IA in corsia, alleata silenziosa o terzo incomodo?

In corsia, più che altrove, la medicina mostra il suo volto concreto. Non quello delle linee guida astratte o dei modelli teorici, ma quello dei turni lunghi, dei monitor che suonano, delle decisioni prese in fretta, spesso con informazioni incomplete. È qui che l’intelligenza artificiale (IA) entra in modo più discreto e allo stesso tempo più profondo. Non come protagonista dichiarata, ma come presenza costante, silenziosa, integrata nei sistemi. La domanda, allora, non è se l’IA sia presente in corsia, ma che ruolo stia realmente assumendo. È un’alleata invisibile che sostiene il lavoro clinico o un terzo incomodo che modifica equilibri, responsabilità e relazioni?

A differenza di altri ambiti, in corsia l’IA raramente si presenta con un’interfaccia esplicita. Non c’è un algoritmo che parla apertamente al medico, come nel caso dei chatbot o dei sistemi di triage. L’IA agisce dietro le quinte. Suggerisce alert, segnala valori anomali, prevede il rischio di deterioramento clinico, ottimizza la gestione dei letti, organizza i flussi. È incorporata nei software di monitoraggio, nelle cartelle elettroniche, nei sistemi di allerta precoce. Proprio per questo, è facile dimenticarsi della sua presenza. Ed è qui che iniziano le questioni più delicate. Uno dei principali argomenti a favore dell’IA in corsia è la sicurezza. Recenti studi pubblicati su Nature Medicine e su The Lancet Digital Health mostrano come i sistemi di early warning (allarme preventivo) basati su intelligenza artificiale siano in grado di individuare segnali di peggioramento clinico ore prima rispetto ai metodi tradizionali. In teoria, questo significa intervenire prima, prevenire eventi avversi, salvare vite. In un contesto di carenza di personale e di crescente complessità dei pazienti, questo supporto appare non solo utile, ma necessario. Eppure, la sicurezza non è mai solo una questione tecnologica. È una proprietà emergente del sistema nel suo insieme. Quando un alert viene generato da un algoritmo, qualcuno deve leggerlo, interpretarlo, decidere se e come agire. Se gli alert sono troppi, diventano rumore. Se sono pochi, possono essere ignorati. Se sono percepiti come affidabili al cento per cento, rischiano di sostituire l’attenzione clinica. Se sono percepiti come inaffidabili, vengono rapidamente disattivati. Il confine tra supporto e intralcio è sottile.

In corsia, il tempo è una risorsa critica. Ogni strumento che promette di far risparmiare tempo viene accolto con favore. L’IA può automatizzare compiti ripetitivi, ridurre il carico burocratico, aiutare nella gestione delle priorità. Questo, almeno sulla carta, dovrebbe restituire tempo alla relazione di cura. Ma nella pratica, l’introduzione di nuove tecnologie spesso comporta una fase di adattamento che aumenta temporaneamente il carico cognitivo. Il medico deve imparare a fidarsi del sistema, a interpretarne i segnali, a integrarlo nel proprio flusso di lavoro. Qui emerge una tensione che attraversa tutta la medicina digitale. L’IA viene presentata come uno strumento neutro, ma in realtà modifica il modo in cui si lavora. Cambia ciò che viene visto come rilevante, ciò che viene misurato, ciò che viene segnalato. In corsia, ciò che non genera un alert rischia di diventare invisibile. Ciò che non è tracciato dal sistema rischia di essere percepito come secondario. Il rischio non è tanto che l’IA sbagli, ma che ridisegni silenziosamente le priorità cliniche.

Un altro aspetto spesso sottovalutato riguarda la dinamica del team. La corsia è uno spazio collettivo, fatto di interazioni continue tra medici, infermieri, operatori sanitari. Le decisioni nascono dal confronto, dall’osservazione condivisa, dall’esperienza distribuita. L’introduzione di sistemi intelligenti può rafforzare questa collaborazione, offrendo informazioni comuni e tempestive. Ma può anche indebolirla, se il riferimento diventa l’output dell’algoritmo piuttosto che il dialogo tra professionisti. Quando un sistema segnala un rischio, chi deve agire? Chi decide se l’alert è rilevante? Chi si assume la responsabilità se l’allarme viene ignorato? Queste domande non sono teoriche. Sono questioni quotidiane che incidono sulla fiducia reciproca all’interno del team. Se l’IA viene percepita come un’autorità esterna, può creare tensioni. Se viene percepita come uno strumento condiviso, può diventare un punto di riferimento comune. La differenza, ancora una volta, non è tecnologica, ma organizzativa e culturale. Esiste poi il rapporto con il paziente. In corsia, il paziente osserva. Vede monitor, schermi, dispositivi. Percepisce quando una decisione nasce da un confronto umano e quando sembra derivare da un sistema. Anche se l’IA agisce in modo invisibile, i suoi effetti sono visibili. Un cambio improvviso di terapia, un controllo più frequente, un trasferimento. Se questi passaggi non vengono spiegati, il rischio è che il paziente percepisca la cura come impersonale, guidata da logiche che non comprende.

Le principali raccomandazioni internazionali sottolineano l’importanza di mantenere la centralità del professionista sanitario. Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, l’IA in corsia deve essere progettata per supportare il lavoro clinico senza sostituire il giudizio umano, e deve essere integrata in modo trasparente nei processi decisionali. La tecnologia deve adattarsi alla pratica clinica, non il contrario. Per il medico in formazione, la corsia è un luogo di apprendimento complesso. Da un lato, offre l’opportunità di lavorare con strumenti avanzati, di comprendere dinamiche che prima erano invisibili, di gestire grandi quantità di informazioni. Dall’altro, rischia di ridurre l’esposizione a quella parte di medicina che non è immediatamente quantificabile. L’osservazione diretta del paziente, l’ascolto, la capacità di cogliere un cambiamento sottile possono perdere centralità se tutto viene mediato da uno schermo. Il rischio del terzo incomodo emerge proprio qui. Quando l’IA si inserisce tra il medico e il paziente senza essere riconosciuta come tale. Quando diventa una presenza che orienta le decisioni senza essere esplicitamente discussa. In questi casi, non è più un’alleata silenziosa, ma un attore nascosto, difficile da interrogare e da contestare.

Eppure, sarebbe un errore contrapporre in modo semplicistico tecnologia e umanità. In corsia, l’IA può essere una risorsa preziosa se viene usata per ciò che sa fare meglio. Può aiutare a non perdere segnali deboli, a gestire la complessità, a sostenere il lavoro in condizioni di stress. Può liberare tempo ed energie per la relazione, se inserita in un progetto organizzativo che valorizzi questo obiettivo. La vera sfida non è decidere se l’IA debba stare in corsia, ma come. Se resta un’alleata silenziosa, al servizio del ragionamento clinico e del lavoro di squadra, può migliorare la qualità delle cure. Se diventa un terzo incomodo, che ridefinisce le priorità senza confronto e senza responsabilità, rischia di impoverire la medicina. Alla fine, come in molti altri ambiti, la tecnologia ci costringe a guardarci allo specchio. L’IA in corsia amplifica ciò che il sistema è già. Se la medicina è orientata alla relazione, l’IA può sostenerla. Se è orientata alla prestazione e al controllo, l’IA può irrigidirla. Il medico del XXI secolo è chiamato a una vigilanza nuova. Non per difendersi dalla tecnologia, ma per governarla. Perché in corsia, più che altrove, la cura non è mai il risultato di un algoritmo. È il frutto di una presenza umana che decide, anche quando una macchina suggerisce.