Remuzzi: l’IA vede ciò che il medico può non riconoscere

Per Giuseppe Remuzzi, il punto non è stabilire se l’intelligenza artificiale commetta errori, ma capire come si comporti rispetto ai medici. Il direttore dell’Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri sostiene che questi strumenti siano già capaci di affrontare casi clinici complessi, individuare anomalie sfuggite agli specialisti e aiutare anche i pazienti a comprendere meglio la propria salute.

Quando l’IA scopre ciò che sfugge

Tra gli episodi citati da Remuzzi c’è quello di un paziente statunitense dimesso dal pronto soccorso dopo un elettrocardiogramma e un ecocardiogramma apparentemente non preoccupanti. Una nuova valutazione automatizzata delle immagini, realizzata in tempo reale dal sistema EchoNext, ha però segnalato anomalie non riconosciute nella prima lettura.

Il paziente è stato richiamato in ospedale quando la sua funzione cardiaca era ormai gravemente compromessa. Alla fine ha dovuto sottoporsi a un trapianto. Per Remuzzi, questo caso mostra come l’intelligenza artificiale possa agire da controllo aggiuntivo, senza sostituire il giudizio clinico ma contribuendo a ridurre il rischio di omissioni.

Un altro esempio riguarda un neonato di 8 giorni con una dilatazione della pelvi renale, cioè della zona in cui l’urina si raccoglie prima di raggiungere l’uretere. L’analisi automatizzata può collegare le immagini alle possibili conseguenze sulla crescita, distinguere una situazione da monitorare da una che richiede il coinvolgimento di un chirurgo pediatrico e indicare quali informazioni servano per arrivare a una decisione.

Diagnosi più rapide, ma con controllo

Secondo Remuzzi, il sistema non si limita a descrivere un’immagine. Nel caso di un paziente con fibrosi cistica sottoposto a trapianto polmonare, per esempio, può esaminare una tomografia computerizzata e valutare elementi come la pressione di riempimento, l’anastomosi venosa e il drenaggio del polmone trapiantato.

Per arrivare a una conclusione attendibile servono competenze che spaziano dalla fisiopatologia alla radiologia toracica, dalla chirurgia dei trapianti alla medicina intensiva. Proprio per questo, spiega il direttore del Mario Negri, l’IA sembra manifestare una forma di ragionamento clinico: formula una prima valutazione, ma chiede anche altri dati prima di esprimere un parere definitivo.

Remuzzi racconta di averla utilizzata personalmente durante un incontro a Heidelberg dedicato a una rara malattia del complemento. Gli specialisti stavano discutendo alcune vacuolizzazioni osservate in pazienti trattati con un farmaco molto recente. Interpellato sul possibile legame tra il medicinale e quella alterazione, lo strumento ha risposto che negli studi disponibili e nei controlli sui pazienti non risultavano segnalazioni della stessa natura.

Il medico resta, ma deve cambiare

I dati citati nell’intervista rafforzano la sua posizione. In uno studio del giugno 2025, MAI-DxO, sistema sperimentale di Microsoft basato sul modello o3 di OpenAI nella configurazione a massima accuratezza, ha risolto l’85,5 per cento di 304 casi clinici complessi pubblicati sul New England Journal of Medicine. Il gruppo composto da 21 medici si è fermato in media al 20 per cento.

A questo si aggiunge la quantità crescente di informazioni da assimilare: ogni 39 secondi viene pubblicato un articolo di medicina e leggere soltanto i relativi riassunti richiederebbe 22 ore al giorno. Genetica, analisi di laboratorio, diagnostica per immagini, genomica e proteomica rendono ormai impossibile per una sola persona padroneggiare ogni elemento contemporaneamente.

«Non vuol dire che il medico non serve più: vuol dire che deve lavorare a un livello più alto», afferma Remuzzi. A suo giudizio, l’uso corretto dell’IA potrebbe anche contribuire a contenere gli errori sanitari, associati nel mondo a circa 7.000 morti evitabili ogni giorno.

Pazienti più informati e medici preparati

L’intelligenza artificiale, nella sua visione, non è destinata soltanto agli ospedali. Le persone la consultano già per domande su salute e benessere: secondo dati diffusi da OpenAI a gennaio 2026, oltre 230 milioni di utenti nel mondo ponevano ogni settimana quesiti di questo tipo a ChatGPT.

Un paziente più informato può descrivere con maggiore precisione i sintomi e comprendere meglio le indicazioni ricevute. Questo, sostiene Remuzzi, facilita il lavoro del professionista, a condizione che le risposte vengano valutate con attenzione e non trasformate automaticamente in diagnosi o terapie autonome.

Il professore sintetizza così il rapporto tra tecnologia e professione: «I medici che utilizzano l’intelligenza artificiale sono meglio di quelli che non la utilizzano. E quelli che la utilizzano bene sono meglio ancora di quelli che la utilizzano e basta». La differenza, dunque, non sarebbe soltanto nell’accesso allo strumento, ma nella capacità di conoscerne possibilità e limiti.

La formazione medica verso una svolta

Questa trasformazione dovrebbe coinvolgere anche l’università. A febbraio, all’Istituto Mario Negri, è previsto un incontro con il direttore di The Lancet e docenti provenienti da diversi Paesi per discutere il futuro dell’educazione medica.

Remuzzi ritiene che il modello basato soprattutto sulle lezioni frontali e sulla memorizzazione di nozioni debba essere ripensato. Dati come la disposizione delle ossa del piede o il percorso dei nervi cranici sono già accessibili attraverso gli strumenti digitali; gli studenti dovranno quindi imparare soprattutto a porre le domande corrette, interpretare i risultati e verificare l’affidabilità delle risposte.

Il cambiamento riguarderà anche i docenti. Non è escluso, osserva Remuzzi, che i giovani possano acquisire più rapidamente familiarità con queste tecnologie rispetto ai professori. La preparazione dovrà perciò evolvere insieme alla pratica clinica, mantenendo centrale la responsabilità del medico.

L’idea che il computer avrebbe modificato il modo di esercitare e insegnare la medicina era già stata formulata nel 1970 da William B. Schwartz. Remuzzi richiama inoltre Ivan Illich e la sua critica alla difesa dell’ortodossia del camice bianco: la resistenza, quindi, non nasce soltanto dalle caratteristiche dell’IA, ma anche dalla difficoltà di abbandonare modelli professionali consolidati.