Oggi ci troviamo di fronte a un paradosso tecnologico: se da un lato la maggior parte dei cittadini guarda all’intelligenza Artificiale con una curiosità ma scarsa conoscenza tecnica, identificandola  perlopiù in robot, chatbot o assistenti vocali, dall’altro, la scienza la vede già come soluzione salvavita. Per colmare questo divario, il 23 aprile 2026 Villa Quartara ha ospitato «AI For Healthcare – Longevity & Wellness», organizzato da Fusion AI Labs, per portare l’IA negli ospedali. Il confronto ha svelato un dato critico: l’80% dei progetti fallisce non per limiti tecnici, ma per difficoltà di adozione reale. Tra complessità normative e integrazione dei dati, la sfida odierna non è più solo la ricerca, ma l’applicazione quotidiana. Oggi esploriamo come trasformare finalmente queste promesse tecnologiche in cura concreta.

In questo scenario di trasformazione digitale, abbiamo intervistato, una delle figure di riferimento, il professor Ricard Martínez, associato presso l’Università di Valencia e direttore della Cattedra di privacy e trasformazione digitale. Esperto del punto di intersezione tra diritto e practica clinica, Martínez collabora a progetti europei d’avanguardia come Cancer Image Europe (EUCAIM), focalizzati sulla sicurezza e la protezione dei dati nell’uso dell’AI oncologica.

D: Professor Martínez, lei dirige una cattedra dedicata alla privacy e alla trasformazione digitale. In termini semplici, come possiamo essere sicuri che i nostri dati sanitari più sensibili rimangano protetti e anonimi quando vengono utilizzati da sistemi di intelligenza artificiale?

R: «Cercherò di essere conciso, sebbene questo argomento tenda a essere prolisso a causa della sua complessità. La protezione dei dati sanitari dall’intelligenza artificiale si basa su un solido insieme di garanzie, che suddivido in tre livelli essenziali: legale, tecnologico e, soprattuto, etico.

In ambito legale, siamo passati da un quadro di protezione generale, Il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), a uno molto più specifico: Il Regolamento europeo sullo Spazio europeo dei dati sanitari (EHDS), che consente una ricerca trasparente, supportata dal Data Governance Act (DGA) per promuovere modelli altruistici in cui i cittadini condividono volontariamente le proprie informazioni per il bene comune.

Dal punto di vista tecnologico, applichiamo l’anonimizzazione e la pseudonimizzazione. A seguito della sentenza della Corte europea dei diritti dell’uomo del settembre 2025, il criterio chiave è la capacità tecnica dell’utente di reidentificarsi; se ció non è possibile, i dati non sono considerati personali. In progetti come Cancer Image Europe (EUCAIM), utilizziamo ambienti di elaborazione sicuri in cui i dati non vengono scaricati, garantendo tracciabilità assoluta e controllo totale.

Infine, il livello etico integra la Dichiarazione di Helsinki con il modello ALTAI dell’Unione  Europea. Abbiamo valutato 63 controlli in sette ambiti per garantire che i nostri strumenti siano trasparenti, spiegabili e privi di pregiudizi, conformandosi già in modo produttivo agli standard del nuovo Artificial Intelligence Act (AI Act).»

@Marco Marre’ Brunenghi for Fusion AI Labs

D: Molte persone temono di perdere il controllo sui propri dati sensibili. Nel futuro spazio europeo dei dati sanitari, un paziente avrà davvero la possibilità di scegliere se condividere o meno i propri dati per la ricerca?

R: «È un equivoco, temiamo di più lo stato che gestisce i dati per proteggere la nostra salute, rispetto alle aziende private, con le quali condividiamo quotidianamente informazione sensibile senza interrogarci sui rischi. Sebbene l’EHDS garantisca elevati standard di sicurezza e controllo (come portabilità e tracciabilità), l’attuale modello di opt – out binario («tutto o niente») è considerato un rischio strategico, poiché renda il sistema vulnerabile alla disinformazione. La soluzione proposta è un opt – out granulare dove se permetta ai pazienti di scegliere selettivamente quali dati condividere e con chi, conciliando così la fiducia dei cittadini con il progresso della ricerca scientifica.»

