini etico-deontologiche e leadership di progetto), emerge uno scenario preoccupante. In una professione basata sulle decisioni concrete, la mancanza di formazione può creare effetti irreversibili.
Rischi legati all’utilizzo autonomo dell’AI generativa
L’adozione non controllata dell’AI non riguarda solo i professionisti della salute. Il 36% dei cittadini ha già sperimentato chatbot medici per risolvere problemi sanitari. Questi strumenti generano risposte personalizzate, spesso considerate autorevoli, nonostante non abbiano funzioni cliniche verificate né siano responsabili legali.
Secondo Emanuele Lettieri, responsabile scientifico dell'Osservatorio, il rischio è superiore rispetto a semplici consultazioni via Internet, come quelle legate a Google. La struttura interattiva degli strumenti AI induce nel paziente una sensazione di sicurezza errata e potenzialmente dannosa.
Dati sanitari accessibili e frammentati
In Italia, la situazione informativa mostra progressi, sebbene incompleti. L’82% degli enti dispone di una cartella clinica elettronica attiva, e il 53% dei cittadini ha utilizzato il fascicolo sanitario elettronico negli ultimi dodici mesi. Tuttavia, solo il 30% dei medici specialisti ha accesso a strumenti integrati con il fascicolo sanitario elettronico.
Questo frammentismo nei dati rende difficile un utilizzo efficace dell’AI generativa in contesti diagnostici. Senza un’architettura unitaria e completa, le informazioni generate restano esternali al sistema sanitario ufficiale e non sono sufficienti a creare supporto decisionale di qualità.
I limiti tecnologici rispetto alle normative in corso
Il settore sanitario italiano si trova sotto le tensioni di un calendario normativo europeo in rapida evoluzione. Dal 2025, il regolamento relativo allo Spazio europeo dei dati sanitari entra in vigore, con applicazioni a pieno regime entro il 2029. Tra il 2027 e il 2029, il cosiddetto AI Act dovrà regolare l’utilizzo di strumenti ad alto rischio, come il software medico.
Un terzo delle strutture sanitarie pubbliche prevede già rallentamenti tecnologici a causa di mancanza di fondi e di coordinamento tra piattaforme di telemedicina, cartelle cliniche elettroniche e nuove normative.
Necessità di un piano strategico coordinato
Il contesto attuale richiede interventi mirati e rapidi. Sono indispensabili formazione professionale avanzata, ridefinizione dei processi clinici e integrazione operativa delle piattaforme tecnologiche. La governance e l’etica sono elementi chiave in qualsiasi piano, non solo per conformità legale, ma per garantire sicurezza e trasparenza ai pazienti.
Gli interventi non devono riguardare solo una maggiore protezione legale, ma anche una ridefinizione strutturale di come l’AI entra nel flusso clinico. La sanità non è un settore dove l’errore abbia un costo minimo; richiede strumenti solidi, integrati e validati.
Il ruolo della leadership sanitaria
L’osservazione principale che emerge da questo scenario è che la tecnologia ha anticipato i tempi di formazione e preparazione. Un sistema che si evolve in fretta rischia di perdere le fondamenta che rendono la sanità un servizio affidabile. La leadership di progetto e le decisioni strategiche non sono solo auspicabili, ma fondamentali.
La pratica di sei medici su dieci non è una domanda isolata. Essa rappresenta un movimento complesso verso una sanità digitalizzata. Tuttavia, se le regole non seguono l’evoluzione delle tecnologie, il rischio aumenta esponenzialmente.
La prospettiva futura della sanità italiana
Ora è fondamentale che gli stakeholder sanitari e tecnologici collaborino per costruire regole chiare di utilizzo dell’AI. Senza una governance solida, il potenziale dell’intelligenza artificiale rimarrà incompleto.
Il contesto italiano, con la sua infrastruttura digitale e normativa in transizione, richiederà interventi mirati non solo tecnologici, ma organizzativi e culturali. L’AI generativa non è uno strumento ausiliare: può diventare una leve sistemica a patto che venga utilizzata in modo responsabile.