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I chatbot medici crescono dove c'è meno fiducia negli ospedali
Un gruppo internazionale di ricercatori guidato da Petr Schoenegger e Beatriz Costa-Gomes ha pubblicato su Nature Health un'analisi globale dell'impiego dei chatbot per ottenere informazioni mediche. Lo studio indica che strumenti come Microsoft Copilot vengono consultati più spesso nei Paesi dove la fiducia negli ospedali è inferiore, purché esistano connessioni, dispositivi e competenze sufficienti per accedervi.
La ricerca non misura soltanto l'adozione generale dell'intelligenza artificiale. Gli autori hanno isolato le richieste riguardanti sintomi, diagnosi, farmaci, terminologia medica e necessità di rivolgersi a un medico. In questo modo hanno distinto l'uso sanitario dei grandi modelli linguistici dalle conversazioni dedicate al lavoro, allo studio o all'intrattenimento.
Le stime provengono da grandi indagini internazionali e servizi di analisi del traffico web, successivamente aggregate per Paese. I ricercatori le hanno confrontate con indicatori relativi a reddito, diffusione di Internet, possesso di smartphone, infrastrutture sanitarie e governance digitale. Il primo fattore associato all'adozione rimane lo sviluppo digitale: senza una rete affidabile e dispositivi accessibili, il chatbot non può diventare una fonte sanitaria abituale.
La disponibilità tecnica, però, non spiega da sola le differenze. L'impiego cresce anche nei contesti in cui i servizi tradizionali faticano a soddisfare la domanda o la fiducia negli ospedali risulta più debole. Il chatbot può quindi trasformarsi nel primo interlocutore per interpretare un disturbo o decidere se richiedere assistenza, pur non offrendo diagnosi né garanzie equivalenti a quelle di un professionista.
Un'altra variabile decisiva è la copertura linguistica. I principali assistenti rispondono meglio in inglese e in poche lingue ricche di dati, mentre possono perdere precisione con idiomi meno rappresentati nell'addestramento. È una vulnerabilità già emersa quando i modelli sono stati messi alla prova con un virus riscritto lettera per lettera: cambiamenti nella rappresentazione dell'informazione possono comprometterne rapidamente l'affidabilità.
Gli autori hanno applicato modelli di regressione progettati per gestire variabili strettamente intrecciate, come ricchezza, penetrazione di Internet e diffusione degli smartphone. La loro analisi ecologica descrive associazioni tra caratteristiche nazionali e utilizzo, non dimostra che la scarsa fiducia causi direttamente più domande mediche a Copilot. I risultati possono inoltre essere meno solidi nei Paesi con dati digitali incompleti.
Il quadro mostra così un doppio squilibrio. Dove l'assistenza è difficile da raggiungere, l'IA generativa può ampliare l'accesso alle informazioni; le stesse popolazioni possono però ricevere risposte meno accurate a causa del divario digitale e linguistico. Senza trasparenza sulle fonti, comunicazione dei limiti e supervisione clinica, uno strumento usato per colmare una carenza rischia di riprodurne altre.
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