Il lancio di GPT Health e Claude for Healthcare apre nuove prospettive, anche per le malattie rare, ma la scarsità di dati e la complessità della cura richiedono ricerca e prudenza
Il 2026 si è aperto con due annunci – non a caso all’unisono – da parte di due fra le principali Big Tech che si occupano di intelligenza artificiale generativa. Entrambe le aziende hanno lanciato sul mercato un prodotto di GenIA dedicato alla medicina. O meglio, rivolto a medici e a persone comuni, per ciò che già fanno da almeno 15 anni: cercare informazioni sanitarie su internet (secondo un’analisi anonima delle conversazioni condotta da OpenAI, oltre 230 milioni di persone in tutto il mondo pongono domande su salute e benessere su ChatGPT ogni settimana).
Stiamo parlando di GPT Health, lanciato da OpenAI il 7 gennaio 2026, e di Claude for Healthcare, di Anthropic, annunciato il giorno dopo, l’8 gennaio. Anthropic, uno dei maggiori sistemi sanitari no-profit degli Stati Uniti, conta già oltre 22mila operatori sanitari che utilizzano Claude nella pratica quotidiana.
Qual è la differenza di questa versione Premium rispetto a ChatGPT “tradizionale”? GPT Salute permette per la prima volta nella storia agli utenti di caricare le proprie cartelle cliniche, così da basare le conversazioni con il sistema sulle informazioni sanitarie personali e ottenere risposte più mirate e utili. Si possono inoltre integrare i dati provenienti da app di salute.
Un tema su cui si tende a sorvolare è che cosa contengano davvero le nostre cartelle cliniche. Certamente, almeno in Italia, molto poco di tutto ciò che non è strettamente clinico, ma che invece fa parte della cura della persona. Nel nostro Paese è ancora in atto il processo di attivazione concreta del Fascicolo Sanitario Elettronico, che comunque, anche laddove è funzionante, non include di default tutte le nostre informazioni sanitarie; basti pensare alle visite private, che costituiscono buona parte del supporto psicologico, riabilitativo ed educazionale.
In altre parole, la Chat ti impacchetta un testo breve, già “cotto e mangiato”, con tutte le informazioni di cui lei pensa che l’utente (che sa benissimo chi è) abbia bisogno. È evidente che la tentazione di fidarsi di queste informazioni sia altissima. Anche perché si tratta di sistemi costruiti – dicono le aziende – con la consulenza di pool di medici ed esperti. OpenAI ha lavorato con oltre 260 medici in 60 Paesi, raccogliendo più di 600 mila feedback su come il modello risponde in 30 diverse aree di analisi. Le prestazioni vengono valutate attraverso HealthBench, un framework costruito su rubriche cliniche che tengono conto di sicurezza, chiarezza, corretto invio al follow-up medico e rispetto del contesto individuale.
IN EUROPA NON SONO ANCORA DISPONIBILI I SISTEMI DI AI SALUTE
Al momento, entrambi i sistemi restano non disponibili in Europa – e quindi anche in Italia – per motivi giuridici e regolatori, anche se molti osservatori ritengono che si tratti più di un rinvio che di un vero stop definitivo. Il contesto normativo europeo, infatti, è profondamente diverso da quello statunitense. Negli Stati Uniti, strumenti tecnologici come GPT non sono soggetti agli stessi vincoli di tutela della privacy che si applicano alle strutture sanitarie tradizionali; in Europa, invece, le regole sono allineate e molto più stringenti.
I dati sanitari rientrano tra le categorie più sensibili tutelate dal GDPR, e il loro utilizzo comporta obblighi rigorosi: una base giuridica chiara per il trattamento, il consenso esplicito degli interessati, la minimizzazione delle informazioni raccolte, elevate misure di sicurezza, limiti severi al trasferimento verso Paesi terzi e regole precise sull’eventuale impiego dei dati per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. In questo quadro, diventa centrale stabilire chi possa accedere ai dati, con quali garanzie e se entrino in gioco soggetti terzi, come le compagnie assicurative. Sono questioni su cui il regolatore europeo esige risposte dettagliate e verificabili prima di qualsiasi apertura.
