Un rapporto sulla situazione in un’ora invece che dopo un giorno: nella lotta contro l’Ebola in Africa l’IA mostra come possa sostenere la sanità. Anche in Germania può aiutare, ma gli esperti avvertono sulla scarsa trasparenza e sui rischi irrisolti.
Da maggio, squadre sul campo nella Repubblica Democratica del Congo (RDC) combattono il virus Ebola Bundibugyo. Ogni giorno i cosiddetti Health Workers (in tedesco Gesundheitsarbeiter) bussano alle porte delle case e offrono consulenza. Registrano guarigioni e decessi e indirizzano le persone con sintomi sospetti alle strutture sanitarie.
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Secondo un rapporto dell’azienda di intelligenza artificiale Anthropic, le conoscenze di questi Health Workers, nei cui taccuini è annotato lo stato di salute di intere comunità, sono state digitalizzate.
Chi è malato? Con chi è stato in contatto il paziente e dove si è trovato prima di sapere della propria infezione? Per analizzare le risposte e le segnalazioni è stato utilizzato il modello Claude di Anthropic. Allo studio hanno partecipato, tra gli altri, CEPI, l’Ufficio regionale dell’OMS per l’Africa e l’Istituto nazionale di ricerca biomedica INRB.
L’IA aiuta a valutare più rapidamente la diffusione delle epidemie
"Un rapporto di situazione viene redatto in un’ora invece che in un’intera giornata di lavoro", spiega la dottoressa Marie Roseline Darnycka Belizaire, direttrice per la preparazione e la risposta alle emergenze presso l’Ufficio regionale per l’Africa dell’Organizzazione mondiale della sanità (OMS). L’intelligenza artificiale può aiutare a valutare più rapidamente la diffusione delle epidemie e a impiegare in modo più mirato l’assistenza medica, ha spiegato la rappresentante dell’OMS sul palco del World Health Summit 2026.
Nell’analisi dei dati sono state individuate possibili aree di focolaio e avviati i preparativi, ad esempio portando scorte di aiuti medici in nodi logistici chiave o nelle zone a rischio.
Questo può essere decisivo in caso di emergenza. Quanto prima le autorità sanitarie reagiscono a un possibile focolaio, tanto meglio possono prepararsi e organizzare l’assistenza. L’IA dovrebbe aiutare a valutare più rapidamente informazioni provenienti da fonti diverse e a sostenere le decisioni dei responsabili.
Questo esempio positivo di uso dell’intelligenza artificiale nell’assistenza sanitaria mostra un livello in cui l’IA può essere impiegata con rischi relativamente contenuti. Secondo gli esperti, però, le possibilità di applicazione futura dell’intelligenza artificiale sono molto più ampie.
La tecnologia potrebbe migliorare le diagnosi, alleggerire il personale sanitario dalle incombenze amministrative e aiutare a usare in modo più mirato risorse scarse. Allo stesso tempo emergono domande fondamentali: quanto sono affidabili i risultati? I professionisti della salute possono capire come un sistema di IA arriva a una decisione? E ne traggono davvero beneficio le pazienti e i pazienti?
L’IA come supporto per personale sanitario sovraccarico
In tutto il mondo cresce il bisogno di assistenza sanitaria. Allo stesso tempo, in molti Paesi mancano personale, tempo e materiali. Per il dottor Thomas Zapata, direttore della WHO Academy di Lione, proprio qui si trova uno dei principali punti di partenza per l’uso dell’intelligenza artificiale.
"Dobbiamo riflettere su un paradosso con cui ci confrontiamo attualmente. Abbiamo nel mondo più professionisti della salute che mai e disponiamo di tecnologie senza precedenti", afferma Zapata in un dibattito al World Health Summit. Nonostante ciò, secondo lui c’è una forte carenza di personale sanitario. "La domanda di servizi sanitari continua a crescere."
Zapata vede nell’IA una possibilità per ridurre questo divario. La cosa decisiva, sottolinea, è non considerarla un fine in sé, ma uno strumento da integrare nei sistemi sanitari esistenti.
"L’IA è un abilitatore, un mezzo per raggiungere un obiettivo. Al momento siamo molto affascinati dalla tecnologia e dall’IA, ma penso che dobbiamo collocarla al posto giusto nel contesto del sistema sanitario", avverte Zapata. Per lui l’intelligenza artificiale è rilevante in due ambiti. Da un lato potrebbe cambiare il modo in cui viene organizzata l’assistenza sanitaria. Dall’altro, anche la formazione e l’aggiornamento del personale devono adattarsi alle nuove possibilità.
In definitiva l’IA può contribuire a ridurre il carico di lavoro, ottimizzare le mansioni amministrative, migliorare il processo decisionale clinico e rendere più efficiente la formulazione delle diagnosi. Per Zapata è particolarmente importante che la tecnologia liberi tempo per ciò che non può e non deve essere facilmente automatizzato: la cura delle persone.
In particolare la crisi di Ebola nella Repubblica Democratica del Congo ha mostrato che manca fiducia nei sistemi sanitari locali.
