L’IA in pratica, la sfiducia nella ricerca e l’industria del tabacco nei CDC

1. L’IA in medicina funziona davvero? Il problema non è solo tecnologico. Questa settimana l’editoriale di Nature Medicine affronta una questione cruciale: come dimostrare con prove robuste e valide il valore clinico dell’intelligenza artificiale (IA) in medicina. L’editoriale sottolinea che, nonostante la proliferazione di modelli e strumenti diagnostici basati sull’IA, le evidenze di efficacia reale restano spesso deboli o poco generalizzabili. Il nodo non è solo la performance algoritmica, ma il disegno degli studi: troppi lavori si fermano a metriche tecniche (accuratezza, sensibilità) senza valutare impatto su esiti clinici, flussi di lavoro e decisioni mediche. Il rischio è quello di un’innovazione promessa ma non dimostrata nella pratica quotidiana. Per questo viene invocato un cambio di paradigma nella ricerca: più trial pragmatici, valutazioni in contesti reali e criteri di validazione comparabili a quelli dei farmaci. L’IA, in altre parole, non può essere considerata efficace solo perché funziona in laboratorio: deve dimostrare di migliorare davvero la cura dei pazienti e l’organizzazione dei sistemi sanitari.

2. Chi è responsabile quando l’IA sbaglia? Il gioco delle colpe. Restando sempre nell’ambito dell’IA una delle questioni più delicate dell’era è la seguente: quando un sistema automatizzato causa un danno, di chi è la responsabilità? Non è solo una domanda tecnica. Su PNAS Jay Killoran e Andrew Park della Gustavson School of Business della University of Victoriaanalizzano la questionepartendo da un caso emblematico e reale. Nel 2023, i familiari di pazienti deceduti iscritti a Medicare Advantage hanno citato in giudizio UnitedHealth Group, accusando l’algoritmo nH Predict di aver negato in modo sistematico cure post-acute necessarie, con un tasso di errore del 90 per cento. L’azienda ha respinto le accuse, sostenendo che lo strumento fosse solo una guida clinica e che la decisione finale spettasse comunque a revisori umani. “Quando questi sistemi causano dei danni, l’opinione pubblica cerca qualcuno o qualcosa da incolpare. E l’attribuzione di colpa viene spesso trattata come un problema da gestire piuttosto che come un segnale diagnostico da cui trarre insegnamento. Questo è un errore”, spiegano Killoran e Park. Continuare a considerare l’attribuzione di colpa ai sistemi di intelligenza artificiale come un inutile tentativo di trovare un capro espiatorio non è più sufficiente. La teoria del capro espiatorio – secondo la quale la colpa viene talvolta scaricata su soggetti meno colpevoli o meno potenti al fine di proteggere attori più potenti da un esame critico – mette giustamente in guardia contro questo tipo di deviazione. Nel contesto dell’IA, ciò significa resistere alla tendenza a considerare l’algoritmo come il responsabile, proteggendo così ingegneri, dirigenti e istituzioni le cui decisioni hanno effettivamente plasmato il comportamento del sistema. Un tema complesso, che merita essere approfondito e che dovrebbe spingerci a pensare forme di governance più adeguate alla complessità dei sistemi digitali.

