L’intelligenza artificiale entra progressivamente negli studi medici con l’obiettivo di rafforzare l’assistenza territoriale e supportare i professionisti sanitari nella gestione quotidiana dei pazienti. In questo contesto si inserisce MIA (Medicina e Intelligenza Artificiale), una piattaforma sviluppata dall’Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali (Agenas) e finanziata nell’ambito della Missione 6 “Salute” del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR).
Lanciata in sperimentazione nei primi 1.500 studi dei medici di medicina generale in Italia, MIA è pensata non per sostituire il giudizio clinico, ma per offrire un supporto concreto nelle attività diagnostiche di base, nella gestione delle cronicità e nella prevenzione. È interrogabile tramite un’interfaccia intuitiva e fondata su evidenze cliniche certificate.
MIA è una piattaforma di IA sviluppata per offrire un supporto concreto ai Professionisti Sanitari in tre aree principali:
- Attività diagnostiche di base: fornisce suggerimenti su diagnosi, esami da effettuare e indicazioni su percorsi terapeutici iniziali;
- Gestione della cronicità: offre strumenti per il monitoraggio personalizzato dei pazienti con patologie croniche;
- Prevenzione e promozione della salute: visualizza le campagne di sensibilizzazione attive a livello nazionale e regionale, supporta l’identificazione dei pazienti idonei a programmi di screening e vaccinazione, e fornisce suggerimenti personalizzati in base ai fattori di rischio individuali.
Come funziona?
Tramite un’interfaccia intuitiva, i Professionisti Sanitari possono porre domande e ottenere risposte clinicamente accurate, fondate su evidenze scientifiche e accompagnate da fonti verificabili.
Quali sono i vantaggi?
MIA costituisce un valido strumento di supporto alla pratica clinica quotidiana, in grado di apportare significativi benefici, tra cui:
- Riduzione del tempo medio per attività diagnostica di routine;
- Miglioramento dell’appropriatezza prescrittiva;
- Miglioramento dell’aderenza terapeutica;
- Riduzione delle ospedalizzazioni evitabili;
- Gestione proattiva delle comorbidità;
- Aumento dell’adesione ai programmi di screening;
- Miglioramento della copertura vaccinale;
- Ottimizzazione delle risorse per la prevenzione.
Fonte: Agenas
Abbiamo chiesto un commento a Chiara Sgarbossa, direttrice Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano.
Che cos’è MIA e che ruolo può avere per i medici di medicina generale, in un contesto in cui i dati clinici dei pazienti sono oggi distribuiti tra più sistemi, a partire dal Fascicolo sanitario elettronico?
MIA è una piattaforma di intelligenza artificiale pensata come strumento di supporto al medico di famiglia. È importante chiarire subito un punto: non utilizza dati personali degli assistiti. Quindi l’algoritmo non “pesca” informazioni direttamente dalle cartelle cliniche o dal Fascicolo sanitario elettronico. È il medico a inserire alcuni dati clinici, che descrivono lo stato di salute del paziente, ma non consentono di risalire alla sua identità. Questo significa che, almeno in questa fase, il tema dell’interoperabilità dei dati clinici è meno centrale rispetto ad altri progetti di sanità digitale, anche se è comunque fondamentale che il medico abbia le informazioni aggiornate sul paziente, che possono essere trovate sul suo Fascicolo Sanitario Elettronico”.
Come potrà essere utilizzata la piattaforma dal medico?
Al momento sono stati previsti tre principali ambiti di applicazione. Il primo riguarda l’inquadramento diagnostico di base: l’algoritmo può suggerire ipotesi diagnostiche, indicare quali esami effettuare e orientare verso il percorso di cura più appropriato. Il secondo è la gestione delle cronicità, con un supporto informativo al monitoraggio e alla rivalutazione dei pazienti cronici. Il terzo ambito è quello della prevenzione e promozione della salute: MIA può aiutare a individuare pazienti potenzialmente idonei a programmi di screening o vaccinazione, sulla base delle campagne nazionali e regionali e dei principali fattori di rischio”.
