Salute e sanità

Verso una medicina “dialogica”

Applicazioni e potenzialità dei chatbot in ambito sanitario

di Amos Tozzini | 10 11 2025

Di cosa parliamo in questo articolo?

Con “intelligenza artificiale” ci riferiamo alla capacità delle macchine di simulare l’intelligenza umana. Una funzione articolata, che a sua volta si compone di molte altre funzioni. “Intelligenza artificiale” è un termine ombrello: con esso non ci riferiamo a una tecnologia precisa, ma a una vasta gamma di hardware e software anche molto diversi tra loro. Eppure, nell’immaginario collettivo essa è nella maggior parte dei casi qualcosa di ben definito. Un chatbot.
Non è un caso che tra tutte le possibili applicazioni, per quanto forse la più grezza e primordiale, sia stata proprio questa a rendere popolare l’AI nel dibattito pubblico. Anzi, è in questa semplicità che sta il suo punto di forza: un’interfaccia familiare e minimale a cui porre domande in forma scritta o orale, con la stessa naturalezza con cui le porremo a un’altra persona, e in grado di fornire risposte puntuali in modo comprensibile. Una tecnologia per la quale non serve essere ingegneri o informatici di alto livello.
Grazie alla loro accessibilità e alle loro capacità analitiche e linguistiche, i chatbot si stanno già rivelando uno strumento importante per la medicina del presente e del futuro, tanto per i medici, quanto per i pazienti. In questo articolo, séguito di un precedente numero sullo stato dell’arte dell’AI nel contesto dell’e-Health, esponiamo i risultati della ricerca sull’uso dei chatbot con fini sanitari sviluppata nel progetto “Gli agenti conversazionali: un’opportunità per la ricostituzione dei sistemi sanitari”, nato nel contesto del Master in comunicazione Medico-Scientifica e dei Servizi Sanitari del Centro Ricerche sAu e l’Università degli Studi di Firenze.

Ambito di Intervento

Salute e sanità

l Centro Ricerche sAu è da anni impegnato nella realizzazione di progetti incentrati sul coinvolgimento di portatori d’interesse con lo scopo di avviare processi generativi di conoscenza in cui aziende sanitarie e ospedaliere, associazioni, istituzioni cooperino per aumentare il livello di health literacy della cittadinanza in campo medico-scientifico. Con un focus sulla medicina del lavoro

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Da HAL-9000 a ChatGPT

Era il 1968 e nelle sale cinematografiche usciva 2001: Odissea nello spazio, che sarebbe presto diventato un cult. Con quel film, Stanley Kubrick e Arthur Clarke hanno lasciato un solco profondo nell’immaginario collettivo, creando nuovi archetipi e re-interpretando suoni e simboli iconici. Tra monoliti, ossa usate come coltelli e feti cosmici, 2001: Odissea nello spazio ha dato la forma, rendendola nota al grande pubblico, a quella che all’epoca era poco più che una linea di ricerca sperimentale: l’intelligenza artificiale con capacità conversazionali. HAL-9000, l’intelligenza artificiale che guidava l’astronave Discovery alla volta di Giove, è stato il riflesso delle speranze e delle paure per l’avanzamento tecnologico da un lato, il vettore e l’ideale verso cui tendere.
Nel 1968, le persone iniziavano a fantasticare su cosa sarebbero state un domani le macchine e sui possibili modi con cui avremmo interagito con esse. Oggi quelle fantasie sono diventate realtà.

Al di là delle tante versioni che libri, film e videogiochi ne hanno dato, i chatbot odierni sono una tecnologia molto definita. Per definizione, sono tutti quei software che simulano la conversazione umana. Sebbene oggi ci sembrino la stessa cosa, chatbot e intelligenza artificiale non sono sovrapponibili. Ad esempio, i bot di assistenza presenti su molti siti web che procedono secondo schemi lineari funzionano comunque attraverso un’interfaccia dialogica. Molto più spesso invece è con le AI conversazionali che abbiamo a che fare: programmi che combinano elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico per analizzare le richieste dell’utente e fornire risposte adatte al caso specifico.

