L’intelligenza artificiale può ampliare il ragionamento clinico del medico, ma può anche indebolirlo quando diventa una scorciatoia per ottenere risposte rapide. A fare la differenza non è soltanto la capacità della tecnologia, ma soprattutto il modo in cui il professionista costruisce nel tempo il rapporto con questi strumenti. È il tema al centro dello studio “The challenge of integrating artificial intelligence into clinical reasoning by augmenting the physician’s central cognitive role“, pubblicato su QJM: An International Journal of Medicine e firmato da Salvatore Corrao, professore dell’Università degli Studi di Palermo e direttore dell’Unità operativa di Medicina interna con Reumatologia, Dermatologia, Diabetologia e assistenza terziaria al piede diabetico dell’Azienda di Rilievo Nazionale e di Alta Specializzazione Civico Di Cristina Benfratelli di Palermo.

“La questione critica non è più se i medici interagiranno con modelli linguistici personalizzati, ma come lo faranno. L’interazione ripetuta con questi sistemi non serve soltanto a recuperare informazioni o a generare raccomandazioni. Può modificare il modo in cui un problema clinico viene formulato, riformulato, esplorato attraverso ipotesi alternative e integrato nel processo decisionale. L’interazione stessa diventa quindi parte del processo cognitivo”, osserva Corrao.

Il lavoro propone per questo il concetto di “Clinical Cognitive Interaction”, una forma di interazione cognitiva clinica strutturata e ripetuta tra medico e modelli linguistici di grandi dimensioni, Large Language Models, LLM. L’obiettivo non consiste nel formulare richieste sempre più efficaci, ma nel trasformare il confronto con il sistema in un percorso capace di mettere alla prova e ampliare il ragionamento del professionista.

“L’interazione è la condizione necessaria, ma è l’iterazione deliberata a trasformarla in una metodologia. Il medico deve entrare in un dialogo epistemicamente ricco, fatto di riformulazione del problema, ragionamento controfattuale, integrazione del contesto, riflessione critica e successivi affinamenti. Attraverso questi cicli l’interazione con il modello può contribuire progressivamente a sviluppare capacità cognitive ed epistemiche più ampie, invece di limitarsi a fornire una risposta pronta”, spiega Corrao.

Un’estensione del ragionamento clinico

Al centro del modello c’è quella che Corrao definisce firma epistemica, cioè l’espressione osservabile dell’architettura cognitiva individuale del medico, costruita attraverso conoscenze, rigore metodologico, esperienza clinica e valori professionali. L’interazione ripetuta può rendere alcuni di questi elementi progressivamente riconoscibili nel rapporto con il sistema e contribuire alla formazione di una sorta di esocorteccia personalizzata.

“Nel tempo questo processo può dare origine a una Human–LLM Cognitive Unit. Una unità cognitiva uomo-modello linguistico che non coincide né con il medico né con il sistema preso singolarmente. Si tratta di un sistema adattivo che evolve attraverso un’interazione continuativa e metodologicamente guidata. La sua qualità dipende meno dalla capacità intrinseca del modello e molto di più dalla qualità epistemica dell’interazione attraverso cui questa unità viene costruita”, evidenzia Corrao.

Il punto centrale resta la conservazione della capacità di giudizio del professionista. Il lavoro utilizza il concetto di sovranità cognitiva per indicare una relazione nella quale il medico continua a governare il percorso decisionale e usa l’intelligenza artificiale per estendere, non per restringere, il proprio ragionamento.

“L’obiettivo non è più semplicemente utilizzare bene l’intelligenza artificiale. Ma sviluppare consapevolmente unità cognitive medico-modello linguistico di elevata qualità, capaci di ampliare il ragionamento clinico preservando la sovranità cognitiva. Il potenziamento non è una proprietà automatica dell’intelligenza artificiale. Deriva invece dall’espansione progressiva della capacità cognitiva ed epistemica del medico attraverso una Clinical Cognitive Interaction metodologicamente guidata”, sottolinea Corrao.

Il lavoro individua però anche la traiettoria opposta. Quando il medico utilizza il modello in modo passivo, alla ricerca di conferme immediate o di risposte rapide, può iniziare a delegare al sistema operazioni cognitive sempre più complesse. In questo scenario cresce il rischio di chiudere troppo presto il ragionamento e di ridurne progressivamente profondità e flessibilità.

“La stessa tecnologia può generare traiettorie cognitive profondamente diverse. Un’interazione passiva e orientata alla risposta può favorire un appiattimento cognitivo. Questo significa ridurre la diversità, la profondità e la flessibilità del ragionamento clinico, fino a contribuire nel tempo alla perdita di competenze. Al contrario, un’interazione strutturata può aiutare il medico a esplorare ipotesi alternative. Può inoltre integrare meglio la complessità del contesto, rivalutare criticamente i propri giudizi e produrre nuove intuizioni cliniche”, avverte Corrao.

La figura che accompagna il lavoro mette a confronto proprio queste due traiettorie. Da una parte l’uso passivo, con scambi superficiali e orientati alla risposta. Dall’altra l’interazione cognitiva clinica, costruita attraverso riflessione critica, integrazione del contesto, ragionamento controfattuale e riformulazione del problema. Il lavoro precisa nella didascalia che si tratta di un modello concettuale e non di un modello validato sperimentalmente.

La formazione dei medici

Il modello proposto apre anche una questione sulla formazione universitaria e professionale. Secondo il lavoro, la semplice alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale e il prompt engineering non bastano più. I percorsi formativi dovrebbero insegnare anche a riformulare i problemi, utilizzare il ragionamento controfattuale, integrare il contesto clinico e sottoporre le risposte del modello a una valutazione critica. In prospettiva potrebbe cambiare anche il modo di valutare i professionisti, considerando non soltanto conoscenze e capacità di ragionamento clinico, ma anche la qualità dell’interazione con sistemi personalizzati.

Il Commentary non presenta dati sperimentali né analisi su pazienti e non ha ricevuto finanziamenti specifici. Durante la preparazione del manoscritto sono stati utilizzati sistemi di intelligenza artificiale per l’esplorazione concettuale, il perfezionamento della struttura, il controllo bibliografico e l’editing linguistico. Il lavoro precisa che gli output sono stati sottoposti a revisione critica e che tutte le formulazioni finali sono state verificate e approvate dall’autore.

“L’interazione cognitiva clinica dovrebbe diventare una competenza professionale fondamentale nella medicina e nelle altre professioni sanitarie. I futuri programmi formativi dovrebbero andare oltre l’alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale e il prompt engineering. La traiettoria futura dipenderà non da modelli linguistici sempre più capaci, ma dalla capacità di formare professionisti sanitari in grado di costruire consapevolmente unità cognitive di alta qualità, ampliando e non diminuendo il ruolo cognitivo centrale del medico”, conclude Corrao.