D: Parliamo di IA affidabile. Cosa garantisce a un cittadino che le decisioni prese con l’aiuto dell’intelligenza artificiale siano etiche e prive di errori?

R: «Concentriamoci sulla salute, dove il paradigma è sicuramente il più esigente. Garantire l’etica e l’affidabilità dell’intelligenza artificiale non si basa su una singola regola, ma su un quadro di pilastri fondamentali:

Doppia tutela normativa, dove gli strumenti di IA classificati come dispositivi medici devono soddisfare contemporaneamente i requisiti dell’AI act e della Medical Device Regulation (MDR), garantendo sia la qualità tecnica che la sicurezza clinica.

Rigurosa valutazione del rischio, vietiamo le pratiche manipolativi e richiediamo valutazioni d’impatto sui diritti prima che qualsiasi strumento raggiunga il paziente.

Governance dei dati e trasparenza, applichiamo il rigore del GDPR per la gestione delle informazioni, combattendo attivamente i pregiudizi e garantendo che coloro che implementano la tecnologia dispongano di tutte le condizioni tecniche necessarie per utilizzarla correttamente.

Supervisiones umana non negoziabile, questo è il fulcro del nostro sistema. Qualsiasi processo automatizzato deve essere reversibile o integrabile sotto supervisione umana in qualsiasi fase della progettazione e dell’implementazione.

Monitoraggio post-commercializzazione perché la supervisione non si conclude con la vendita. Richiediamo ai produttori di dimostrare, attraverso la tracciabilità e la verifica continua, che il sistema rimanga sicuro ed efficace una volta implementato in un ambiente reale.

Riteniamo fondamentale la formazione e la responsabilità clinica perché non decide la tecnologia, ma il professionista. La normativa impone l’AI Literacy, ovvero una formazione obbligatoria per i professionisti (medici, infermieri, fisioterapisti) affinché comprendano lo strumento, ribadendo che, a prescindere dal suggerimento dell’IA, la responsabilità legale e clinica ricade esclusivamente sull’operatore umano.»

D: L’intelligenza artificiale cambierà il modo in cui interagiamo con il nostro medico? Diventerà tutto più freddo o queste tecnologie ci aiuteranno ad avere cure più umane e personalizzate?

R: L’integrazione della IA, realtà aumentata e gemelli digitali, non disumanizzerà la medicina, ma consentirà piuttosto una pratica più centrata sul paziente. Attualmente, i medici spesso devono visitare i pazienti in solo 5 o 10 minuti, il che significa che finiscono per interagire più con lo schermo del computer o con le cartelle cliniche cartacee che non con il paziente stesso. L’obiettivo di queste tecnologie è eliminare queste barriera visiva, in modo che il medico possa dedicarsi completamente al dialogo con il paziente. Tra dieci anni, la tecnologia fungerà da interfaccia invisibile, utilizzando occhiali per la realtà aumentata, il medico potrà consultare i dati biometrici e l’anamnesi del paziente in tempo reale mantenendo il contatto visivo e la connessione umana.  Contemporaneamente, il sistema elaborerà la raccolta dell’informazione e il contesto sociogenetico del paciente durante la visita, offrendo diagnosi accurate e suggerimenti terapeutici altamente efficaci. Lungi dall’essere una fredda intrusione, questo progresso rappresenta una vera e propria riumanizzazione. Automatizzando le attività cognitive e amministrative, il medico recupera il tempo e l’attenzione necessaria per il suo lavoro essenziale.»

D: In una società che invecchia rapidamente, mettendo sotto pressione il sistema sanitario pubblico, una migliore gestioni dei dati può davvero tradursi in una riduzione dei costi e in servizi più efficienti per la popolazione anziana?

R: «Adottando una visione olistica tra fattori clinici e sociali, passiamo da una medicina reattiva a una preventiva. Gli strumenti predittivi permettono la diagnosi precoce; ad esempio, nello screening del cancro al seno, l’intelligenza artificiale può rilevare anomalie non ancora visibili all’occhio umano, garantendo un intervento immediato, una maggiore sopravvivenza e un risparmio di circa 200,000 euro per il sistema sanitario. Nella gestione dei pazienti cronici, possiamo monitorare i parametri per prevenire scompensi e ospedalizzazioni. Grazie ai dati, potremo garantire una longevità più sana.»