Ho chiesto all’AI e mi ha detto che ho la cervicale

Come usare l’intelligenza artificiale per la salute senza farsi del male

“Dottore, ho chiesto a ChatGPT e mi ha detto che potrebbe essere una protrusione discale C5-C6.”

Pausa.

“E poi ha aggiunto che forse è anche stress.”

Sorrido. Non perché la cosa sia assurda — è esattamente quello che avrei risposto io, in prima battuta. Ma perché so già come andrà questa conversazione.

Il paziente davanti a me ha passato tre settimane a descrivere i suoi sintomi a un algoritmo. Ha ricevuto risposte precise, articolate, educate. Ha letto di protrusioni, di nervi, di esercizi da fare e di posture da correggere. Si è convinto di avere una diagnosi. E adesso è qui, un po’ già difensivo, perché teme che io stia per dirgli che ha torto.

Non ho intenzione di dirgli che ha torto. Ho intenzione di mostrargli cosa manca.

Il fenomeno è reale, ed è già grande

Partiamo dai dati, perché i numeri di questa storia sono sorprendenti anche per chi lavora in ambito sanitario. Secondo una ricerca condotta dagli istituti Sociometrica e FieldCare per Fondazione Italia in Salute, il 94.2% degli italiani cerca informazioni su sintomi, malattie e terapie attraverso internet o l’AI. Il 42.8% utilizza già ChatGPT, Gemini o sistemi simili per informarsi sulla propria salute. Tra i giovani sotto i 35 anni, l’AI ha già superato Google come primo strumento di ricerca sanitaria. (Fonte: quotidianosanita.it)

Ma il dato che mi ha fermato a riflettere è un altro: il 14.1% degli italiani ha modificato o interrotto una terapia basandosi su informazioni trovate online, senza consultare il medico. Di questi, il 6% lo ha fatto più di una volta o sistematicamente. Non sono casi limite: sono milioni di persone. (Fonte: quotidianosanita.it)

Non è un fenomeno da condannare. È una risposta razionale a un sistema sanitario che fa aspettare mesi per una visita specialistica. Se hai un dolore oggi e il primo appuntamento disponibile è tra quattro mesi, chiedere aiuto a un algoritmo è umano, comprensibile, quasi inevitabile.

Il punto non è se usare l’AI per la salute. Il punto è capire cosa può fare — e cosa non potrà mai fare, per ragioni strutturali che nessun aggiornamento di versione risolverà.

Diciamocelo, ci sono cose che sa fare bene

Sarei disonesto se presentassi l’AI come qualcosa di inutile o pericoloso per definizione. Non è così, e voglio che chi legge un approfondimento del genere abbia un’idea più precisa, non allarmi accesi qua e là.

L’intelligenza artificiale applicata alla medicina funziona molto bene in un contesto preciso: quando lavora su dati strutturati e immagini. Gli algoritmi di deep learning addestrati su milioni di radiografie riescono a rilevare fratture ossee con una sensibilità e specificità superiore al 90% — numeri comparabili ai migliori radiologi, e superiori a un medico che lavora da solo dopo dodici ore di turno. Su questo, la letteratura è chiara e consistente. (Fonte: PubMed)

Funziona bene anche come strumento di orientamento. Capire il significato di un termine sul referto, prepararsi a una visita con domande più precise, trovare informazioni generali su una condizione: per questo l’AI è uno strumento genuinamente utile.

Il problema comincia esattamente quando si supera questo confine — quando da strumento di orientamento diventa strumento di diagnosi.

Quando l’AI sbaglia — e come lo sbaglio viene confezionato

Un audit pubblicato su BMJ Open nell’aprile 2026 ha testato cinque dei chatbot più popolari al mondo — Gemini, DeepSeek, Meta AI, ChatGPT e Grok — su 250 domande di salute e medicina. Il risultato: il 50% delle risposte era problematico. Il 20% altamente problematico, potenzialmente dannoso. Le risposte aperte — quelle in cui si descrivono i propri sintomi e si chiede cosa potrebbe essere — producevano il quadruplo degli errori rispetto alle domande chiuse. (Fonte: PubMed)

Il dato più subdolo, però, non è la percentuale di errori. È il modo in cui questi errori vengono confezionati. Le risposte errate erano scritte con lo stesso tono sicuro, lo stesso registro articolato, la stessa apparente competenza di quelle corrette. L’algoritmo non sa quello che non sa. E — cosa ancora più rilevante — non te lo dice.

Pensa a quando leggi un referto e non capisci una parola. Chiedi a ChatGPT per esempio, e ti risponde in modo chiaro, dettagliato, rassicurante. Quella chiarezza non è garanzia di correttezza. È garanzia di coerenza con i dati su cui il sistema è stato addestrato — che possono essere aggiornati, incompleti, o semplicemente non applicabili alla tua situazione specifica.

