«L’AI è uno strumento che deve rimanere al servizio dell’uomo e non viceversa». Con questa ferma precisazione si è aperto il confronto sul ruolo reale dell’algoritmo nelle scienze mediche, tracciando una linea netta tra il mito dell’autonomia tecnologica e la prassi clinica basata sull’evidenza. L’ingresso massivo dell’AI nella pratica sanitaria e nella chirurgia rappresenta una transizione cruciale, attualmente sospesa tra la vivacità della ricerca scientifica e la graduale validazione sul campo. Il tema è stato al centro del panel intitolato «Tra mente e algoritmo: la medicina che cambia», tenutosi nell’ambito della quindicesima edizione del festival della scienza Trieste Next, incentrata sul tema «La forma del pensiero: interazioni tra cervelli e intelligenze».
L’intelligenza artificiale è uno strumento che deve rimanere al servizio dell’uomo e non viceversa
L’evento è stato ideato con il contributo di Silvia Palmisano (Professore associato di chirurgia generale e Direttrice della Scuola di Specializzazione in Chirurgia Generale all’Università degli Studi di Trieste), Nicolò De Manzini (Direttore della Clinica Chirurgica e del Dipartimento di Chirurgia dell’Ospedale di Cattinara di Trieste) e di Natalia Rosso e Pablo Giraudi, Ricercatori della Fondazione Italiana Fegato. A guidare i lavori Manuela Mastronardi, Chirurgo generale e Ricercatrice presso l’Università degli Studi di Trieste, che ha introdotto il dibattito ponendo l’accento sull’affidabilità clinica degli algoritmi.
Dall’ibridazione al processo di Health Technology Assessment
L’evoluzione tecnologica applicata alla medicina necessita di una prospettiva storica e metodologica rigorosa. La Ricercatrice dell’Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri di Milano, Chiara Gerardi, ha evidenziato come la specie umana si sia strutturata storicamente attraverso processi di ibridazione per superare le grandi crisi del passato. Tuttavia, il progresso scientifico contemporaneo non può prescindere da un imperativo etico globale: una recente analisi pubblicata sulla rivista «The Lancet» evidenzia come in ampie aree del pianeta non sia ancora garantito nemmeno l’accesso ai servizi chirurgici essenziali. Gerardi ha sottolineato la fondamentale distinzione tra la semplice novità e la vera innovazione. Qualsiasi presidio basato su algoritmi deve sottostare ai principi cardine di riproducibilità, sicurezza e standardizzazione dei dati.
Il valore dell’HTA e le linee guida internazionali
Questo passaggio conoscitivo avviene mediante il processo di Health Technology Assessment (HTA). Per potenziare il contributo della chirurgia italiana negli studi clinici e nell’adozione sicura delle nuove tecnologie, è stata promossa la rete Carest Network. Il panorama scientifico internazionale si sta dotando di linee guida e framework (strutture metodologiche di riferimento) – come l’estensione «Spirit-AI» per i protocolli di ricerca – volti a definire un perimetro etico entro cui condurre la sperimentazione.
Quali possono essere le applicazioni dell’AI nelle tre fasi dell’atto medico?
Richiamando il mito di Dedalo e Icaro, la ricercatrice Gerardi ha messo in guardia dai pericoli di un entusiasmo cieco, ricordando che la ricerca medica deve sempre mettere al centro il benessere reale del paziente.
Fase pre-operatoria: radiomica, modelli linguistici e simulazioni 3D
Ripercorrendo la storia della chirurgia – dalle sue origini legate ai teatri anatomici fino all’avvento della chirurgia laparoscopica e della robotica – il Chirurgo e Ricercatore presso l’Università del Piemonte Orientale e Chirurgo all’Ospedale Maggiore della Carità di Novara, Marcello Di Martino, ha dettagliato le applicazioni dell’AI nelle tre fasi dell’atto medico. Nella fase pre-operatoria e diagnostica, l’AI trova applicazione nell’analisi di modelli predittivi e nella diagnosi tempestiva. I sistemi di chatbot (assistenti virtuali di conversazione) basati su grandi modelli linguistici possono offrire supporto decisionale guidato in contesti d’urgenza. Di fondamentale rilievo è la radiomica, disciplina che estrae dati quantitativi da ecografie, tomografie computerizzate e risonanze magnetiche, fornendo un elevato supporto alla caratterizzazione delle lesioni, come dimostrato da diversi studi. L’elaborazione dei dati consente inoltre di generare simulazioni di realtà virtuale immersiva e stampe 3D anatomiche per pianificare l’intervento.
