AI e privacy sanitaria, perch� � rischioso condividere cartelle cliniche e referti. Come tutelarsi al meglio

L’emergere dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario ha aperto scenari inediti per l’elaborazione e la gestione dei referti medici. L’accessibilità crescente a piattaforme digitali che integrano sistemi di AI rende possibile l’interpretazione automatizzata delle informazioni cliniche. Tuttavia, questa rivoluzione presenta importanti implicazioni nella tutela della privacy sanitaria, ambito in cui la protezione dei dati sensibili assume una nuova centralità.

L’interazione tra innovazione tecnologica, esigenze cliniche e garanzie normative solleva interrogativi su modalità, rischi e limiti connessi all’uso di strumenti avanzati. Comprendere dinamiche e criticità è oggi indispensabile per ogni cittadino che desideri avvalersi delle potenzialità della sanità digitale senza rinunciare alla sicurezza dei propri dati personali.

Perché è rischioso condividere cartelle cliniche e referti con l’IA

La consuetudine sempre più diffusa di caricare cartelle cliniche, referti medici e analisi sulle piattaforme alimentate da intelligenza artificiale ha acceso l’attenzione delle autorità preposte alla tutela della privacy sanitaria. Il Garante per la protezione dei dati personali sottolinea come la leggerezza con cui numerosi utenti condividono esami, immagini radiografiche e risultati diagnostici rappresenti un fenomeno allarmante. I dati sanitari, infatti, sono per loro natura altamente sensibili e il loro trattamento espone a una duplice esposizione:

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• Perdita di controllo sulle informazioni personali: Una volta trasmessi a servizi digitali, è difficile garantire la cancellazione o il non utilizzo delle informazioni da parte di terzi non esplicitamente autorizzati.

• Rischio di impiego per l’addestramento algoritmico: Le piattaforme potrebbero utilizzare i dati caricati per migliorare i propri sistemi, una pratica che, se non regolamentata, determina una circolazione incontrollata dei dati sanitari.

• Assenza di certificazione come dispositivi medici: Molti strumenti di AI non sono stati sottoposti ai rigorosi controlli previsti per i dispositivi ad uso clinico, vanificando garanzie di affidabilità e accuratezza diagnostica.

• Opacità normativa sulle responsabilità: Spesso mancano informazioni chiare sulla gestione dei dati, soprattutto rispetto a server extra UE e alle politiche di conservazione.

Questo scenario accentua la necessità di un approccio informato e consapevole da parte degli utenti e dei professionisti che valutano l’utilizzo di funzioni diagnostiche basate su AI, affinché l’innovazione non si traduca in situazioni di rischio per la riservatezza e la salute.

Principali rischi: perdita del controllo dei dati e diagnosi errate

L’utilizzo non controllato di soluzioni basate su intelligenza artificiale nella sanità può comportare una serie di criticità difficili da mitigare a posteriori. Le principali minacce identificate includono:

• Accesso non autorizzato: I referti medici trattati da piattaforme generative possono essere esposti a intrusioni da parte di operatori non legittimati, aggravando il rischio di dispersione dei dati personali.

• Perdita della supervisione sull’utilizzo: Una volta caricati, i dati rischiano di essere archiviati su server al di fuori dell’Unione Europea, sottratti quindi al controllo diretto degli utenti e delle autorità di riferimento.

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• Conservazione per il training algoritmico: La tendenza a usare i dati sensibili come fonte di aggiornamento degli algoritmi espone a utilizzi multipli e non sempre tracciabili.

• Diagnosi errate e mancanza di contestualizzazione: L’AI non è in grado di raccogliere l’intero quadro clinico, né di adattarsi a eccezioni individuali. Errori nella generazione di referti possono indurre a terapie inappropriate o a sottovalutare segnali clinici importanti.

• Discriminazione algoritmica: Talvolta, i sistemi sono addestrati su database parziali o non rappresentativi, rischiando errori specifici per gruppi di pazienti.

• Profilazione e utilizzi impropri: I dati sanitari, se non protetti adeguatamente, possono essere oggetto di rivendita a soggetti commerciali, con impatti anche su reputazione e possibilità di discriminazioni.

Questi aspetti rendono prioritario un controllo attento, specialmente in una fase in cui il quadro di certificazione degli strumenti AI destinati alla sanità non è ancora consolidato, e i rischi per la privacy e la salute sono reali e documentati.

Il ruolo essenziale dell’intermediazione umana qualificata

L’affidabilità dell’intelligenza artificiale non può prescindere dalla presenza di personale sanitario qualificato e di figure in grado di gestire questa tecnologia. Ogni piattaforma, per quanto avanzata, presenta limiti tecnici e operativi che solo una valutazione umana può colmare. Il Regolamento Europeo sull’IA e le raccomandazioni del Consiglio Superiore di Sanità ribadiscono il valore imprescindibile della supervisione umana, richiesta in tutte le fasi:

• Sviluppo e testing dei sistemi: La presenza di professionisti sanitari garantisce che processi e risultati siano coerenti rispetto alla realtà clinica.

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• Validazione pre-immissione sul mercato: Una supervisione attiva consente di bloccare prodotti non conformi o potenzialmente pericolosi.