L’AI sbaglia una diagnosi su due

Un gruppo di ricercatori dell’Università degli Studi di Milano e dell’ASST Santi Paolo e Carlo ha condotto nel 2025 il primo studio sperimentale italiano su questo tema, usando casi reali di prima visita neurologica. I risultati: i neurologi hanno raggiunto un’accuratezza diagnostica del 75%. ChatGPT si è fermato al 54%. Gemini al 46%. Entrambi i sistemi hanno inoltre mostrato una tendenza a sovra-prescrivere esami diagnostici nel 17-25% dei casi. (Fonte: JMIR)

Adesso prova ad applicare questi numeri alla tua situazione. Non ad una statistica astratta: alla tua schiena che fa male da mesi, i tuoi formicolii notturni, quella rigidità mattutina che non riesci a spiegare bene nemmeno a te stesso. Su dieci persone che descrivono i propri sintomi all’AI, quattro o cinque ricevono un’ipotesi diagnostica sbagliata — raccontata con la stessa voce autorevole di quella giusta.

E il problema non finisce con la diagnosi. Entrambi i modelli hanno consigliato esami inutili in quasi un caso su cinque. Il che significa radiografie, risonanze, visite specialistiche che non servivano — con tutto il carico di ansia che ne deriva, e il tempo che passa prima di trovare la risposta giusta.

Non ha le mani. Non conosce la tua storia.

Eccoci al punto che nessun articolo sull’AI e la salute racconta mai abbastanza chiaramente. E che, per chi fa il mio mestiere, è il più importante di tutti.

Quando descrivi i tuoi sintomi a un algoritmo, stai descrivendo parole. L’algoritmo lavora con le parole, le confronta con milioni di altre parole nei suoi dati di addestramento, e restituisce la risposta statisticamente più probabile. È un processo potente. Ma è radicalmente diverso da quello che succede in una stanza quando una persona si siede di fronte a me.

L’AI non ha le mani. Nella valutazione osteopatica, una parte consistente delle informazioni cliniche rilevanti non è accessibile attraverso la descrizione verbale. La qualità di una tensione muscolare sotto le dita, il modo in cui un tessuto risponde alla pressione, la resistenza di un’articolazione che non vuole muoversi in una direzione — sono informazioni che esistono solo nel contatto diretto tra due corpi. Il paziente che mi descrive la propria rigidità cervicale mi sta dando un’informazione. Quando metto le mani su quel collo, ne ricevo molte di più. Nessun algoritmo ci arriva; non perché sia poco evoluto, ma perché il canale attraverso cui passa quella informazione non esiste in formato digitale.

L’AI non conosce la tua storia. Non la storia clinica completa, e soprattutto non la storia di vita. Eppure, come abbiamo visto in alcuni approfondimenti come quello sulla cervicale, il dolore è quasi sempre una condizione multifattoriale. Il periodo di stress lavorativo di tre mesi fa. La settimana in cui hai smesso di fare sport perché non avevi tempo. La paura del movimento che si è installata dopo un episodio acuto particolarmente brutto, e che ha cambiato inconsapevolmente il modo in cui cammini, ti alzi, ti giri a guardare qualcosa. Queste informazioni non vengono fuori da un questionario. Vengono fuori da una conversazione vera — fatta di domande che si adattano a quello che senti mentre rispondi.

Uno dei pazienti che rivedo più spesso è quello che arriva con una diagnosi AI già formata in testa: spesso corretta nelle premesse, quasi sempre incompleta nelle conclusioni. La protrusione c’è, sì. Ma quello che rende la sua situazione problematica non è quasi mai la protrusione: è come quella persona ha imparato a muoversi negli ultimi sei mesi per non farsi del male. Su questo, nessun chatbot ha la minima possibilità di aiutarla.

Nutrizione, allenamento, piani di cura: le aree più a rischio

C’è un altro ambito in cui l’uso dell’AI mi preoccupa particolarmente, e che riguarda molte delle persone che si rivolgono a questo studio: i piani di allenamento e i consigli nutrizionali personalizzati.

Una ricerca pubblicata su PLoS One nel giugno 2025 ha valutato le conoscenze di nutrizione sportiva dei principali chatbot — ChatGPT, Gemini e Claude, nelle versioni base e avanzate. La conclusione degli autori è netta: “l’accuratezza è al massimo moderata, ed inconsistente tra i diversi modelli. Fino a quando non si otterranno progressi significativi, atleti e coach dovrebbero consultare professionisti registrati.” (Fonte: PLoS One)

Il problema non è che l’AI dia consigli clamorosamente sbagliati. Il problema è che dà consigli generici con un’apparenza di personalizzazione. Il piano alimentare che ti propone tiene conto delle parole che hai scritto — le allergie, gli obiettivi, il peso. Non tiene conto di come dormi, di come il tuo corpo reagisce allo stress, di come risponde al carico di allenamento. Non può farlo, perché non ti ha mai visto. E un piano che non considera queste variabili non è un personalizzato: è un piano generico con il tuo nome sopra.

