Articolo a cura dell’Avv. Alberto Bozzo, DPO, Chief Artificial Intelligence e Coordinatore dell’Osservatorio AI in Sanità del Network B-Sanità
Il Servizio Sanitario Nazionale inglese ha annunciato che, nei prossimi dodici mesi, oltre 200.000 pazienti saranno indirizzati verso il percorso di cura più appropriato da un algoritmo. Non un medico, non un infermiere: un sistema di intelligenza artificiale integrato nell’app dell’NHS, che pone una serie di domande e decide se il paziente debba rivolgersi al medico di base, al pronto soccorso, alla farmacia o semplicemente curarsi da solo (BBC, 9 luglio 2026).
La sperimentazione pilota, condotta presso la Wealden Ridge Medical Partnership nel Sussex, ha già ridotto del 29% le code telefoniche per le prenotazioni. Il sistema sarà esteso a tutta la popolazione inglese entro aprile 2028, nell’ambito di un piano decennale da 10 miliardi di sterline per digitalizzare il servizio sanitario. Il ministro della Salute britannico James Murray ha voluto precisare che l’introduzione dello strumento «non significa che un programma di intelligenza artificiale deciderà in ultima analisi se i pazienti verranno visitati da un medico»: l’obiettivo dichiarato è modernizzare il sistema, non sostituire il giudizio clinico (BBC, 9 luglio 2026).
Non è un caso isolato. In tutta Europa la sanità attraversa una fase di adozione dell’IA che procede su due binari paralleli e in gran parte scoordinati: quello delle istituzioni, che sperimentano strumenti certificati e sorvegliati, e quello di pazienti e professionisti, che usano l’IA generalista (la stessa disponibile a chiunque) molto prima che esista un quadro chiaro di regole e responsabilità.
Il triage diventa algoritmico
Oltre allo strumento di orientamento, l’NHS sta introducendo un sistema che registra le conversazioni tra medico e paziente per generare in tempo reale trascrizioni e riepiloghi clinici, già attivo in quattro strutture dell’area londinese (St George’s, Epsom and St Helier, Croydon, Kingston and Richmond) e in estensione a Liverpool e Manchester. Uno studio del Great Ormond Street Hospital condotto su nove ospedali ha rilevato che il personale dedica quasi il 25% di tempo in più all’interazione diretta con i pazienti quando usa questi strumenti (BBC, 9 luglio 2026). La dottoressa Ragu Rajan, della Wealden Ridge Medical Partnership, descrive così l’effetto pratico: «Non ha sostituito il nostro giudizio, ma ci ha restituito il tempo per usarlo».
Un secondo caso arriva dal Kent, dove l’East Kent Hospitals NHS Trust utilizza MEMORI, sviluppato con l’azienda britannica Sanome: un software, pienamente autorizzato come dispositivo medico, che analizza dati clinici di routine (esami del sangue, pressione, temperatura) per generare un punteggio di rischio infettivo prima che l’infezione si manifesti clinicamente. La caposala Julie Jones riferisce che l’85% dei medici del reparto lo utilizza quotidianamente (Key4biz, 9 luglio 2026). È un esempio di cosa significhi integrare l’IA seguendo un percorso regolatorio compiuto: certificazione come dispositivo medico, sviluppo condiviso con il personale clinico, funzione dichiaratamente di supporto e non sostitutiva.
Il paziente si autodiagnostica prima del medico
Mentre le istituzioni sperimentano strumenti controllati, il pubblico ha già cambiato comportamento. Una ricerca di King’s Health Partners, Responsible AI UK e il Policy Institute del King’s College London, su campione rappresentativo della popolazione britannica, mostra che una persona su sette (15%) ha già usato un chatbot IA al posto del medico di base, e una su dieci per supporto psicologico invece di un professionista qualificato (King’s College London, 13 maggio 2026).
Il dato più critico: un quinto di chi ha chiesto un consiglio sanitario a un’IA riferisce che lo strumento non l’ha invitato a rivolgersi a un medico, e il 21% ha rinunciato a un consulto professionale proprio sulla base della risposta ricevuta dal chatbot.
Lo studio richiama evidenze secondo cui i chatbot commerciali arriverebbero a formulare diagnosi errate fino all’80% dei casi clinici in fase iniziale. Gli stessi autori giudicano la cifra come segnale d’allarme; non come dato consolidato, ma che indica l’urgenza del problema.
La presenza dell’IA e la fiducia in essa
In Italia il fenomeno ha una scala paragonabile: il 36% dei cittadini ha già usato chatbot IA per informazioni su salute, farmaci o terapie. Questa quota è triplicata in un anno. Inoltre, la percentuale sale al 38% tra i pazienti cronici, che li usano soprattutto per autodiagnosi o per interpretare da soli i referti di laboratorio (Osservatorio Sanità Digitale, Politecnico di Milano, maggio 2026).
Il paradosso emerso dallo studio londinese è che il pubblico sovrastima drasticamente quanto l’IA sia già usata clinicamente dai medici (in media il 39% stimato, contro l’8% reale), mentre tre quarti degli intervistati (76%) chiedono che ogni strumento IA impiegato nella cura sia approvato e regolamentato ufficialmente, anche a costo di rallentarne l’adozione.