• Elaborazione e interpretazione referti: Solo chi è dotato di un’adeguata preparazione clinica può comprendere il senso e il significato dei dati, verificare la coerenza e correggere eventuali anomalie.

La delega completa all’AI rischia non solo di minare la correttezza del percorso terapeutico, ma anche di compromettere il rapporto fiduciario tra medico e paziente. Il coinvolgimento diretto del professionista umano rappresenta una garanzia insostituibile di coerenza e sicurezza, sia dal punto di vista etico che normativo.

Come leggere e interpretare le informative sulla privacy delle piattaforme IA

Prima di caricare qualsiasi referto o dato sanitario in una piattaforma IA, è necessario analizzare attentamente le informative sulla privacy disponibili. Questi documenti sono obbligatori ai sensi della normativa europea e forniscono indicazioni fondamentali su:

• Destinazione dei dati: Le informative devono chiarire se i dati caricati vengono eliminati dopo l’analisi, conservati per un periodo definito o utilizzati per fini di addestramento algoritmico.

• Luogo di conservazione: È essenziale sapere se le informazioni sanitarie vengono mantenute su server situati in paesi dotati di standard di sicurezza equivalenti a quelli UE.

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• Diritti dell’utente: L’informativa deve spiegare come esercitare il diritto di accesso, rettifica e cancellazione dei dati (diritti GDPR). Di particolare rilievo la possibilità di revocare il consenso in qualsiasi momento.

• Soggetti che possono accedere ai dati: Occorre verificare chi sono i destinatari delle informazioni, se vi sono sub-fornitori e quali garanzie sono previste per limitarne l’accesso.

La lettura attenta di questi documenti costituisce il primo livello di difesa contro gli impieghi distorti o non trasparenti dei dati sanitari personali. Spesso le piattaforme più affidabili sono quelle che offrono informative complete, facilmente accessibili e prive di ambiguità.

Il rispetto di queste buone pratiche, unite ad una cultura digitale sempre più diffusa, costituisce l’elemento preventivo più efficace contro le derive dell’automazione incontrollata in sanità:

• Utilizzare esclusivamente strumenti certificati: Preferire soluzioni raccomandate da autorità sanitarie o regolatorie garantisce maggiore sicurezza.

• Limitare la condivisione al minimo indispensabile: Caricare sulle piattaforme solo i dati strettamente necessari per la funzione desiderata riduce il rischio di dispersione di informazioni sensibili.

• Richiedere sempre l’intermediazione di personale sanitario: L’interpretazione automatica va affiancata e non sostituita dal giudizio del medico curante.

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• Verificare regolarmente i propri diritti: Monitorare la possibilità di cancellare i dati e modificare le impostazioni di privacy nelle piattaforme utilizzate.

• Educarsi sulla sicurezza digitale: Sviluppare competenze di base sulla gestione dei dati online per riconoscere eventuali tentativi di phishing o uso illecito.

• Evitare le piattaforme non certificate: L’assenza di riferimenti chiari a normative e regolamenti rappresenta un segnale di rischio elevato.

Quadro normativo: GDPR, regolamento IA e responsabilità dei professionisti sanitari

La protezione dei dati sanitari trattati dall’intelligenza artificiale poggia su due principali pilastri normativi. Il primo è il Regolamento UE 2016/679 (GDPR), che individua i dati relativi alla salute come soggetti a misure rafforzate: necessità di consenso esplicito, trasparenza nelle finalità di trattamento e adozione di protezioni tecniche avanzate.

Il secondo riferimento è il Regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale (AI Act, 2024), che prevede:

• Supervisione umana nei processi decisionali clinici

• Valutazione d’impatto preventiva sull’uso delle tecnologie

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• Obblighi di trasparenza e sicurezza da parte di sviluppatori e fornitori

In Italia, il decalogo del Garante Privacy integra questi principi, suggerendo ulteriori misure di protezione e promuovendo responsabilità condivise tra strutture sanitarie, medici, operatori IT e sviluppatori di piattaforme.

A livello operativo, la responsabilità ultima rimane in capo ai professionisti sanitari, chiamati a valutare la correttezza del contributo fornito dall’intelligenza artificiale e a preservare il rapporto fiduciario con il paziente.

Strumenti innovativi e limiti: cosa possono (e non possono) offrire le soluzioni AI in sanità

Le applicazioni di intelligenza artificiale nella gestione dei referti si stanno diffondendo rapidamente, con casi di software capaci di interpretare dati clinici, suggerire piani di cura e ottimizzare i flussi di lavoro. Soluzioni come ReportAId e “Referti AI” consentono già oggi di:

• Estrarre automaticamente informazioni rilevanti dai referti

• Identificare valori critici e assistere nella prenotazione delle prestazioni sanitarie

• Ridurre il carico amministrativo a carico del personale medico

Tuttavia, permangono limiti strutturali:

• Assenza di piena validazione medico-scientifica per molti strumenti generalisti

• Possibilità di errori nella fase di interpretazione automatica

• Necessità di rispettare rigorosamente il quadro normativo in tema di privacy

Le migliori esperienze dimostrano che lo sviluppo responsabile dell’intelligenza artificiale deve andare di pari passo con verifiche continue di affidabilità e sicurezza.