Il rischio che nessuno considera: le emergenze

C’è una falla specifica che merita attenzione separata, perché riguarda situazioni in cui il tempo conta davvero.

Uno studio pubblicato su Nature Medicine nel febbraio 2026 — condotto dai ricercatori dell’Icahn School of Medicine al Mount Sinai di New York — ha valutato ChatGPT Health su 960 scenari clinici reali. Il risultato è inequivocabile: nel 52% dei casi classificati come emergenze reali dai medici, il chatbot ha consigliato di aspettare 24-48 ore invece di andare al pronto soccorso. Pazienti con chetoacidosi diabetica e insufficienza respiratoria imminente — condizioni che possono essere fatali in poche ore — venivano indirizzati a “una valutazione entro 24-48 ore”. L’algoritmo tende strutturalmente a evitare toni allarmistici. E in certe situazioni, questo è esattamente il problema. (Fonte: Nature Medicine)

Se hai un dubbio su un sintomo che potrebbe essere urgente, non chiedere ad un chatbot. È la regola più semplice e più importante di tutta questa storia.

Come usarla bene — cinque regole pratiche

Non ho nessuna intenzione di dirti di smettere di usare l’AI per informarti sulla salute. La uso anch’io per semplificare l’aggiornamento professionale e snellire gli aspetti gestionali. È uno strumento straordinario, se usato come strumento.

Quello che non funziona è usarla come sostituto di una valutazione clinica. Ecco la linea che vale la pena tenere a mente:

• Usala per capire, non per diagnosticare. Tradurre il gergo di un referto, capire cosa significa “modiche alterazioni degenerative”, prepararti con domande migliori per il tuo medico: per questo è ottima.
• Non fidarti delle fonti bibliografiche che cita. Lo stesso studio sul BMJ Open ha rilevato che i chatbot forniscono spesso riferimenti bibliografici incompleti, errati o parzialmente inventati. Se un chatbot ti cita uno studio a supporto di un’affermazione, verifica tu stesso che esista prima di crederci.
• Non usarla mai per valutare un sintomo urgente. Se qualcosa sembra serio, vai al pronto soccorso o chiama il medico.
• Diffida dei piani personalizzati senza supervisione. Nutrizione, allenamento, gestione di una condizione cronica: la personalizzazione apparente non è personalizzazione reale.
• Usala come punto di partenza, non come punto di arrivo. Se quello che trovi ti spinge a fare una domanda migliore al tuo medico o osteopata, ha fatto esattamente il suo lavoro. Se ti convince di avere già la risposta, c’è qualcosa che non quadra.

Quello che rimane solo tuo

C’è una cosa che mi ha colpito, leggendo i commenti degli autori della ricerca italiana. Parlando dell’AI in medicina, il primo autore Natale Maiorana ha osservato che questi sistemi potrebbero diventare alleati utili nella pratica clinica — ma solo se adeguatamente sviluppati, validati e tenuti sotto supervisione umana. Non strumenti autonomi: strumenti di supporto.

È una distinzione che vale la pena tenere a mente. Un sistema che risponde sempre, che non ti fa aspettare, che non ti giudica per quanto tempo hai impiegato a chiamare, ha un’accessibilità che la medicina tradizionale non ha ancora saputo garantire. Questo è reale, e va riconosciuto.

Ma l’empatia clinica vera — quella che cambia l’esito di una visita — non è fatta solo di apparente disponibilità. È fatta di presenza fisica, di interpretazione di quello che non viene detto, di capire perché quella persona specifica sta soffrendo in quel modo specifico in quel momento specifico della sua vita. È fatta di mani che sentono quello che le parole non trasmettono, e di una storia raccolta nel tempo — non in un prompt.

Ho visto pazienti arrivare con diagnosi AI dettagliatissime convinti di avere patologie serie. E ho visto pazienti arrivare rassicurati da un chatbot per sintomi che invece meritavano attenzione ed approfondimenti. In entrambi i casi, il problema non era l’algoritmo in sé. Era che l’algoritmo non poteva sapere quello che solo una visita avrebbe rivelato.

L’AI è uno strumento potente per orientarsi nell’informazione sanitaria. Non è — e non potrà mai essere — il professionista che ti valuta come persona.

Quello rimane solo tuo.