Sei medici italiani su dieci usano strumenti di intelligenza artificiale generativa, ma solo il 2% dichiara competenze solide su tutte le sue dimensioni. Il divario tra adozione e formazione è il nodo che emerge dai dati 2026 dell'Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano, ripresi ieri dall'AISI.
L'uso corre, la governance resta indietro
Il 34% dei medici specialisti impiega l'IA a supporto della diagnosi, ma soltanto l'11% delle strutture sanitarie ha adottato soluzioni aziendali dedicate. La sproporzione racconta un'adozione dal basso: il singolo professionista sceglie e usa lo strumento in autonomia, l'ospedale segue con anni di ritardo. Nel complesso il 61% dei medici specialisti ha usato Gen AI nell'ultimo anno, con un balzo di 35 punti rispetto al 2025; stessa quota per i medici di medicina generale (+15 punti), mentre gli infermieri arrivano al 37% (+18 punti).
Le strutture considerano l'IA strategica nel 71% dei casi, ma nella quasi totalità delle situazioni si parla di piattaforme generaliste, non di soluzioni cliniche validate per la sanità. La spesa complessiva è salita a 2,7 miliardi di euro con una crescita del 9% secondo l'Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano, ma i fondi si sono concentrati su infrastrutture e Fascicolo Sanitario Elettronico, non sulla formazione clinica al nuovo strumento.
Il 2% con competenze solide: la formazione al palo
Il paradosso si vede quando si passa dall'uso alla competenza. Solo il 2% dei medici specialisti dichiara di padroneggiare bene o molto bene tutte le dimensioni dell'IA. Un terzo appena ha partecipato a corsi di formazione specifici, e appena il 32% è consapevole del rischio delle cosiddette allucinazioni della Gen AI, cioè risposte plausibili ma false. Il 17% riesce a riconoscere contenuti manipolati o generati artificialmente, e la stessa quota si sente adeguatamente preparata a spiegare l'uso dell'IA ai pazienti.
Solo il 49% dei medici ha chiaro che il controllo dell'output rientra nella propria responsabilità professionale. Il quadro è ancora più netto per gli infermieri: la loro adozione cresce di 18 punti in un anno mentre il percorso formativo sull'IA, nei corsi di laurea triennale, resta un modulo residuale o assente. La ricerca in altri campi mostra quanto sia sottile il confine fra segnale e bias: studi recenti sul cervello dei cani mostrano che gli stessi meccanismi di segmentazione delle parole si attivano in specie molto diverse, e senza una cultura statistica solida qualunque professionista è vulnerabile alla stessa illusione di conferma.
Cosa chiedono facoltà di medicina ed ECM
Il gap chiama in causa le facoltà di medicina, gli ordini professionali e la formazione continua ECM. Un medico che non sa distinguere un output plausibile da un'allucinazione, o che non riconosce un'immagine clinica generata, rischia di trasferire l'errore direttamente sul paziente. Karin Saccomanno, presidente dell'AISI, chiede regole, soluzioni validate, formazione e responsabilità definite. Giovanni Onesti, direttore generale, aggiunge che servono dati affidabili, interoperabilità, cybersecurity e investimenti sostenibili anche per le strutture di dimensioni più contenute.
La traduzione operativa è duplice: da un lato l'inserimento nei corsi di laurea in medicina, odontoiatria e scienze infermieristiche di un blocco obbligatorio su limiti, bias e verifica degli strumenti IA; dall'altro l'aggiornamento dei percorsi ECM per chi è già in servizio, con crediti mirati e casi clinici verificati. Anche in campi lontani dalla clinica come la geofisica che misura come il nucleo terrestre regola la durata del giorno o la metrologia che ridefinisce il secondo con un errore di uno su 260 miliardi di anni, la lezione è la stessa: modelli complessi funzionano solo se chi li usa conosce i limiti dei dati.
Il prossimo aggiornamento dell'Osservatorio, atteso nel maggio 2027, misurerà se la quota del 2% di medici davvero competenti si sarà mossa. Finora la formazione ha corso più lenta dell'adozione.
Domande frequenti
Perché esiste un divario tra l'adozione dell'IA generativa da parte dei medici e la loro formazione?
Il divario nasce perché molti medici utilizzano strumenti di IA senza un'adeguata preparazione: solo il 2% dichiara competenze solide, mentre l'adozione avviene spesso in autonomia, senza un supporto strutturato da parte delle strutture sanitarie.
Quali sono i principali rischi legati all'uso dell'IA generativa senza una formazione adeguata?
I principali rischi includono la difficoltà nel distinguere tra output corretti e cosiddette 'allucinazioni' dell'IA, il rischio di trasferire errori ai pazienti e la scarsa consapevolezza delle proprie responsabilità professionali nel controllo degli output generati dall'IA.
Come stanno rispondendo le strutture sanitarie e le facoltà di medicina a questa situazione?
Le strutture sanitarie riconoscono l'importanza strategica dell'IA, ma investono soprattutto in infrastrutture e fascicolo sanitario elettronico, non nella formazione. Si chiede l'inserimento di moduli obbligatori su limiti e bias dell'IA nei corsi di laurea e l'aggiornamento dei percorsi ECM per i professionisti già in servizio.
Qual è la situazione attuale della formazione sull'IA nei corsi di laurea per infermieri?
Nei corsi di laurea triennale per infermieri, la formazione sull'IA è ancora marginale o assente, nonostante la crescente adozione degli strumenti digitali anche tra gli infermieri.
Quali sono le richieste principali delle associazioni e degli esperti per colmare il gap di competenze?
Le principali richieste sono l'introduzione di regole chiare, soluzioni validate, formazione obbligatoria, responsabilità definite, dati affidabili, interoperabilità e investimenti anche per le strutture sanitarie di piccole dimensioni.
Cosa si prevede per il futuro riguardo alla formazione e alle competenze sull'IA in ambito sanitario?
Il prossimo aggiornamento dell'Osservatorio Sanità Digitale, previsto per maggio 2027, valuterà se la quota di medici con competenze solide sull'IA sarà aumentata, ma finora la formazione ha mostrato una crescita più lenta rispetto all'adozione degli strumenti.
