Il futuro della medicina potrebbe subire una svolta radicale nei prossimi tre anni, almeno secondo le previsioni di Elon Musk. Il CEO di Tesla e SpaceX ha recentemente affermato che l'intelligenza artificiale e i robot chirurgici supereranno le capacità dei medici umani entro il 2029, rendendo di fatto "inutile" frequentare la facoltà di medicina. Una dichiarazione che arriva in un momento di forte espansione dell'AI generativa nel settore sanitario, con giganti tech come OpenAI e Anthropic che stanno già integrando funzionalità mediche nei loro chatbot più avanzati.
Durante un'intervista nel podcast di Peter Diamandis, Musk ha sostenuto che i robot Optimus di Tesla raggiungeranno livelli di precisione chirurgica superiori a quelli dei professionisti umani nel giro di pochi anni. La sua visione va oltre la semplice assistenza sanitaria: secondo il magnate sudafricano, questa rivoluzione tecnologica democratizzerà l'accesso alle cure, garantendo a chiunque un livello di assistenza medica "migliore di quello che riceve attualmente il presidente degli Stati Uniti".
Le argomentazioni di Musk si basano su considerazioni pratiche del sistema formativo medico attuale. "Ci vuole un tempo assurdamente lungo per diventare un grande dottore", ha affermato, sottolineando come la conoscenza medica sia in costante evoluzione e sempre più difficile da padroneggiare completamente per un singolo professionista. L'AI, secondo questa logica, potrebbe aggiornarsi istantaneamente con le ultime scoperte scientifiche e mantenere una conoscenza enciclopedica di tutte le patologie e trattamenti disponibili.
Le dichiarazioni di Musk si inseriscono in un contesto più ampio di crescente integrazione dell'intelligenza artificiale nel settore sanitario. OpenAI ha recentemente lanciato ChatGPT Salute, un'esperienza dedicata alla salute e al benessere all'interno del suo chatbot più popolare. L'azienda guidata da Sam Altman ha però specificato chiaramente che lo strumento non è progettato per sostituire i professionisti sanitari nella formulazione di diagnosi o prescrizione di trattamenti, posizionandolo piuttosto come uno strumento di supporto informativo.
Anche Anthropic ha introdotto una suite di funzionalità sanitarie nel suo assistente Claude AI, permettendo agli utenti di condividere cartelle cliniche per ottenere spiegazioni più chiare e porre domande sui propri referti medici. Questi sviluppi dimostrano come i principali laboratori di ricerca AI stiano investendo massicciamente nell'applicazione della tecnologia al settore medico, pur mantenendo un approccio prudente sulla sostituzione completa dei medici umani.
La posizione di Musk rappresenta tuttavia un estremo più radicale in questo dibattito. Le sue affermazioni si collocano nel contesto delle sue precedenti previsioni sull'impatto dell'AI sul mercato del lavoro, che includono stime sulla possibile eliminazione del 50% dei posti di lavoro entry-level nel settore impiegatizio entro cinque anni, come dichiarato dal CEO di Anthropic Dario Amodei. Il settore medico, tradizionalmente considerato immune all'automazione per la sua componente umana e decisionale critica, potrebbe quindi non essere risparmiato da questa trasformazione.
Le preoccupazioni sulla sicurezza e l'affidabilità dell'AI in ambito medico restano però significative. Molti utenti e esperti hanno sollevato dubbi sulla capacità della tecnologia attuale di gestire la complessità delle decisioni cliniche, dove fattori umani, etici e contestuali giocano un ruolo fondamentale. La definizione di "AI slop" utilizzata da alcuni critici per descrivere output di intelligenza artificiale di bassa qualità evidenzia i rischi di un'adozione prematura in settori ad alto rischio come la medicina.
Nonostante l'entusiasmo di Musk, la comunità medica e regolatoria probabilmente richiederà prove estensive di sicurezza ed efficacia prima di autorizzare robot chirurgici autonomi o sistemi di diagnosi AI completamente indipendenti. La roadmap verso una medicina completamente automatizzata nei prossimi tre anni appare quindi estremamente ottimistica, se non irrealistica, considerando i tempi tipici di approvazione e certificazione delle tecnologie mediche nelle principali giurisdizioni come Stati Uniti ed Europa.