Progetto

Questo articolo approfondisce alcuni aspetti del progetto “Gli agenti conversazionali: un’opportunità per la ricostituzione dei sistemi sanitari” ideato e sviluppato nell’ambito del master in Comunicazione Medico-Scientifica e dei Servizi Sanitari, nato dalla collaborazione tra il  Dipartimento di Medicina Sperimentale e Clinica dell’Università di Firenze e il Centro Ricerche sAu.

Il progetto si centra sugli usi attuali e potenziali dell’intelligenza artificiale e ha come obiettivo la valorizzare e rafforzare il rapporto di fiducia tra gli stakeholder del mondo della sanità (ricercatori, medici, tecnici e pazienti) attraverso un prodotto AI frutto di una progettazione Generativa.

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Se la “preistoria” del dialogo tra esseri senzienti e artifici abiotici intelligenti potrebbe essere fatta risalire già alle antiche cosmogonie, la sua “storia”, quella della scienza e dei processi tecnici, è molto più recente.
L’anno zero, se vogliamo, potrebbe essere il 1950, quando sulla rivista Mind viene pubblicato l’articolo Computing Machinery and Intelligence di Alan Turing. Qui, attraverso il cosiddetto test di Turing, vengono gettate le basi teoriche e informatiche di tutta la ricerca successiva, cercando di rispondere non tanto alla domanda se le macchine possano pensare, ma piuttosto se possano mostrare un comportamento intelligente indistinguibile da quello di un essere umano. Da lì, è stato un susseguirsi di innovazioni. Nel 1955 viene proposto per la prima volta il termine “artificial intelligence”. Nel 1957 vengono realizzati i primi prototipi di reti neurali per il machine learning. Nel 1966 Joseph Weizenbaum sviluppa ELIZA, un programma in grado di simulare una conversazione e dare l’illusione di comprendere l’interlocutore. Nel 1972 fu il turno di PARRY, un chatbot che imitava una persona con schizofrenia paranoide. Dopo anni di perdita di interesse e di scarsi finanziamenti, il settore riprese vigore negli anni ‘90, quando Michael Mauldin coniò il termine “chatbot” stesso.
Attualmente, siamo in quella che potrebbe esser chiamata “fase generativa”. La svolta è arrivata nel 2020, quando la compagnia OpenAI ha rilasciato pubblicamente GPT-3 il primo modello conversazionale che ha attirato l’attenzione del pubblico per la facilità di uso e l’efficacia degli output. Nel frattempo, l’offerta si è arricchita e online sono disponibili diversi chatbot, ciascuno con i suoi pregi e i suoi difetti specifici. Oltre a ChatGPT, quello più usato, ci sono Gemini di Google, lanciato nel 2023 per essere integrato con gli altri servizi cloud della compagnia, Claude di Anthropic, apprezzato per la sua capacità di generare codice informatico, Grok di xAI e MetaAI di Meta, entrambi pensati per essere integrati con i social delle due compagnie, DeepSeek, sviluppato dall’omonima azienda cinese e unico modello open source tra i più potenti, e Perplexity, un prodotto a metà tra un motore di ricerca e un chatbot, fatto per rispondere a domande e approfondire argomenti di studio.
Grazie ai loro costanti aggiornamenti, i chatbot che tutti conosciamo non sono più semplici “mimi” del linguaggio umano, limitati nella comprensione e nella sintesi delle risposte, ma veri e propri agenti virtuali che possono generare contenuti inediti ed eseguire azioni al posto nostro.

Dopo Prometeo e Frankenstein, stiamo vivendo una nuova versione del mito. Il tracotante scienziato-demiurgo ha accettato la sfida e ha dato vita alla sua creazione. Che cosa succederà adesso?

