L’ospite: L’intelligenza artificiale in salute, “Ippocratore”

L’intelligenza artificiale è ovunque. In un mondo ipertecnologico, strutturato secondo razionalità e quantificazione, l’ottimizzazione dei dati fa miracoli. Ma appunto. È così efficace che tende a sconfinare nel qualitativo, nell’incalcolabile, nell’immateriale, in una parola: nell’umano.

Nessun calcolo consentirà a un’auto autonoma di “decidere” di investire un gruppo di pedoni o di sacrificare il proprio conducente, di rettificare pregiudizi statistici legati a pregiudizi sociali o addirittura di giustificare il modo in cui seleziona l’orientamento degli studenti. Si tratta di principi, cioè di elementi primari, puramente qualitativi. Ciò che la medicina illustra attraverso il suo intreccio tra quantità di trattamenti e qualità delle cure.

Senza nemmeno menzionare il successo di ChatGPT nella competizione medica americana del 2023, l’intelligenza artificiale è andata ben oltre il livello dei compiti servili di amministrazione (informazioni, fissazione di appuntamenti, misurazioni biologiche). Ha acquisito competenze cliniche che vanno oltre le competenze umane: diagnostica, supporto alle decisioni, chirurgia robotica, personalizzazione dei trattamenti, ecc. E non fa solo il “lavoro sporco” come il “buon lavoro”, ma anche il “super lavoro” che nessun essere umano potrebbe fare: “presenza 24 ore su 24”, rilevamento di rischi suicidari sui social network, ricerca biochimica, analisi ottimale politiche sanitarie mediante analisi di big data, ecc. Insomma oggi temiamo, soprattutto tra gli assicuratori, che nessun medico voglia più correre il rischio di contraddire l’IA. Siamo entrati nell’era della medicina tanto efficace quanto disumana?

Se il corpo fosse una macchina, potremmo esserne contenti: le macchine riparerebbero le macchine. Ma un corpo è vivo e soprattutto, quando è umano, è persona. Ecco perché abbiamo bisogno di cure meccaniche, ma anche di cure compassionevoli. Tuttavia, l’attenzione mette in discussione il fondamento computazionale dell’intelligenza artificiale: misurazione, che significa quantificazione, decisione e moderazione allo stesso tempo.

L’intelligenza artificiale deve prima essere misurata nel senso di acquisizione di dati. Tuttavia, l’IA non è in grado di “annusare” un paziente. È forte nel combinare e nel dedurre, debole nel percepire e interpretare. La malattia è un problema vissuto prima ancora che una misura fisiologica. La prima misura nasce da un incontro umano, da un “singolare convegno”.

Ma l’intelligenza artificiale dipende anche dalle misurazioni nel senso di decisioni collettive. Quali sono le priorità per la sanità pubblica? Piccole patologie diffuse o patologie rare? È meglio salvare 80 persone all’anno di vita, o salvare un bambino che può vivere 80 anni? Stiamo mettendo a repentaglio il futuro economico di intere generazioni per salvare qualche anziano, “a qualunque costo”? Proprio come un’auto autonoma non sarà in grado di decidere la sua destinazione, non importa quanto sia perfetta la sua guida, l’intelligenza artificiale sanitaria non sarà in grado di curare le persone senza dare priorità ai trattamenti.

L’intelligenza artificiale pone infine il problema della misurazione come moderazione. Troppe misurazioni uccidono la misurazione. Dovremmo leggere l’intero genoma di un individuo per rivelare tutti i suoi rischi patologici, compresi i più improbabili? In che misura segmentare il pubblico assicurativo, se ciò mette in discussione la solidarietà che ne è il fondamento? Per evitare di diventare controproducente, l’intelligenza artificiale deve essere temperata da principi ad essa esterni.

Pertanto, l’efficacia dell’intelligenza artificiale non sarà mai così grande come nel rispetto dei confini dell’interesse umano, della preoccupazione reciproca, della preoccupazione per la condizione umana di fronte alla sofferenza, alla scarsità, alla fatalità. Per questo avremo sempre bisogno di donne e uomini che simpatizzino, decidano e accettino la propria finitezza.

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