Così i medici hanno più tempo per le persone
Proprio dove il personale sanitario lavora sotto forte pressione di tempo, i processi automatizzati possono fare la differenza. La dottoressa Cecilia Mbaca, Senior Technical Advisor per salute ed emergenze presso l’organizzazione umanitaria CARE, conosce queste sfide dopo oltre 15 anni di lavoro in prima linea.
Per lei ci sono tre domande decisive: l’IA può supportare le decisioni mediche? Può farsi carico di compiti ripetitivi? E aiuta a orientare l’assistenza in modo più mirato ai bisogni individuali di pazienti e pazienti?
"Se l’IA svolge molto bene questo lavoro, resta più tempo per gli aspetti personali della cura. Possiamo fare domande, ascoltare, visitare i pazienti e indirizzarli al livello successivo di assistenza", spiega anche la dottoressa Cecilliah Mbaka, Senior Technical Advisor per salute ed emergenze presso CARE.
Lei stessa ha lavorato per oltre 15 anni in prima linea, con poco supporto, risorse limitate e un carico di lavoro molto elevato.
Durante le epidemie non si tratta solo di dati medici. Anche la fiducia della popolazione gioca un ruolo decisivo. Le persone devono poter contare sul fatto che in una struttura sanitaria saranno protette e curate in modo adeguato. Nelle comunità colpite questa fiducia può determinare se chi è malato cercherà assistenza medica in tempo.
Si ritiene che circa il 50% dei decessi nei villaggi della RDC avvenga fuori dalle strutture sanitarie, come spiega l’epidemiologo Maximilian Gertler. Il sistema sanitario locale è sotto forte pressione e non era preparato al focolaio di Ebola. Ogni giorno servono migliaia di tute protettive per evitare la contaminazione del personale sanitario. La Germania ha recentemente aumentato gli aiuti a 21 milioni di euro.
L’IA può quindi sostenere l’organizzazione dell’assistenza. Non può però, da sola, garantire che le persone si fidino delle strutture sanitarie. Come sottolineano gli stessi esperti di IA, spesso il percorso che porta alla diagnosi è ancora poco trasparente.
Problema di trasparenza: come arriva l’IA alla sua diagnosi?
I moderni sistemi di IA possono analizzare grandi quantità di dati e riconoscere schemi che potrebbero sfuggire alle persone. Ma spesso resta poco chiaro come esattamente arrivino ai loro risultati.
Il dottor Thomas Thesen, professore di formazione medica e informatica alla Geisel School of Medicine della Dartmouth University, negli Stati Uniti, descrive così il problema: "Sono estremamente abili nel riconoscere schemi, ma sono davvero pessimi nello spiegarci cosa rappresentano questi schemi". Chatbot e Large Language Models come Claude o ChatGPT hanno un problema di spiegazione, come lo definisce lui. In questi casi l’intelligenza artificiale rimane una black box.
Questo è particolarmente rilevante nella sanità. Quando un sistema fornisce una diagnosi o una raccomandazione terapeutica, il personale medico deve poter valutare se è appropriata nel singolo caso. Un risultato, da solo, non basta sempre. Anche il percorso che porta a quel risultato deve essere comprensibile.
"Questo è il problema della cosiddetta spiegabilità. Non riescono a spiegare in un linguaggio comprensibile alle persone come arrivano a queste conclusioni."
Il cosiddetto problema della black box riguarda non solo la trasparenza, ma anche la responsabilità: chi risponde se un’IA fornisce una raccomandazione errata? Per la dottoressa Mbaka è quindi essenziale che l’IA non si limiti a fornire risultati, ma sostenga davvero il processo decisionale.
L’esperto: l’IA non deve sostituire l’apprendimento nella formazione
Anche nella formazione dei professionisti sanitari l’intelligenza artificiale può essere utile, ad esempio rendendo le informazioni più facilmente accessibili o supportando i compiti ripetitivi. Ma proprio nell’apprendimento Thesen, professore di formazione medica e informatica, vede dei rischi.
Richiama una ricerca in cui è stata confrontata la ricerca di informazioni tramite i motori di ricerca tradizionali con l’uso di un chatbot di IA. Secondo lo studio, gli studenti che hanno utilizzato il chatbot disponevano di conoscenze più superficiali e meno consolidate.
"Queste cosiddette difficoltà desiderabili sono in realtà molto importanti per il processo di apprendimento. Se si esternalizza tutto l’apprendimento cognitivo a un chatbot – che può essere molto efficiente – in realtà non si impara nulla."
Chi deve acquisire conoscenze in modo duraturo, secondo Thesen, non dovrebbe delegare ogni attività di pensiero a un sistema di IA. In medicina può essere decisivo saper prendere la decisione giusta anche quando il supporto tecnologico non è disponibile.
Anche Thesen raccomanda quindi di usare l’IA soprattutto dove riduce il carico di lavoro. Dove invece si tratta di comprendere e memorizzare il sapere a lungo termine, l’apprendimento autonomo deve mantenere il suo ruolo centrale.