Una tecnologia disruptive

I chatbot hanno reso l’intelligenza artificiale a portata di tutti. Se con HALL-9000 abbiamo iniziato a parlarne, con ChatGPT abbiamo iniziato ad averci realmente a che fare. Come riporta il documento How people are using ChatGPT del 15 settembre 2025 della stessa OpenAI, a luglio 2025 gli utenti attivi settimanali hanno toccato i 700 milioni, in un trend di crescita che sembra ancora lontano dal suo apice. Tra questi, si trovano persone da tutto lo spettro socio-economico. Se inizialmente gli utenti erano soprattutto maschi, nell’ultimo anno, secondo l’azienda, il gender gap si è pressoché colmato. Quasi la metà dichiara di avere tra i 18 e i 25 anni, ma anche le fasce più anziane risultano molto attive, in particolare per le richieste con fini lavorativi e professionali. La diffusione non è tutta concentrata nei paesi ricchi, anzi: dove i redditi sono più bassi è quattro volte maggiore. Seppur con percentuali e scopi diversi, il bot è usato da persone con gradi di istruzione più o meno alti, occupati in tutti i principali settori economici.
Un dato che merita di essere sottolineato riguarda gli scopi degli utenti. Per quanto si possa essere tentati di pensare che la maggior parte dei messaggi riguardi la sfera lavorativa, in realtà la voce maggiore riguarda la sfera privata: ben il 73% a maggio 2025. Le richieste vanno dai consigli di acquisto alla programmazione di un viaggio, dalla generazione di contenuti testuali alle indicazione pratiche per determinati problemi. Questi numeri testimoniano questa tecnologia non sia più ignorabile. Non è uno strumento per pochi istruiti e facoltosi o per ambiti professionali ristretti. Al contrario, è un fenomeno globale che coinvolge ogni aspetto del quotidiano, pubblico e privato, online e offline.

Andiamo con ordine. Com’è forse più ovvio, i chatbot stanno cambiando il mondo online in modo radicale. Secondo DNC, il traffico da Google per molti tra i principali siti di news ha subito un calo del 10% annuo e picchi del 25%, con un conseguente calo degli investimenti pubblicitari. I social network, nati nei primi anni 2000 come luoghi di incontro e organizzazione attiva delle masse, si stanno pian piano svuotando e presto potrebbero essere sostituiti da piattaforme piene di contenuti generati artificialmente ad hoc per ciascuno di noi, senza più alcuna interazione, appunto, social (vedi il lancio di Sora da parte di OpenAI nel dicembre del 2024, una piattaforma dove con pochi passaggi l’AI può creare video personalizzati di alta qualità).
Ma queste sono solo scosse superficiali di una faglia molto più profonda, perché ad essere in gioco sono la struttura stessa del web e il suo modello economico. I link, cardine portante dell’essenza stessa di Internet, stanno perdendo rilevanza, trasformando la rete di nodi in cui abbiamo fin qui navigato in un piccolo stagno senza sbocchi. Soprattutto, come nota l’esperto Casey Newton, potremmo essere all’alba di una nuova “browser war” nella quale i vecchi motori di ricerca (leggasi Google) e le nuove AI tech si contenderanno il dominio della ricerca online, e con essa dell’accesso al sapere digitale, dei nostri dati e del business che deriva.

Anche la vita offline sta vivendo trasformazioni altrettanto impattanti. Nella società dell’informazione dove il sapere è digitale, cambiare il sistema di interrogazione del web significa cambiare il rapporto delle persone con la conoscenza. In questo senso, lo spostamento da Google a ChatGPT e simili implica un cambio di paradigma. Grazie ai chatbot, non c’è più bisogno di fare tanta fatica, basta fare una domanda anche superficiale che ci viene già fornito un prodotto finale senza nemmeno bisogno di consultare le fonti originali. Il risultato è una navigazione passiva e mediata talvolta in modo incontrollato. Di fatto, non siamo noi a fare una ricerca, ma la facciamo fare a una macchina.

Le conseguenze coinvolgono l’infosfera, dove la confusione delle fonti rischia di farci perdere il contatto con la realtà che viviamo; coinvolgono la sfera lavorativa, in un processo di automazione che svaluta alcune competenze e ne valorizza altre; coinvolgono addirittura la nostra salute mentale, accentuando o riducendo alcuni disagi psicologici e ponendo questioni che toccano la nostra natura più intima.

