La medicina ha sempre avuto un rapporto stretto con il cambiamento. Oggi, però, la velocità di questa trasformazione è diversa. Gli studenti che stanno entrando nelle nostre università saranno probabilmente la prima generazione di medici a non aver mai conosciuto un mondo professionale senza l’intelligenza artificiale.
Per questo la domanda che dovremmo porci non è se l’intelligenza artificiale sostituirà il medico. La questione vera è come formare professionisti capaci di utilizzare queste tecnologie, verificarle e, soprattutto, governarle.
Indice degli argomenti
La formazione medica nell’era dell’intelligenza artificiale
Un sistema di AI può essere un assistente estremamente potente, ma rimane un assistente. Può aiutare a sintetizzare informazioni e suggerire percorsi, ma può anche sbagliare. E proprio questa caratteristica rende indispensabile una nuova competenza, saper supervisionare ciò che la tecnologia produce. Non basta ottenere una risposta, bisogna sapere perché quella risposta è stata data, quali fonti la sostengono e come verificarla. In medicina, il medico resta responsabile delle decisioni che prende.
È qui che entra in gioco un principio centrale nella formazione del futuro, non dobbiamo insegnare agli studenti soltanto a utilizzare uno strumento, ma a fare le domande giuste. Riconoscere un problema, formulare un’ipotesi, cercare le informazioni necessarie e verificarne l’affidabilità sono invece competenze che possono accompagnare un professionista per tutta la sua carriera.
Tecnologia e robotica nelle trasformazioni della sanità
Questo vale ancora di più se guardiamo alle trasformazioni della sanità. Le risorse economiche non sono infinite, il calo demografico è ormai accertato e, allo stesso tempo, stanno aumentando l’età media della popolazione e le necessità di cura. La tecnologia non è quindi soltanto un elemento di innovazione, è una delle condizioni necessarie per riuscire a offrire cure migliori a un numero maggiore di persone. L’intelligenza artificiale è una parte di questa trasformazione, e credo fortemente che la prossima rivoluzione potrebbe riguardare la robotica.
Ma anche in quel caso il punto non sarà la tecnologia in sé. Un’intelligenza artificiale può suggerire che cosa fare, ma l’esecuzione richiede persone. E soprattutto qualcuno dovrà decidere quale sia il problema da affrontare, in quale momento, secondo quali priorità. Per questo dobbiamo aiutare gli studenti a essere curiosi, ad “innamorarsi del problema” più che della soluzione. È un atteggiamento fondamentale per chiunque lavori nella medicina contemporanea, ma lo diventa ancora di più quando medicina e ingegneria iniziano a incontrarsi.
Medicina e ingegneria nei nuovi percorsi di formazione
I percorsi di Laurea del futuro vanno esattamente in questa direzione. In Humanitas University, in cui insegno, nel 2019 è nato MEDTEC in collaborazione con il Politecnico di Milano: nel 2025 i ragazzi e le ragazze che si sono laureate sono stati i primi in Europa ad essere medici con, al contempo, una laurea in Ingegneria Biomedica.
L’esperienza di MEDTEC, e più in generale quella dei percorsi che mettono in relazione competenze mediche, ingegneristiche e scientifiche, mostrano quanto possa essere fecondo questo dialogo. Significa creare professionisti capaci di comprendere linguaggi diversi e di lavorare insieme su problemi complessi.
PRIME e la mentalità del ricercatore
Nei percorsi orientati alla ricerca questo approccio è particolarmente evidente. Da qui è nata l’idea di PRIME (PhD in Personalized caRe and Innovation in Medicine and Engineering), programma di dottorato di ricerca congiunto realizzato in collaborazione con il Politecnico di Milano. Obiettivo: formare ricercatori e innovatori nel campo dell’ingegneria biomedica, della ricerca clinica e delle scienze della salute, con un forte focus sulla medicina di precisione e sulla sostenibilità del sistema sanitario.