COSA STA ACCADENDO NELLO UTAH
Per la prima volta negli Stati Uniti, lo Stato dello Utah sta sperimentando il rinnovo di alcune prescrizioni mediche tramite intelligenza artificiale, senza l’intervento diretto di un medico. Il progetto pilota, realizzato con la startup Doctronic, riguarda pazienti con patologie croniche e copre 190 farmaci di uso comune, escludendo quelli più delicati come antidolorifici, farmaci per l’ADHD e iniettabili.
L’obiettivo è ridurre costi, carichi di lavoro per i clinici – soprattutto nelle aree rurali – e interruzioni nelle terapie. Secondo l’azienda, l’IA è progettata per essere prudente, con escalation automatica ai medici in caso di incertezza, revisioni umane iniziali e una polizza di malpractice dedicata. Doctronic sostiene che, in test su 500 casi, le decisioni dell’IA hanno coinciso con quelle dei medici nel 99,2% dei casi.
L’iniziativa solleva però forti interrogativi sulla sicurezza e sulla regolazione. Le associazioni mediche avvertono dei rischi di abuso, di errori clinici e della mancanza di giudizio umano. La FDA, per ora, non è intervenuta, lasciando aperta una zona grigia tra regolazione statale della pratica medica e possibile supervisione federale dell’IA come dispositivo medico.
D’altro canto, uno stesso rapporto di OpenAI pubblicato a gennaio 2026 ha misurato la differenza nell’utilizzo di questi sistemi a seconda della distanza tra l’utente e l’ospedale più vicino. OpenAI ha analizzato dati anonimi di utilizzo di ChatGPT nelle aree dette “hospital deserts”, ossia distanti oltre 30 minuti di auto da un ospedale generale o pediatrico. In questi territori, la carenza si traduce spesso nella scomparsa di servizi specialistici – come cardiologia, oncologia e neurologia – con conseguenze su tempi di accesso, ritardi nelle cure e peggiori esiti di salute. In un periodo di quattro settimane alla fine del 2025, ChatGPT ha registrato oltre 580 mila messaggi settimanali a tema sanitario provenienti da queste aree negli Stati Uniti. In termini di quota sul totale, il primato spetta al Wyoming (4,15%), seguito da Oregon (3,4%), Montana (3,2%), South Dakota (2,95%) e Vermont (2,89%). Stati poco popolati come Wyoming e Oregon risultano quindi tra quelli con il maggiore ricorso a ChatGPT per questioni sanitarie nelle zone più lontane dai servizi ospedalieri
QUALE IMPATTO POTREBBERO AVERE I SISTEMI AI SALUTE PER I MALATI RARI?
Ci sono tre osservazioni importanti da fare che riguardano le persone con malattia rara. Anzitutto, è evidente che il sistema funziona meglio quando può lavorare su grandi quantità di informazioni, e sappiamo che questo è il vulnus delle malattie rare. Ci sono meno pazienti, quindi meno investimenti in ricerca e, di conseguenza, meno risultati rispetto alle malattie più frequenti.
In secondo luogo, chi vive una condizione rara sa quanto la cura sia qualcosa di più ampio rispetto alla mera presa in carico. In questo momento l’IA può forse leggere le cartelle cliniche, ma non l’esperienza dei malati rari. Essere ascoltati da un medico in carne e ossa, in grado di guardarti negli occhi e capire a seconda della tua condizione personale, domestica o professionale (che spesso non emerge nelle cartelle cliniche), è al momento insostituibile. Parliamo ad esempio della terapia occupazionale e del supporto psicologico e riabilitativo.
Infine, nei prossimi anni sarà cruciale valutare l’efficacia reale di questo sistema rispetto alle diagnosi e alle prognosi. Il punto di partenza dovrà essere la disponibilità di avere accesso a questi dati anche da parte di chi fa ricerca indipendente, al di fuori dell’azienda e dei suoi comunicati stampa eclatanti.
Misurare la positività o la problematicità dell’uso di sistemi siffatti rispetto al miglioramento effettivo della diagnosi precoce, della presa in carico e della tempestività delle cure richiederà una mole enorme di ricerche scientifiche disegnate proprio per rilevare questi aspetti. Ne abbiamo le risorse?