I chatbot in ambito sanitario

I cosiddetti agenti conversazionali sono una questione di interesse pubblico. Non solo per la diffusione tra un vasto pubblico di utenti, ma anche per alcuni impieghi più verticali. Essi infatti si stanno dimostrando un elemento rilevante per il settore sanitario, su tanti fronti diversi. Per gli ospedali e per gli istituti di ricerca. Per i medici e per i pazienti. Per il miglioramento della diagnosi e per il potenziamento dei percorsi di cura. Per l’ottimizzazione delle risorse materiale e delle risorse immateriali.

In tutto il mondo, collaborazioni e sperimentazioni stanno dimostrando le potenzialità di questa tecnologia. I campi dove i risultati sembrano più promettenti sono l’oncologia, la medicina generale, la psicoterapia e la neurologia. In particolare, qui vengono impiegati per gli screening, la gestione delle cure, il supporto decisionale e l’accesso ai servizi.
Negli Stati Uniti, OpenAI ha avviato una collaborazione con Color Health in cui GPT-4o contribuisce alla realizzazione di trattamenti personalizzati per pazienti oncologici. Il modello estrae, elabora e normalizza le informazioni del paziente, risponde a domande chiave come “Quali screening dovrebbe sottoporre il paziente?” per identificare diagnosi mancanti, generare un piano di screening personalizzato ed elaborare la documentazione necessaria per completare qualsiasi iter diagnostico.
Google invece ha prodotto Med-Gemini, un sistema che cerca e riassume informazioni per il supporto decisionale clinico e AIME, un chatbot conversazionale con promettenti capacità diagnostiche. Il primo, secondo uno studio applicativo, ha raggiunto un’accuratezza del 91.1%, producendo risultati talvolta preferiti a quelli dei medici stessi e dimostrandosi efficace nel fornire una conversazione accurata e utile. Il secondo, alla luce di alcune sperimentazioni, ha mostrato prestazioni superiori per 28 dei 32 criteri dal punto di vista dei medici specialisti e per 24 dei 26 dal punto di vista dei pazienti attori.
In Italia, l’azienda GPI ha invece sviluppato Talking About, un algoritmo di deep learning in grado di rilevare in tempo reale le emozioni da un semplice tracciato vocale. Grazie all’analisi dei flussi vocali viene effettuato uno screening per capire se il soggetto è incline allo sviluppo di un particolare disturbo, in modo da agire in anticipo.
Tra i soggetti più attivi c’è la Fondazione Bruno Kessler di Trento, da anni impegnata nella ricerca e nella realizzazione di progetti innovativi con finalità sociali. Un esempio è Trec Arianna, un’applicazione di supporto al paziente e agli operatori all’interno del percorso terapeutico ed assistenziale delle donne con tumore mammario che fa uso, tra le altre cose, di un chatbot per un modello comunicativo bidirezionale tra medico e paziente con modalità di gestione asincrona dei problemi.

Per quanto i risultati siano già concreti e apprezzabili, siamo solo agli inizi. Nel prossimo futuro, le sfide che sembrano più alla portata sono:

  • una migliore cooperazione con il lavoro degli umani, dal momento che, come indica una ricerca condotta dal Max Planck Institute e il CNR di Roma, molte prestazioni migliorano quando medici e AI lavorano congiuntamente rispetto a quanto facciano singolarmente
  • l’integrazione con i flussi operativi e i contesti ospedalieri reali, in quanto molte sperimentazioni sono condotte attraverso simulazioni o in ambienti protetti e controllati
  • la realizzazione di modelli multimodali e personalizzati, in grado di assistere e guidare i medici in modo più completo e puntuale
  • un’integrazione più forte con gli strumenti e i dati già a disposizione
  • lo sviluppo di applicazioni specifiche per i pazienti

