Obesità, l’IA prova a prevedere cure e rischi: cosa sappiamo davvero

L’intelligenza artificiale non è ancora pronta a guidare da sola la gestione dell’obesità. Le prove disponibili restano infatti parziali e non omogenee, mentre mancano sistemi terapeutici basati sull’IA verificati in studi prospettici ed esterni e capaci di dimostrare un miglioramento degli esiti. Il suo ruolo, per ora, è quello di affiancare la valutazione clinica e il lavoro dell’équipe multidisciplinare.

L’IA resta al fianco del medico

Una revisione uscita nel settembre 2026 su Frontiers in Endocrinology ha evidenziato proprio questi limiti. Le applicazioni studiate riguardano la stima dei rischi, l’esame dei fattori ambientali e comportamentali e la suddivisione dei pazienti secondo caratteristiche biologiche e cliniche, ma i risultati non consentono ancora un impiego ordinario nella pratica assistenziale.

Silvio Buscemi, presidente della SIO e professore ordinario di nutrizione clinica all’Università di Palermo, sottolinea che l’obiettivo non è sostituire il professionista. «L’intelligenza artificiale non deve prendere il posto del medico, ma aiutarlo a interpretare nello stesso momento una mole di dati che una persona non potrebbe gestire», ha affermato. Per il docente, pazienti con identico peso e indice di massa corporea possono presentare meccanismi, abitudini, complicanze e risposte ai trattamenti molto diversi.

Dati italiani per il gemello digitale

Da questa variabilità nasce il progetto della Società Italiana dell’Obesità, presentato durante il congresso nazionale SIO WiP 2026 di Palermo. La rete iniziale riunisce il Policlinico Giaccone di Palermo e Humanitas di Milano, con l’ipotesi di coinvolgere in seguito altri centri della società scientifica.

Il primo passo consiste nel riunire informazioni cliniche e metaboliche sui pazienti. Quando disponibili, saranno aggiunti anche dati “omici”, cioè quelli provenienti da genomica, proteomica e metabolomica. L’archivio potrà essere arricchito nel tempo con nuovi parametri e con elementi legati ai comportamenti, seguendo l’evoluzione degli studi sull’obesità.

L’obiettivo finale è realizzare un “gemello digitale”: una rappresentazione virtuale costruita sui dati della singola persona. Su questo modello si potrebbero simulare interventi, stimare la probabilità di risposta o mancata risposta alle cure e analizzare la possibilità di sviluppare complicanze, evitando di sottoporre direttamente il paziente a ogni ipotesi sperimentale.

Perché serve una banca dati nazionale

Secondo Roberto Vettor, past president della SIO e direttore scientifico del Centro per le Malattie Metaboliche e della Nutrizione di Humanitas, la quantità e la qualità delle informazioni saranno decisive per rendere più accurati gli algoritmi. «Più ampia sarà la casistica a disposizione, maggiore potrà essere la precisione dei modelli», ha spiegato.

Un archivio costruito in Italia può risultare utile anche accanto alle grandi raccolte internazionali. Le popolazioni non coincidono necessariamente per aspetti biologici, metabolismo, ambiente e comportamenti; per questo, un algoritmo elaborato su gruppi differenti potrebbe descrivere meno bene le caratteristiche dei pazienti italiani. Per proteggere la riservatezza, i dati saranno convertiti in informazioni sintetiche utilizzabili nella ricerca.

Le ricerche già in corso

Alcuni lavori internazionali hanno già sperimentato l’uso dell’apprendimento automatico per prevedere la riduzione di peso dopo la chirurgia metabolica e bariatrica. Una metanalisi pubblicata nel 2026 su Obesity Surgery ha preso in esame dodici studi conformi ai criteri stabiliti e ne ha inseriti otto nell’analisi quantitativa: i modelli hanno mostrato una buona capacità di separare i pazienti secondo il risultato osservato, ma le differenze tra le ricerche erano ampie e servono ulteriori conferme.

Un’altra linea di studio riguarda la tendenza a riprendere i chili persi. Un articolo apparso nel 2026 su Current Obesity Reports propone di combinare indicatori metabolici e proprietà biomeccaniche del tessuto adiposo con strumenti di IA, così da chiarire i processi coinvolti e individuare, in futuro, strategie preventive più aderenti alle caratteristiche individuali.

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