Secondo i dati dell’Osservatorio Sanità Digitale 2025, il 46% ha già sperimentato l’intelligenza artificiale generativa. Tuttavia, quasi la metà dei MMG segnala come ostacolo la “black box” (la “non trasparenza”) degli algoritmi. Quanto pesa questo aspetto?
I medici chiedono, comprensibilmente, maggiore trasparenza: vogliono sapere su quali basi l’algoritmo prende una decisione, quali dati considera e quali esclude e qual è il percorso logico che porta a un certo suggerimento.
Nel caso specifico di MIA siamo ancora in una fase di sperimentazione; quindi, non parliamo di uno strumento “chiuso” e definitivo. Questo è un vantaggio, perché consente ai medici coinvolti di fornire feedback sui risultati prodotti dall’algoritmo e di contribuire a migliorarne il funzionamento, sia in termini di logiche decisionali sia di basi di conoscenza utilizzate. L’algoritmo si fonda infatti su database di conoscenze cliniche che dovranno essere costantemente aggiornati e manutenuti nel tempo”.
Un altro tema molto concreto per i medici di famiglia è la comunicazione quotidiana con i pazienti, che spesso avviene ancora tramite WhatsApp. Quali sono i rischi e cosa suggerisce ai MMG?
WhatsApp può avere un ruolo limitato e ben definito, se il medico lo accetta: ad esempio per questioni organizzative, come fissare un appuntamento o segnalare la necessità di un contatto. Diventa invece problematico quando viene utilizzato per condividere referti, documenti clinici o, peggio, per descrivere sintomi sulla base dei quali il medico prende decisioni diagnostiche. Questo non è appropriato.
La condivisione dei referti dovrebbe avvenire tramite il Fascicolo sanitario elettronico, che consente al medico di consultarli direttamente, senza che il paziente debba inviarli via chat o e-mail. Quanto alla diagnosi, resta fondamentale il contatto diretto con il paziente: idealmente in presenza, oppure almeno attraverso una valutazione clinica strutturata, come una televisita. Sta poi al medico valutare il livello di approfondimento necessario”.
Torniamo a MIA. Come evitare che venga percepita dai medici di famiglia come l’ennesimo strumento “calato dall’alto”?
La co-progettazione è fondamentale. La fase di sperimentazione coinvolge circa 1.500 medici su tutto il territorio nazionale. Questo è un numero significativo, ma ancora gestibile, che permette di raccogliere feedback concreti e differenziati anche a livello regionale.
È proprio in questa fase che i medici possono valutare l’utilità reale dei casi d’uso proposti, segnalare criticità e suggerire miglioramenti. Non è escluso, anzi è auspicabile, che emergano nuovi casi d’uso oggi non previsti. Solo così lo strumento può diventare davvero aderente alle esigenze della medicina generale”.
Quanto conta la formazione, soprattutto in vista di una futura estensione della piattaforma oltre la fase sperimentale?
È prevista una formazione specifica già in questa prima fase, ma non deve limitarsi all’aspetto tecnico. Serve anche una formazione legata alle “soft skills”, ovvero capire come interpretare le risposte dell’intelligenza artificiale, riconoscerne i possibili errori, formulare correttamente le richieste e anche usare in modo critico i suggerimenti forniti. Inoltre, occorre ricordare che il decreto sull’intelligenza artificiale prevede che il paziente sia informato quando l’IA viene utilizzata nel suo percorso di cura. Questo implica che il medico debba essere in grado di spiegare come è stata usata e con quali risultati. Stiamo lavorando proprio su un modello di competenze per i professionisti sanitari che tenga conto di questi aspetti”.
Quindi non solo competenze tecniche, ma anche culturali ed etiche?
Parliamo di etica, di responsabilità professionale, di profili legali e di tutela della privacy. Sono competenze che diventano parte integrante della pratica clinica quando si introducono strumenti di intelligenza artificiale”.
Quali potrebbero essere gli sviluppi futuri di questo tipo di piattaforma?
Oltre all’aggiunta di altri casi d’uso, credo sia fondamentale rivalutare la possibilità di utilizzate tutti i dati clinici del paziente, integrando pienamente la sua storia clinica, per avvicinarsi davvero a una medicina personalizzata, pur garantendo la privacy e sicurezza dei dati stessi”.