Progetto

Desk SOS Comunicazione in Salute

Il Desk “SOS Comunicazione in Salute” è un prodotto del Centro Ricerche sAu, pensato come strumento di ascolto, di monitoraggio e d’intervento per l’effettivo miglioramento di ogni forma di comunicazione medico-scientifica e dei servizi sanitari – non solo digitale – cercando di dare agli aspetti comunicativi relativi all’E-HEALTH il senso di un valore aggiunto reale che vada oltre un’innovazione di sola facciata. Una prima sperimentazione sul campo è stata attivata a San Casciano in Val di Pesa in collaborazione con la Misericordia

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Nonostante l’incertezza, ciò che sembra chiaro è che siamo davanti a un processo da cui non si può tornare indietro e che è destinato non tanto a far progredire, quanto a rivoluzionare il paradigma della medicina attuale. Gli LLM (large language models) infatti fanno parte delle tecnologie che stanno rendendo possibile la transizione verso la Medicina Digitale (e-Health), le cui potenzialità stiamo appena iniziando a intravedere.
Grazie ad essi, verranno per prima cosa ulteriormente valorizzate le risorse già presenti: si pensi a tutti i dati sanitari sparsi tra documenti cartacei, fascicoli elettronici, alcuni disponibili al medico di base, altri affidati al paziente; al dispiego di tempo ed energie che compiti ripetitivi e burocratici richiedono e che potrebbero essere dedicati ad attività più significative; ai costi nascosti e improduttivi di alcune procedure evitabili per la sanità pubblica; alle competenze e alle conoscenze di persone non riconosciute come professionisti che pure sono preziosissime. Per tutto questo, le soluzioni non mancherebbero: un chatbot potrebbe aggregare e analizzare autonomamente tutti i dati necessari; automatizzare compiti per cui i medici sono sovraqualificati; mettere in contatto e formare esperti di ambiti diversi e complementari.
Oltre a ciò, i servizi potrebbero essere resi più accessibili e l’alfabetizzazione sanitaria della popolazione potrebbe uscirne arricchita. Ad esempio, potrebbero essere realizzati sistemi per la prenotazione delle visite che coordinino i flussi in modo mirato e inviino promemoria sulla base delle esigenze delle strutture e dei pazienti; applicazioni per il sostegno nei percorsi di guarigione che possono avvenire al di fuori degli ospedali; servizi per la cura e la prevenzione che forniscano le informazioni necessarie ai cittadini in modo chiaro, semplice e intrattenente (senza risultare per questo superficiali).
Ancora, si potrebbero, cosa ancora poco sviluppata, ideare soluzioni che migliorino le relazioni umane nella sanità. La tecnologia, lo stiamo vedendo, non sta allontanando le persone: al contrario, le sta avvicinando, cambiandone i rapporti. In questo senso, abbiamo tra le mani uno strumento che può ridurre le distanze materiali e immateriali che troppo spesso sono un ostacolo per il benessere.
È in questi modi che il digitale ha le potenzialità per attuare il modello auspicato della Medicina Personalizzata. Come il Centro Ricerche sAu ha raccontato nel testo Eva, Adamo e l’albero della conoscenza, la medicina di genere si inserisce perfettamente in questo paradigma, costituendone il primo e fondamentale elemento. Una medicina cioè fatta su misura degli individui, che tenga conto delle loro caratteristiche fisiche, psichiche e umane che sono uniche. Una medicina che non discrimini, esplicitamente o meno, per il sesso, l’etnia o le credenze personali. Soprattutto, una medicina che non sia fatta per il paziente, ma con il paziente, riconoscendolo finalmente non come corpo malato da guarire, ma come essere umano da coinvolgere ed esaltare globalmente. Una medicina perciò che non punti alla semplice salute fisica, che non è salute autentica, ma al benessere globale dell’individuo e della collettività.

