Intelligenza artificiale, Ocse: cosa cambia davvero nel lavoro del medico

L’intelligenza artificiale è già utilizzata in tutti i sistemi sanitari dei Paesi Ocse, ma resta poco integrata nella pratica clinica su larga scala. Secondo il report “Scaling Artificial Intelligence in Health” (2026), le applicazioni sono diffuse nel 100% dei Paesi membri, ma solo il 10% di quelle in imaging è realmente adottato a livello nazionale.

Nel lavoro clinico, l’IA è impiegata soprattutto in ambito diagnostico, nel monitoraggio dei pazienti e nell’organizzazione dei servizi. Il documento evidenzia come queste tecnologie possano migliorare l’accuratezza delle diagnosi, supportare il processo decisionale e aumentare l’efficienza dei flussi di lavoro.

Un impatto rilevante riguarda il tempo medico. L’IA applicata alla documentazione clinica può ridurre in modo significativo le attività amministrative, con evidenze che indicano una riduzione fino all’85,8% del tempo necessario per la compilazione rispetto alla digitazione manuale.

Il report sottolinea tuttavia che l’integrazione dell’IA non modifica il ruolo centrale del medico, ma ne ridefinisce le funzioni. Le soluzioni devono essere utilizzate con supervisione clinica e inserite nei processi decisionali, mantenendo il controllo umano sulle scelte terapeutiche.

Tra le criticità, il documento richiama i rischi legati alla qualità dei dati e alla possibile presenza di bias, che possono influenzare le prestazioni degli algoritmi. Vengono inoltre segnalate problematiche di sicurezza, privacy e trasparenza, oltre al rischio di una progressiva de-personalizzazione dell’assistenza.

Un ulteriore elemento riguarda la formazione. L’adozione dell’IA richiede nuove competenze per i professionisti sanitari, sia per comprendere il funzionamento degli strumenti sia per valutarne l’affidabilità e integrarne i risultati nella pratica clinica.

Infine, l’Ocse evidenzia un rischio di disuguaglianze tra strutture. I centri con maggiori risorse tecnologiche e organizzative sono più avanzati nell’adozione dell’IA, mentre altri contesti restano indietro, con possibili implicazioni sull’equità dell’assistenza.

Il documento conclude che il pieno potenziale dell’intelligenza artificiale nella pratica clinica dipende dalla capacità dei sistemi sanitari di superare le attuali barriere organizzative, regolatorie e infrastrutturali, garantendo al tempo stesso sicurezza e qualità delle cure.