La fiducia, inoltre, non è distribuita in modo uniforme: le donne si dichiarano più ansiose degli uomini rispetto all’uso clinico dell’IA (46% contro 31%) e la fascia 18-24 anni è quella più contraria in assoluto (49%), a sfatare l’idea che familiarità generazionale con la tecnologia equivalga ad accettazione.
Su quattro possibili usi clinici testati (lettura di referti, analisi di radiografie, ascolto delle visite, definizione delle priorità in coda) tra il 58% e il 63% del pubblico chiede di essere informato in anticipo e di poter scegliere di rifiutare (opt-out); un diritto che, per la maggior parte di questi usi, oggi non è previsto.
Il divario di competenze tra i professionisti
Se il pubblico corre più veloce delle regole, i professionisti sanitari non sono messi meglio. Secondo l’Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano, il 61% dei medici italiani ha usato IA generativa nella propria pratica nell’ultimo anno (un incremento di 35 punti in dodici mesi) ma quasi sempre attraverso piattaforme generaliste, non progettate per l’uso clinico.
Solo il 2% degli specialisti possiede competenze adeguate su tutti e quattro gli assi valutati dallo studio (conoscenza di base, capacità pratica, comportamento etico-deontologico, gestione del cambiamento), e solo un terzo ha partecipato a un percorso di formazione specifico.
Appena il 17% si sente in grado di spiegare a un paziente come l’IA sia stata usata in una decisione clinica che lo riguarda, e altrettanto pochi sanno riconoscere con sicurezza un contenuto clinico generato o manipolato artificialmente. Questo è un limite non trascurabile, considerato che gli stessi strumenti vengono già usati per supportare decisioni diagnostiche.
Chi risponde se l’algoritmo sbaglia
È qui che si apre la questione più delicata per una rivista medica: quella della responsabilità.
A oggi, in nessun paese europeo esiste un quadro normativo unico per l’IA in ambito clinico. Si tratta di una lacuna che il Nuffield Trust e il Royal College of Physicians hanno definito un «wild west» regolatorio (King’s College London, 13 maggio 2026).
Il Regolamento europeo sull’IA (Regolamento UE 2024/1689, AI Act) classifica i sistemi diagnostici e di supporto clinico come «ad alto rischio», imponendo requisiti di trasparenza, sorveglianza umana e conformità che si intrecciano, non sempre in modo coerente, con il Regolamento sui dispositivi medici (MDR, UE 2017/745) e con il GDPR, quest’ultimo particolarmente rilevante dato che il pubblico si dichiara più a disagio (47%) che a proprio agio (33%) con l’idea che i propri dati sanitari, se identificabili, vengano usati per addestrare un’IA.
Ma l’applicazione piena degli obblighi per i sistemi ad alto rischio resta scaglionata nel tempo, e nel frattempo l’adozione clinica non aspetta.
Lo dimostra il dato più significativo dello studio King’s College: se un’IA autorizzata dal sistema sanitario contraddice la diagnosi di un medico, il 55% del pubblico chiede che sia un secondo medico a decidere, e solo il 7% seguirebbe l’indicazione dell’algoritmo.
Ma se qualcosa va storto, come un’infezione non individuata o un’immagine mal interpretata, la responsabilità percepita ricade quasi sempre sul medico che ha usato lo strumento (34%), raramente sulla struttura che lo ha adottato (24%), quasi mai sull’azienda che lo ha sviluppato (6%). È un’asimmetria che, per ora, nessuna norma corregge esplicitamente: il clinico resta l’ultimo anello della catena a rispondere di un rischio che nasce, spesso, molti passaggi più a monte.
Cosa serve prima della prossima fase
I casi qui raccolti (il triage dell’NHS, il software MEMORI, i dati italiani sull’autodiagnosi, il divario di competenze cliniche) raccontano la stessa transizione da prospettive diverse: l’IA in medicina non è più una questione di se, ma di come.
Il rapporto costi-benefici clinico può essere reale, come suggeriscono le prime evidenze di riduzione dei tempi di attesa e di rischi intercettati precocemente. Ma resta aperta la parte che una rivista scientifica non può archiviare in una nota a margine: certificazione rigorosa dei dispositivi, formazione obbligatoria e continua del personale, un diritto di opt-out effettivo per il paziente, e una catena di responsabilità che non scarichi sul singolo clinico un rischio che nasce, in gran parte, a monte: nella progettazione, nella validazione e nell’autorizzazione degli strumenti che la sanità pubblica sceglie di adottare.
Fonti
BBC News, «Un’app del Servizio Sanitario Nazionale (NHS) utilizzerà l’intelligenza artificiale per determinare quale servizio sia più adatto ai pazienti», 9 luglio 2026.
Key4biz, «In UK il primo ospedale che usa l’AI per scovare e prevenire le infezioni», 9 luglio 2026.
Key4biz, «Salute, il Servizio sanitario britannico pronto ad usare l’AI con i pazienti», 6 luglio 2026.
King’s College London / King’s Health Partners / Responsible AI UK, «One in seven people have used AI instead of seeing a GP, study finds», 13 maggio 2026.
Key4biz, «L’AI entra negli ambulatori italiani, ma il sistema non è ancora pronto» (dati Osservatorio Sanità Digitale, Politecnico di Milano), 5 giugno 2026.
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