Dall’altra parte, quanto più un elemento, soprattutto quando si parla di sanità, ci sembra essere indispensabile, tanto più occorre porvi attenzione. È un problema di investimenti pubblici, di privacy, di gestione di un asset strategico per i paesi dove la popolazione sta invecchiando come per quelli dove le nascite sono in crescita. È un problema di qualità della vita degli individui e delle intere collettività del presente e del futuro, malati, affetti e professionisti. Per questo, la fiducia non può far perdere di vista le criticità.
Come avevamo evidenziato nell’articolo Intelligenze artificiali: presente e futuro della Sanità, i soggetti che possiedono e sviluppano gli LLM principali sono aziende private a scopo di lucro. In un contesto dove gli investimenti più consistenti sono quelli privati e dove la giurisprudenza e la politica non riesce a tenere il passo dell’innovazione tecnologica, il rischio di assoggettare gli interessi sanitari di molti a quelli economici di pochi è molto concreto.
In questo senso, come nota anche la World Health Organization nel report Ethics and governance of artificial intelligence for health, si fa ancora più urgente il bisogno misure legislative effettive e condivise a livello internazionale, laddove le proposte di regolamentazione finora avanzate sono inadeguate e locali, inadatte ad affrontare un fenomeno dinamico e globale.

Intelligenze artificiali: presente e futuro della Sanità

di Amos Tozzini

L’intelligenza artificiale è un argomento ambiguo. Da un lato è il trend onnipresente nel dibattito pubblico. Dall’altro è un tema così complesso e tecnico che, nonostante ne parlino tutti, in pochi lo capiscono davvero. Si corre così il rischio di derubricarla a moda del momento, destinata piano piano a sparire come altri progetti visionari digitali in precedenza. In realtà, l’AI è qui per restare, soprattutto in tutti quei lavori ad alto impatto sociale, dalla finanza alla medicina. Ed è proprio nel settore della sanità che stanno già avvenendo gli sviluppi più sconvolgenti.

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Una diretta conseguenza di ciò è lo scarso coinvolgimento degli stakeholders reali nella progettazione di questi strumenti, riproducendo la logica conservativa e gerarchica che pone agli estremi produttori e consumatori. Non sorprende che la maggior parte delle persone, secondo un recente rapporto di Deloitte, ritiene necessario un intervento che salvaguardi l’interesse pubblico.
In aggiunta, rimangono aperte alcune questioni tecniche rilevanti. Il trattamento di dati tanto sensibili è uno di quelli più sentiti, ma non è l’unico. Un altro tema delicato riguarda i bias e le allucinazioni che possono nascondersi dietro agli algoritmi la cui rilevazione è spesso complicata e per eliminare i quali serve estrema cura nell’analisi dei processi di addestramento dei modelli e degli effetti dei loro risultati. Infine, come è facile accorgersi passando in rassegna qualche studio, il mondo scientifico deve ancora dotarsi di benchmark e criteri valutativi collettivamente riconosciuti, senza i quali non può esserci una valutazione univoca.

 

Come abbiamo cercato di mostrare, l’avvento degli agenti conversazionali in ambito sanitario è ormai un dato di fatto. L’intelligenza artificiale è, prendendo a prestito un termine caro alla Comunicazione Generativa, una deriva ineludibile. Possiamo decidere di ignorarla, fare come se non ci fosse e lasciare direzionare il fenomeno ad altri. Oppure possiamo provare a governarlo e a decidere per noi.
Quest’ultima è certo la scelta più scomoda e faticosa, forse anche quella più ingrata. Tuttavia, è anche l’unica democraticamente ammissibile. In questi e nei prossimi anni, servirà allora una progettazione ponderata che consideri, integri ed esalti l’imprevedibilità insita nella deriva. Servirà dunque una progettazione che faccia uso delle conoscenze teoriche e pratiche, alte e basse di tutti quanti, che coinvolga attivamente tutta la collettività in qualità di ingegneri del proprio futuro e insieme di individui da tutelare.
Una progettazione lungimirante e collettiva, con e per la cittadinanza.

Bibliografia/Sitografia

Autore

Amos Tozzini

Laureato in Pratiche, linguaggi e cultura della comunicazione presso l’Università degli Studi di Firenze. È collaboratore presso il Centro Ricerche “scientia Atque usus” per la Comunicazione Generativa ETS.

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