L’ingresso dell’intelligenza artificiale (IA) e dei sistemi di decisione automatizzata (ADM) nella sanità non è più solo un’ipotesi futuristica, ma un processo in corso. Promette efficienza e supporto clinico ma, allo stesso tempo, ridefinisce profondamente il modo in cui si intessono le relazioni di cura tra medici, pazienti e istituzioni. A esplorare questo terreno complesso è il paper “L’impatto dell’IA e dell’Automated Decision-Making sulle relazioni di cura. Nuove sfide per la sociologia della salute“, firmato da Riccardo Pronzato (ricercatore del team Alma-Aging) e Marta Gibin (ricercatrice del Dipartimento di Sociologia e Diritto dell’Economia dell’Università di Bologna).

Pubblicato sulla rivista Studi di Sociologia, il contributo propone un inquadramento teorico originale, che mette in dialogo due ambiti della ricerca spesso considerati separati: la sociologia della salute e gli studi critici sugli algoritmi. Un approccio necessario per comprendere come le tecnologie digitali non siano meri strumenti tecnici, ma dispositivi che si inseriscono in contesti sociali ricchi di aspettative, disuguaglianze e dinamiche di potere.

“Un sistema algoritmico è sempre il prodotto di scelte culturali, politiche e organizzative”, affermano Pronzato e Gibin. Nel contesto sanitario, questo significa che l’adozione di IA e ADM non riguarda soltanto l’efficienza delle diagnosi o l’allocazione delle risorse, ma incide su elementi fondamentali della cura come la relazione tra medico e paziente, i ruoli professionali, la fiducia, e persino l’idea stessa di responsabilità clinica.

I ricercatori mettono in luce il fatto che l’innovazione digitale debba essere letta non come una soluzione tecnica neutra, bensì come un fenomeno processuale, da interrogare criticamente. In particolare, lo studio evidenzia i rischi di riproduzione dei bias e delle disuguaglianze preesistenti attraverso algoritmi che, se mal progettati o utilizzati senza adeguato controllo, possono aggravare disparità nell’accesso ai servizi della sanità. La letteratura, ricordano gli autori, già documenta esempi di discriminazioni nell’accesso a trapianti, diagnosi e risorse mediche.

Un altro aspetto cruciale riguarda la qualità delle interazioni tra operatori sanitari e pazienti. Sistemi ADM troppo invasivi rischiano di innescare processi di disintermediazione o automatizzazione che riducono lo spazio per l’ascolto, l’empatia e il dialogo. “Quando la cura è mediata da apparati algoritmici”, scrivono Pronzato e Gibin, “cambia il contesto in cui si negoziano aspettative, tempi, responsabilità e fiducia”. In questo senso, il paper invita a riflettere su cosa significhi davvero “curare” in un’epoca in cui le scelte cliniche e la sanità, in generale, sono sempre più supportate (e a volte sostituite) da intelligenze artificiali. Chi progetta queste tecnologie? Quali visioni della cura vi sono incorporate? Come cambiano i margini di autonomia e di responsabilità degli operatori umani?

Per affrontare queste sfide, i ricercatori propongono una prospettiva di analisi multilivello. Da un lato, è necessario indagare le rappresentazioni sociali che circondano queste tecnologie: come vengono percepite dai pazienti, dai professionisti, dalle istituzioni. Dall’altro, è urgente formare criticamente gli attori coinvolti – medici, infermieri, amministratori – affinché possano riconoscere e gestire i limiti (oltre che le potenzialità) di strumenti complessi.

Infine, lo studio sottolinea il bisogno di una regolamentazione chiara e trasparente, che affronti le responsabilità legali, etiche e organizzative legate all’uso di ADM nella sanità. Non basta garantire che i sistemi siano “efficienti”, è necessario assicurarsi che siano anche equi, comprensibili e controllabili.

Il contributo di Pronzato e Gibin ci invita a superare una visione puramente ingegneristica dell’intelligenza artificiale. La tecnologia, sostengono, non è mai neutra. Porta con sé visioni del mondo, modelli relazionali, logiche di potere. E quando entra nei luoghi della cura – dove si intrecciano vulnerabilità, fiducia e responsabilità – queste implicazioni diventano ancora più rilevanti. In definitiva, L’impatto dell’IA sulle relazioni di cura non è solo uno studio sulle nuove tecnologie, ma una riflessione su cosa significhi prendersi cura dell’altro in un’epoca digitale. E su come la sociologia possa contribuire a costruire una sanità più consapevole, più giusta e più umana.