Fase intra-operatoria e post-operatoria: dalla realtà aumentata alla Surgiomics
Sul campo operatorio, la tecnologia supporta l’atto chirurgico sia mediante la fluorescenza, sia attraverso sistemi di realtà aumentata e realtà mista, capaci di sovrapporre in tempo reale le ricostruzioni tridimensionali sul paziente. L’AI contribuisce all’organizzazione delle cosiddette smart operating rooms (sale operatorie intelligenti), monitorando la sterilità e il conteggio automatizzato delle garze. Analizzando la scala d’autonomia dell’AI, articolata in sei livelli (da zero a cinque), Di Martino ha precisato che la medicina si trova attualmente a livelli di mera assistenza guidata, ben lontana dall’autonomia esecutiva della macchina.
La medicina si trova attualmente a livelli di mera assistenza guidata, ben lontana dall’autonomia esecutiva della AI
Nel periodo post-operatorio, l’integrazione tra telemedicina e dispositivi indossabili consente il monitoraggio a distanza. L’orizzonte più avanzato è rappresentato dalla creazione di organoidi e piastre tumor-on-a-chip (sistemi microfluidici che simulano i tumori) per il testing farmaco-genomico, fino all’approccio olistico della Surgiomics (sintesi tra radiomica, genomica e metabolomica) per la medicina personalizzata.
Simulazione ad alta fedeltà e il ruolo insostituibile del mentor
Un ambito in cui l’AI esprime un impatto immediato è la formazione delle nuove generazioni di medici. Palmisano ha evidenziato come l’approccio didattico sia radicalmente mutato rispetto al passato. Oggi le scuole di specializzazione adottano obbligatoriamente simulatori ad alta fedeltà integrati con software di AI. Questi dispositivi permettono agli specializzandi di svolgere un addestramento ripetuto in un ambiente protetto e privo di rischi, dove gli algoritmi tracciano i movimenti fornendo un report analitico sulla performance.
Un ambito in cui l’AI esprime un impatto immediato è la formazione delle nuove generazioni di medici
Tuttavia, la docente ha rimarcato che la simulazione non può sostituire la figura del mentor (la guida clinica umana): in sala operatoria, la sensibilità tattile sui tessuti reali richiede la supervisione costante del chirurgo tutor. Palmisano ha inoltre messo in guardia dall’uso improprio di piattaforme generative per quesiti clinici, poiché la medicina personalizzata richiede al medico un bagaglio culturale critico.
Etica, responsabilità legale e medicina territoriale
Nel corso della sessione, sono stati affrontati i principali interrogativi etici, giuridici e sociali emersi con la diffusione dell’AI. I relatori hanno chiarito che l’AI attuale non crea conoscenza autonoma, ma impara ed estrapola pattern dai dati prodotti dall’uomo.
La tendenza dei cittadini a cercare autodiagnosi via algoritmo segnala la necessità di riorganizzare la medicina territoriale
Sollecitato sugli aspetti medico-legali relativi a un eventuale errore clinico condizionato dall’algoritmo, Di Martino ha ribadito che la responsabilità civile e penale ricade interamente ed esclusivamente sul sanitario. È stato inoltre sollevato il tema dei rischi di frode scientifica e della necessità di impiegare strumenti di detection per preservare la trasparenza della ricerca. Infine, come evidenziato da Palmisano, la tendenza dei cittadini a cercare autodiagnosi via algoritmo segnala la necessità di riorganizzare la medicina territoriale, affinché la tecnologia rimanga un supporto per i professionisti e non un surrogato del contatto umano.