3. Il mondo rifiuta la scienza e la verità? Come reagire (davvero). La scienza sembra perdere terreno, tra disinformazione, sfiducia e narrazioni alternative. Secondo Helen Pearson, editor di Nature e autrice di Beyond Belief: How Evidence Shows What Really Works, il quadro è più complesso. L’uso sistematico delle prove scientifiche nelle decisioni – dalla medicina all’educazione alle politiche pubbliche – è in realtà una conquista relativamente recente, e oggi più radicata che in passato. L’Ebm è stata considerata uno dei più grandi successi intellettuali della medicina moderna. Il problema non è solo la diffusione di false credenze, sostiene Pearson nelle pagine di The Guardian, ma la difficoltà di integrare evidenze complesse in un ecosistema informativo dominato da semplificazioni e narrazioni persuasive, spesso fondate su percezioni soggettive. La risposta passa anche da gesti concreti: chiedere sempre le prove, verificare la qualità delle fonti (a partire dalla peer review), usare strumenti per orientarsi nella letteratura, investire nel pensiero critico – soprattutto a scuola. I governi dovrebbero intervenire, ad esempio introducendo corsi di pensiero critico nelle scuole: in un mondo sommerso dalla disinformazione, insegnare ai bambini a riconoscere le falsità è diventato indispensabile. È inoltre importante mantenere umiltà verso la scienza: la ricerca è complessa, in continua evoluzione, spesso incerta e non sempre offre risposte chiare. Le storie semplici convincono più dei dati, l’esperienza personale (“ha funzionato con me”) pesa spesso più delle statistiche su migliaia di casi. Ma anche chi difende la scienza ha storie positive e grandi successi da raccontare e considerato il clima di sfiducia è il momento di farlo. “Alcuni sostengono che le forze a favore e contro le prove siano in bilico e che non sia ancora chiaro da che parte penderà la bilancia”, conclude Pearson. “Ciò significa che spetta a noi decidere”.

4. Odontoiatria tra mercato e salute pubblica: il rischio di una deriva commerciale. Un’analisi pubblicata sul BMJ mette in luce la crescente commercializzazione dell’odontoiatria in Inghilterra e i suoi effetti sul sistema di cura. Le pressioni economiche e il peso delle logiche di mercato stanno orientando molti studi verso prestazioni più redditizie – in particolare trattamenti estetici o interventi complessi a pagamento – rispetto alla prevenzione e alle cure essenziali. Questo spostamento di priorità produce un doppio effetto: da un lato condiziona le scelte cliniche, dall’altro rischia di ampliare le disuguaglianze, lasciando le fasce più vulnerabili con un accesso ridotto alle cure di base. Il problema non è solo organizzativo, ma sistemico: quando la sostenibilità economica diventa il principale criterio decisionale, la salute orale tende a essere ridefinita come bene di consumo più che come diritto. Gli autori sottolineano la necessità di politiche che riequilibrino il rapporto tra interesse commerciale e funzione pubblica dell’odontoiatria, riportando al centro la prevenzione e l’equità di accesso alle cure.

5. L’influenza dell’industria del tabacco nelle politiche sanitarie. Una nomina ai vertici dei Centers for disease control and prevention (Cdc) statunitensi riaccende il dibattito sui conflitti di interesse nella sanità pubblica statunitense. Stephen Sayle, recentemente designato deputy director per gli affari legislativi, ha infatti un passato nell’industria del tabacco, avendo ricoperto ruoli dirigenziali in Fontem Ventures, società legata al gruppo Imperial Brands. La scelta ha suscitato forti critiche da parte di esperti e organizzazioni di salute pubblica, che la considerano “senza precedenti” e in contrasto con l’esigenza di mantenere indipendenza dalle lobby industriali. Il Dipartimento della salute ha difeso la scelta, sottolineando i venticinque anni di esperienza istituzionale di Sayle ai massimi livelli federali e il suo rispetto delle norme etiche. La vicenda, scrive la giornalista Sarah Todd sulla rivista STAT, si inserisce in un quadro più ampio di preoccupazioni. Sotto l’amministrazione Trump è stato smantellato l’Office of smoking and health dei Cdc, sono stati abbandonati i piani per vietare le sigarette al mentolo ed è stata adottata una posizione più favorevole alle sigarette elettroniche aromatizzate.

I CINQUE ARTICOLI DELLA SETTIMANA
1. Editorial. Show us the evidence for the value of medical AI. Nat Med 2026; 32: 1163.
2. Killoran J, Andrew Park A. Learn from the blame game when AI causes harm. Proc Natl Acad Sci USA 2026; 123: e2528408123.
3. Pearson H. If it feels like the world is rejecting science and truth, here are five ways to fight back. The Guardian, 28 aprile 2026.
4. Lala R, Jamieson L M, Saxena S. Overcommercialisation of dental practice in England and decline in oral health BMJ 2026; 393 :e088509.
5. Todd S. Former tobacco executive joins CDC senior leadership, raising concerns over industry influence. STAT, 22 aprile 2026.