Marco Confalonieri e Sergio Harari hanno pubblicato sul Corriere della Sera un editoriale nel quale, mettendosi nei panni di un paziente, hanno chiesto a un noto chatbot un consiglio per una tosse. In pochi secondi ci ha posto domande appropriate e fornito indicazioni prudenti e verosimilmente utili. Quale medico vorremmo incontrare se avessimo un problema di salute? Un algoritmo che ci parla con voce umana? Un medico che guarda più lo schermo che il paziente? Oppure un professionista capace di usare le possibilità straordinarie offerte dalla tecnologia senza rinunciare al giudizio clinico e alla relazione con chi gli sta davanti?

Scrivono Confalonieri ed Harari: ”Con l’intelligenza artificiale il salto è radicale. Una macchina non si limita più a misurare un parametro o produrre un’immagine: può riconoscere configurazioni, confrontare milioni di dati, proporre diagnosi, stimare prognosi e terapie, riassumere una cartella clinica e dialogare con il paziente. Ma un risultato statisticamente plausibile non è necessariamente vero per la persona che abbiamo davanti. Un algoritmo può essere accurato e tuttavia sbagliare proprio nel sottogruppo di quel paziente; un sistema generativo può fornire una risposta convincente e falsa’. Per questo non basta insegnare ai futuri medici a «usare l’intelligenza artificiale». Occorre sapere come nasce un dato, distinguere associazione e causalità, comprendere probabilità, errore e bias, e valutare se un modello funziona fuori dal contesto in cui è stato costruito. Questo non significa trasformare ogni medico in un ingegnere o in un programmatore mediocre. Significa renderlo abbastanza competente da formulare il problema clinico, capire la risposta tecnologica, riconoscerne i limiti e rifiutarla quando necessario.‘.

E proseguono: ”L’incertezza dovrebbe quindi diventare materia di insegnamento. Il bravo medico deve saper dire quanto è sicuro di una diagnosi, quali alternative rimangono, quale informazione potrebbe cambiare la decisione e quando è meglio aspettare. Proprio qui un uso acritico dell’intelligenza artificiale può essere pericoloso: una risposta molto sicura rischia di cancellare il dubbio anziché renderlo consapevole. Cambiare formazione non significa, però, sacrificare ciò che la medicina possiede di più antico. Al contrario. Quanto più cresceranno gli strumenti digitali, tanto più conteranno anamnesi, esame obiettivo, capacità di osservazione e rapporto con il paziente. Se il medico non conosce direttamente il malato, non possiede neppure il riferimento con cui giudicare ciò che la macchina gli propone. La tecnologia dovrebbe liberare tempo e capacità cognitive per la relazione clinica, non sostituirla. È un principio che Leone XIV ha richiamato nella Magnifica Humanitas: la tecnologia può sostenere la cura, ma non sostituire libertà, giudizio e responsabilità umane. In medicina l’algoritmo può ampliare le possibilità del medico, non sostituirlo nella relazione con il malato e nella responsabilità della decisione”.

• La trasformazione della medicina e il limite della formazione: negli ultimi cinquant’anni la medicina è cambiata radicalmente grazie all’apporto di ingegneria, informatica e biologia molecolare. Tuttavia, la formazione universitaria dei medici non è cresciuta alla stessa velocità, portando i professionisti ad essere grandi utilizzatori di tecnologie di cui spesso non comprendono appieno il funzionamento interno.
• Il salto qualitativo dell’Intelligenza Artificiale: a differenza dei macchinari tradizionali (come TAC o risonanze), l’IA gestisce dati, propone diagnosi, stimi prognosi e dialoga direttamente con il paziente. Tuttavia, i modelli generativi o statistici possono fornire risposte apparentemente convincenti ma errate o affette da bias (distorsioni) nel caso dello specifico paziente.
• La “testa ben fatta” contro la “testa ben piena”: citando Edgar Morin, gli autori sottolineano che la soluzione non è sovraccaricare i programmi di studio con nuove nozioni da mandare a memoria, ma insegnare a connettere i saperi (es. clinica, probabilità, informatica, genetica) e a gestire l’incertezza. Il medico deve comprendere il funzionamento, la logica dei dati e i limiti dell’algoritmo per poterlo rifiutare quando necessario.
• Incertezza e dubbio clinico: un rischio cruciale dell’uso acritico dell’IA è che una risposta fornita con apparente certezza dal chatbot cancelli il sano dubbio clinico. L’incertezza e la valutazione del margine di errore dovrebbero diventare parte fondamentale dell’insegnamento medico.
• Centralità della relazione e della responsabilità umana: l’IA deve liberare tempo per l’ascolto, l’anamnesi e l’esame obiettivo, non sostituirsi ad essi. Come espresso anche nella tradizione umanistica, la tecnologia può sostenere la cura, ma la responsabilità della decisione e la relazione empatica con il malato rimangono prerogative umane insostituibili.
• Riforma della valutazione e della figura medica: l’obiettivo formativo deve spostarsi dal nozionismo alla capacità di risolvere casi complessi, riconoscere gli errori e comunicare con il paziente.

In sintesi

La vera sfida della medicina moderna non è la contrapposizione tra il medico e l’algoritmo, ma la formazione di un medico dotato di solida identità clinica, capace di comprendere la tecnologia e governarla con spirito critico, anziché subirla o lasciarsene sostituire.

20 agosto 2026