L’affermazione di Mitchell H. Katz, presidente di NYC Health + Hospitals, ha acceso un dibattito tra i dirigenti che vedono nell’IA un’opportunità di risparmio e i medici che sollevano dubbi sulla sicurezza dei pazienti e sull’affidabilità della tecnologia.
[In pillole] La sintesi per chi va di fretta:
Mitchell H. Katz, CEO di NYC Health Hospitals, ha dichiarato di voler sostituire i radiologi con l'intelligenza artificiale per ridurre i costi, scatenando un acceso dibattito. Mentre altri dirigenti supportano l'idea, il mondo medico esprime forte preoccupazione per la sicurezza dei pazienti, citando studi su errori e allucinazioni dei sistemi di intelligenza artificiale.
Un fronte compatto tra i dirigenti
David Lubarsky, presidente e amministratore delegato del Westchester Medical Center Health Network, ha confermato che il suo sistema sta già utilizzando l’intelligenza artificiale per lo screening del cancro al seno, sostenendo di ottenere “risultati solidi”. Lubarsky si è spinto oltre, affermando che la tecnologia sarebbe “effettivamente migliore degli esseri umani” in certi compiti.
Ha fornito anche un dato a sostegno della sua tesi: “Per le donne che non sono considerate ad alto rischio, se il test risulta negativo, è sbagliato solo circa 3 volte su 10.000”.
Anche Sandra Scott, amministratrice delegata di One Brooklyn Health, un’istituzione che serve comunità a basso reddito, ha concordato, definendo l’adozione su larga scala di questi sistemi come un potenziale punto di svolta per la sua rete ospedaliera.
Il dibattito ha raggiunto un punto tale che i tre dirigenti si sono chiesti apertamente se non fosse il caso di spingere collettivamente per una modifica delle normative dello stato di New York, al fine di permettere all’IA di analizzare le immagini mediche “senza un radiologo“.
Questa fiducia da parte del management ospedaliero non nasce dal nulla, ma è sostenuta da un mercato in rapidissima espansione. Il settore globale dell’intelligenza artificiale applicata all’imaging medico, che nel 2025 valeva circa 2.010 miliardi di dollari, dovrebbe raggiungere i 22.970 miliardi entro il 2035, secondo Precedence Research.
Questo slancio è alimentato anche da un contesto normativo sempre più favorevole: la Food and Drug Administration (FDA) statunitense, per esempio, ha raddoppiato il numero di dispositivi basati su IA e machine learning approvati tra il 2022 e il 2025.
La tecnologia più interessata da questa integrazione è la tomografia computerizzata (TC), che nel 2026 rappresentava il 41,6% della quota di mercato, grazie alla capacità dell’IA di rilevare anomalie sottili e automatizzare processi come la segmentazione degli organi. Gli ospedali sono i principali motori di questa adozione, rappresentando il 65% della quota di mercato, spinti dagli alti volumi di pazienti e da una maggiore capacità di investimento.
Ma l’entusiasmo dei dirigenti, supportato dai dati di mercato, non sembra essere condiviso da chi, ogni giorno, lavora con quelle immagini e sulla cui analisi si basano diagnosi che possono cambiare la vita delle persone.
I dubbi del mondo medico e della ricerca
La reazione del mondo della radiologia alle dichiarazioni dei dirigenti newyorkesi è stata immediata e molto dura. Le loro parole sono state definite “pericolose” e “ingenue”, sollevando questioni urgenti sulla sicurezza dei pazienti e sull’effettiva affidabilità di questi sistemi automatici.
Questo scetticismo non è basato su una semplice resistenza al cambiamento, ma trova fondamento in studi accademici molto recenti e preoccupanti. Ricercatori della Stanford University, per esempio, hanno scoperto che alcuni dei principali modelli di intelligenza artificiale (IA) utilizzati per l’imaging medico possono “avere allucinazioni“, ovvero generare diagnosi dettagliate e plausibili basandosi su immagini che non hanno mai realmente analizzato.
I ricercatori hanno definito questo fenomeno una “illusione dell’IA”, in cui i modelli costruiscono referti coerenti senza un reale input visivo. In un caso estremo, un modello di IA ha ottenuto il massimo punteggio in un test di valutazione su radiografie del torace senza nemmeno aver mai “visto” una sola immagine.
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Oltre ai dubbi sollevati dalla ricerca accademica, anche i dati sull’adozione nel mondo reale suggeriscono un quadro più complesso di quello dipinto dai dirigenti. Se è vero che il 90% dei sistemi sanitari ha implementato soluzioni di IA in radiologia, solo il 19% riporta un alto grado di successo in quest’area, come evidenziato in uno studio pubblicato sul PMC.
Inoltre, contrariamente alle promesse di maggiore efficienza, alcune implementazioni hanno addirittura aumentato i tempi di interpretazione. Una ricerca sull’adozione di questi strumenti ha rilevato che, in alcuni contesti, i neuroradiologi impiegavano più tempo per completare le loro analisi, contraddicendo la promessa di un flusso di lavoro più snello e di una conseguente riduzione dei costi.
Il dibattito, quindi, si sposta da una semplice questione di sostituzione tecnologica a una riflessione più profonda sul futuro stesso della professione medica e sul ruolo che l’essere umano dovrebbe mantenere nel processo diagnostico.
Trasformare, non sostituire
In questo confronto tra ottimismo manageriale e scetticismo clinico, emerge una terza via, una prospettiva più sfumata che non vede l’intelligenza artificiale come un sostituto, ma come uno strumento di potenziamento.
Secondo il National Institutes of Health (NIH), “la radiologia non sarà sostituita dall’IA, ma dai radiologi che sapranno sfruttarne efficacemente le capacità”.
Questa visione suggerisce un futuro in cui l’IA si occupa delle attività più ripetitive e standardizzate: ottimizzare gli appuntamenti, migliorare la qualità degli esami, analizzare grandi quantità di dati da diverse fonti di imaging e generare bozze di referti. Questo libererebbe i radiologi, permettendo loro di concentrarsi sugli aspetti più complessi del loro lavoro: il processo decisionale medico, la collaborazione interdisciplinare con altri specialisti e, non da ultimo, il rapporto con il paziente.
In questo modello, il ruolo del radiologo del futuro potrebbe assomigliare a quello di un pilota di linea: un professionista altamente qualificato che opera all’interno di un ambiente fortemente computerizzato, gestendo tecnologie sofisticate e coordinandosi con esperti a distanza per garantire la massima sicurezza e accuratezza.
Si tratterebbe di una profonda trasformazione della professione, non della sua eliminazione.
Questa visione, però, si scontra con la spinta, evidente nelle parole dei dirigenti di New York, verso una riduzione dei costi che sembra passare inevitabilmente per una riduzione del personale. Il dibattito in corso riflette quindi una tensione fondamentale nella sanità contemporanea: da un lato, la promessa di efficienza e risparmio offerta dalla tecnologia; dall’altro, le irrisolte questioni di affidabilità clinica, di impatto sulla forza lavoro e di sicurezza per i pazienti.
