Sei medici su dieci usano l’AI, senza regole è un rischio - Agenda Digitale

C’è un numero che circola da qualche giorno e che merita più attenzione di quanta ne stia ricevendo: il 61% dei medici specialisti e dei medici di medicina generale italiani ha utilizzato strumenti di AI generativa nell’ultimo anno. Lo dice la ricerca 2026 dell’Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano e il confronto con l’anno precedente è interessante, si partiva dal 26% per gli specialisti e dal 46% per i MMG. In dodici mesi, l’adozione della GenAI tra i medici è passata da fenomeno di nicchia a comportamento di massa.Letto così, sembra un segnale di modernizzazione rapida e positiva. Ma i numeri vanno letti insieme, non isolati. Quando li si incrocia, la fotografia cambia radicalmente.Indice degli argomenti

AI generativa in sanità, il nodo dell’adozione senza infrastrutturaCompetenze AI dei medici, il vero indicatore di sistemaChatbot AI e cittadini, una variabile non controllataDati sanitari e integrazione, perché l’AI resta cosmeticaAI Act e dati sanitari, i tempi della regolazione europeaLa domanda sulla governance dell’AI generativa in sanitàAI generativa in sanità, il nodo dell’adozione senza infrastrutturaIl punto critico non è che i medici usino l’AI. È come la usano, e dentro quale perimetro. Le strutture sanitarie dotate di soluzioni AI per il supporto diagnostico sono l’11%. Eppure, il 34% dei medici specialisti dichiara di usare strumenti AI proprio per attività diagnostiche. Il conto è semplice: la maggior parte dell’adozione avviene fuori dai sistemi aziendali, attraverso piattaforme generaliste, ChatGPT, Gemini, Claude, usate come strumenti individuali di lavoro, non come componenti integrate nel flusso clinico.È la stessa dinamica che osserviamo in ogni settore quando una tecnologia potente diventa accessibile prima che le organizzazioni la metabolizzino: l’individuo corre, l’istituzione resta ferma, e nel mezzo si apre uno spazio di rischio non governato. Nel caso della sanità, però, questo spazio non riguarda un report impreciso o una presentazione approssimativa. Riguarda decisioni che hanno un impatto clinico diretto.Competenze AI dei medici, il vero indicatore di sistemaL’Osservatorio ha misurato le competenze AI dei medici specialisti su quattro dimensioni: conoscenze di base, capacità pratiche, attitudini etico-deontologiche e leadership di progetto. I risultati sono severi. Solo il 32% è consapevole del fenomeno delle allucinazioni. Solo il 17% sa riconoscere contenuti generati o manipolati dall’AI. Solo il 15% ha competenze di gestione del cambiamento. Il dato di sintesi è il più eloquente: appena il 2% dei medici specialisti mostra competenze buone o ottime su tutte le dimensioni considerate. Due per cento. In un sistema dove sei medici su dieci usano già questi strumenti.Questo scarto dice qualcosa di strutturale. Non si tratta di un ritardo nella formazione che verrà colmato con qualche corso ECM. Si tratta di un’adozione tecnologica che ha scavalcato interamente la fase di preparazione delle competenze. Nel settore sanitario, dove l’errore non è un problema di produttività ma può avere conseguenze cliniche irreversibili, questa asimmetria pesa in modo radicalmente diverso rispetto ad altri ambiti.Chatbot AI e cittadini, una variabile non controllataL’altro fronte che emerge dalla ricerca, e che la discussione pubblica tende a sottovalutare, è il comportamento dei cittadini. Il 36% ha già usato chatbot AI per cercare informazioni su problemi di salute, farmaci o terapie. Si tratta di un dato che va letto con attenzione, perché non descrive una semplice ricerca su Google. L’interazione con un chatbot è percepita come personalizzata e autorevole: il sistema risponde in prima persona, adatta il linguaggio, fornisce informazioni articolate. Il paziente arriva alla visita già orientato, talvolta fuorviato, da un’interfaccia che non ha alcuna responsabilità clinica.Come ha osservato Emanuele Lettieri, responsabile scientifico dell’Osservatorio, la GenAI rappresenta un rischio superiore rispetto al vecchio fenomeno del “Dr. Google” proprio perché le risposte sono percepite come più affidabili. Il 32% dei cittadini conosce già soluzioni dedicate come ChatGPT Salute. Siamo davanti a una trasformazione della relazione terapeutica che le istituzioni sanitarie non hanno ancora iniziato ad affrontare in modo sistematico.Dati sanitari e integrazione, perché l’AI resta cosmeticaL’AI generativa in sanità non è un plug-in che si aggiunge a un sistema esistente. La sua utilità clinica reale dipende dalla qualità e dall’accessibilità dei dati su cui lavora. Qui il quadro italiano mostra progressi significativi ma incompleti. L’82% delle strutture ha una Cartella clinica elettronica attiva, il 53% dei cittadini ha usato il Fascicolo sanitario elettronico nell’ultimo anno. Ma solo il 30% dei medici specialisti accede al FSE tramite strumenti aziendali integrati.Questo significa che il patrimonio informativo clinico resta frammentato. Un’AI che lavora su dati frammentati non produce valore clinico: produce accelerazione parziale, utile per la sintesi documentale o la ricerca bibliografica, ma strutturalmente insufficiente per il supporto diagnostico o decisionale. Il completamento dell’integrazione tra CCE, FSE 2.0, piattaforme di telemedicina e sistemi dipartimentali non è un tema tecnico accessorio, è la precondizione perché l’AI in sanità possa funzionare come leva di sistema e non come strumento individuale.AI Act e dati sanitari, i tempi della regolazione europeaNel frattempo, il calendario normativo europeo avanza. Il regolamento sullo Spazio europeo dei dati sanitari è in vigore dal marzo 2025, con applicazione progressiva fino al 2029. L’AI Act imporrà obblighi sui sistemi ad alto rischio, tra cui il software medicale, dal 2 agosto 2027. Non è un orizzonte lontano. Il 33% delle strutture pubbliche teme già rallentamenti o ridimensionamenti dei progetti avviati nel post-PNRR.La convergenza tra scadenze regolatorie, incompletezza infrastrutturale e adozione dal basso non governata configura uno scenario che richiede interventi rapidi e coordinati. Non solo formazione, ma ridisegno dei processi clinici, governance dell’uso degli strumenti generalisti, e integrazione effettiva delle piattaforme dati.La domanda sulla governance dell’AI generativa in sanitàIl 61% di adozione tra i medici dimostra che la domanda sull’utilità dell’AI generativa in sanità è già stata risposta dalla pratica. Il problema è che la risposta è arrivata prima della domanda sulla governance. In un settore dove la posta in gioco è la salute delle persone, l’ordine in cui si affrontano queste due questioni non è indifferente.