Da quando esiste ChatGPT, gli americani gli hanno chiesto: "Potrebbe quella piccola macchia divertente sul mio dito del piede essere un cancro?" E mentre l'IA è avanzata negli ultimi anni, i medici hanno iniziato a usare modelli specializzati per porre le stesse domande nelle cliniche. Di fronte a questi sviluppi, le società mediche professionali hanno presentato un fronte unito: i medici devono sempre avere l'ultima parola nella cura clinica.

Noi non siamo d'accordo. Come ammettono le società mediche, i medici che migliorano il loro lavoro con strumenti di IA potrebbero essere un modo perfettamente valido di praticare medicina. (Uno di noi - Khosla - ha infatti investito in una startup di cure primarie, co-fondata da suo figlio, in cui i medici supervisionano assistenti IA.) Ma perché gli americani possano ottenere la migliore assistenza sanitaria possibile, dobbiamo essere disposti a sperimentare modelli che mettono l'IA al controllo.

Questa idea ha suscitato scalpore nella comunità medica. Quando abbiamo pubblicato un commento sul Journal of the American Medical Association il mese scorso sostenendo che la cura basata solo sull'IA potrebbe presto diventare superiore a quella fornita dai medici umani, il CEO dell'American Medical Association ci ha denunciato come minatori del rapporto paziente-medico. La posizione dell'organizzazione era invariata: l'IA dovrebbe essere relegata a un ruolo di supporto nella cura clinica. È un argomento che ignora le prove disponibili e potrebbe trattenere innumerevoli americani da una salute migliore.

Gran parte della medicina moderna - inclusa la gestione dell'ipertensione, la determinazione del trattamento giusto per molti tumori e la gestione degli effetti collaterali della chemioterapia - è in gran parte algoritmica. Un medico deve porre al paziente domande mirate, determinare possibili diagnosi, ordinare test per identificare quella corretta, offrire un piano di trattamento e aggiustarlo in base alla risposta del paziente. Questa serie di azioni è guidata da linee guida dettagliate delle società professionali.

Eppure i medici - nonostante le migliori intenzioni - commettono molti errori seguendo questi passaggi. Gli studi indicano che fino al 15% dei pazienti americani viene diagnosticato erroneamente ogni anno, portando a decine di migliaia di morti prevenibili. Ecco perché i fornitori di assistenza sanitaria hanno software che li avvisa se, ad esempio, prescrivono una dose letale di un farmaco. Qualsiasi software che potesse praticare medicina autonomamente sarebbe ugualmente specializzato: non ChatGPT generico, ma un modello addestrato su conoscenze mediche con le appropriate salvaguardie per minimizzare rischi ed errori. Tale modello potrebbe controllare le interazioni farmacologiche in modo più coerente e completo dei medici. E sarebbe in grado di fare il check-in con i pazienti molto più frequentemente di quanto facciano i fornitori umani di assistenza sanitaria.

Alcuni modelli di IA hanno già dimostrato di essere abili in tali compiti. In uno studio pubblicato l'anno scorso, medici esperti hanno giudicato l'Explorer di Intelligenza Medica Articolata di Google - un modello di IA altamente addestrato per diagnosi e ragionamento medico - significativamente migliore dei medici umani nel far aprire attori che interpretavano pazienti. I "pazienti" hanno rivelato di più sui loro disturbi, insieme alla loro storia medica, familiare e farmacologica, tutto ciò può essere cruciale per una diagnosi accurata. In uno studio del 2023, pazienti con diabete di tipo 2 sono stati randomizzati per avere la dose di insulina aggiustata da medici o da IA autonoma. Le macchine hanno portato i pazienti a una dose stabile più velocemente dei medici umani, e i loro pazienti hanno preso l'insulina in modo più affidabile e hanno avuto meno disagio legato al diabete.

E gli ibridi medico-IA che le associazioni mediche sostengono? La ricerca su di essi è scarsa e ce n'è bisogno di più. Una revisione del 2025 di 52 studi ha concluso che, in generale, tali ibridi "non hanno superato né l'IA medica da sola né i migliori clinici". In almeno alcuni di quegli studi, gli ibridi umano-IA hanno superato l'IA da sola. Ma in quei team ibridi, l'IA controllava la decisione clinica finale - l'opposto di ciò che l'AMA e altri hanno in mente.

Le organizzazioni mediche non sono del tutto chiuse alla possibilità di cambiamento. Per esempio, l'anno scorso