In PRIME, il percorso parte dalla costruzione di una mentalità da ricercatore: comprendere ciò che già sappiamo, individuare ciò che ancora non conosciamo e capire quale sia il modo più utile per studiarlo e far avanzare le conoscenze. La medicina di precisione nasce anche da questa capacità di mettere insieme competenze differenti, come intelligenza artificiale, modellistica, dispositivi e biosensori, che possono diventare strumenti al servizio di una domanda clinica, non obiettivi in sé. La co-supervisione tra competenze mediche e ingegneristiche diventa allora parte integrante della formazione.
DAIHS tra intelligenza artificiale, sanità ed economia
A questo si aggiunge il DAIHS, il Corso di Laurea Magistrale in Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences, un percorso biennale interamente in lingua inglese nato dalla collaborazione con l’Università Bocconi, che unisce le competenze mediche, biologiche e sanitarie con l’esperienza in intelligenza artificiale, data science ed economia. Un ulteriore tassello necessario per dare ai professionisti della cura di domani il bagaglio di competenze necessarie per lavorare a contatto con le persone, circondati da tecnologie complesse.
Il ruolo dei docenti nella formazione medica con l’AI
Questo modello richiede anche un ripensamento del ruolo dei docenti. Se gli studenti possono interrogare un sistema di AI in qualsiasi momento, il valore del professore non diminuisce, cambia. Diventa ancora più importante la figura di chi sa accompagnare, fare domande, mettere in discussione una risposta e confrontarla con altre fonti. Un buon supervisore può aiutare lo studente a passare dalla prima risposta ottenuta alla domanda successiva. Il docente insegna a chiedersi: perché? Da dove arriva questa informazione? È verificabile?
Parafrasando Umberto Eco, nell’era dell’intelligenza artificiale la persona colta non è più soltanto quella che sa dove trovare una risposta. È quella che sa riconoscere quando una risposta deve essere verificata e sa costruire il processo necessario per farlo. Questo vale per tutti, ma diventa cruciale per il medico: ottenere una risposta dall’AI è facile; comprenderne i limiti, valutarne l’affidabilità e decidere se possa essere utilizzata per curare una persona richiede competenza, metodo e responsabilità.
Valutare conoscenza e capacità di argomentare
Anche la valutazione dovrà cambiare. Se uno studente può utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per produrre un testo o una risposta, diventa meno significativo verificare soltanto il risultato finale. Sarà sempre più importante capire se quello studente conosce ciò di cui sta parlando, maneggia la complessità della materia. Il dialogo e la capacità di argomentare possono diventare strumenti di valutazione ancora più importanti.
Tecnologia e umanità nella formazione dei medici
In tutto questo, però, non dobbiamo perdere di vista ciò che rende la medicina una professione. Se macchine e algoritmi svolgeranno una parte crescente del lavoro, il valore della relazione tra medico e paziente potrebbe diventare ancora più evidente. Fiducia, comunicazione, empatia e capacità di accompagnare una persona nelle decisioni che riguardano la sua salute non sono elementi accessori. Sono parte della cura. E possono essere insegnati anche a studenti con una forte formazione tecnologica.
Credo però che l’Università possa preparare gli studenti a navigare questo cambiamento: non insegnando loro a conoscere tutto, ma aiutandoli a capire dove cercare ciò che non sanno, come verificarlo e come utilizzare gli strumenti disponibili senza affidarsi ciecamente a essi.
La tecnologia può essere un facilitatore straordinario, ma solo se rimane dentro una cultura della responsabilità. Per questo considero importante che la formazione medica evolva verso una maggiore apertura alle altre discipline. MEDTEC ha rappresentato un’esperienza pionieristica, non mi sorprenderebbe se, nel tempo, molti corsi di Laurea arrivassero a integrare sempre di più questo tipo di approccio.
Un futuro più transdisciplinare, critico e umano
Il futuro della medicina non sarà quindi soltanto più tecnologico. Dovrà essere più transdisciplinare, più critico e, paradossalmente, anche più umano. Perché quanto più saremo capaci di delegare alle macchine compiti tecnici e ripetitivi, tanto più dovremo formare persone capaci di porre le domande giuste, assumersi la responsabilità delle decisioni e costruire una relazione di fiducia con chi hanno davanti.
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