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Il 61% dei Medici di Medicina Generale ha utilizzato strumenti di AI generativa nell'ultimo anno, 15 punti percentuali in più rispetto al 2025. Ma l'84% dei MMG che utilizza l'AI ricorre a piattaforme generaliste, non progettate per l'uso sanitario, mentre solo il 13% lavora con soluzioni messe a disposizione dalla propria organizzazione, secondo una ricerca condotta dall’Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano.
Il punto, quindi, non è più se il medico utilizzerà l'AI, ma come farlo in modo verificabile, integrato nel lavoro quotidiano e coerente con la responsabilità professionale.
La medicina del territorio non è la retroguardia digitale della sanità italiana: il 61% di utilizzo tra i MMG coincide con quello rilevato tra i medici specialisti. La rilevazione ha coinvolto 137 medici di famiglia, di cui 78 utilizzatori: è su questo sottocampione che vanno lette le percentuali relative agli strumenti utilizzati.
Qui emerge il dato meno raccontato. Tra i MMG che usano l'AI generativa, il 30% ricorre a soluzioni dedicate all'uso sanitario di cui si è dotato autonomamente: quasi il doppio rispetto agli specialisti (16%), e la quota più alta tra le figure rilevate. Sul fronte opposto, appena il 13% dispone di strumenti messi a disposizione dall'organizzazione.
I dati fotografano quindi una dinamica precisa: il medico di famiglia si sta muovendo in autonomia, spesso prima che l'organizzazione abbia definito strumenti, policy e riferimenti condivisi per il loro utilizzo.
La spinta arriva anche dall'altro lato della scrivania. Il 36% dei cittadini italiani ha usato chatbot di AI generativa per temi legati alla salute, dall'11% dell'anno precedente.
Al medico non tocca solo riordinare una ricerca web confusa, ma sempre più spesso valutare un parere clinico preconfezionato di cui ignora le fonti. Una dinamica che, come rilevato da un'indagine CGM su MMG e pediatri, sottrae minuti preziosi alla visita, convertiti in chiarimenti e rassicurazioni.
Un dato ribalta però la prospettiva: il 32% dei cittadini conosce già le soluzioni GenAI dedicate alla salute — ChatGPT Salute in particolare — e l'11% dichiara che le utilizzerebbe, in una quota rilevante dei casi solo su indicazione del medico curante.
Il paziente non vuole escludere il medico: gli chiede di fare da filtro e da garante scientifico.
Un compito che presuppone la capacità di distinguere un output tracciabile da uno costruito su fonti opache.
Sul nodo della responsabilità i medici di famiglia mostrano la sensibilità più alta tra le figure rilevate dall'Osservatorio: il 65% considera critico il tema del quadro regolatorio e della responsabilità professionale, contro il 63% degli specialisti. Una consapevolezza che si scontra con un deficit di competenze specifiche.
Sul campione dei medici, il 49% sa che il controllo degli output prodotti dall'AI rientra nelle proprie responsabilità professionali, ma la conoscenza dell'Explainable AI e delle sue implicazioni regolatorie si ferma all'8% e la capacità di riconoscere contenuti manipolati o generati tramite AI si attesta al 17%.
Se il controllo dell'output rientra nella responsabilità professionale del medico, la possibilità di verificarne fonti e attendibilità diventa una condizione essenziale per un utilizzo consapevole dello strumento.
Ne deriva un paradosso informativo: la responsabilità della valutazione non può prescindere dalla possibilità concreta di risalire alle informazioni che hanno contribuito a generare la risposta.
Su questo i MMG hanno già l'intuizione giusta: l'84% sa che l'output di un chatbot dipende in modo determinante da come viene formulato il prompt e che, senza padronanza di questa competenza, le risposte possono risultare fuorvianti. Quello che manca non è la consapevolezza del rischio, ma uno strumento che permetta di verificarlo.
Prima di valutare una nuova soluzione, conviene applicare tre domande allo strumento che si sta già usando:
Questi tre criteri spostano la domanda da “quale chatbot usare?” a “quale strumento è realmente adatto al lavoro del medico?”.
È su questi presupposti che si inserisce MedQuestio, il motore di ricerca professionale per MMG e Pediatri di Libera Scelta basato su AI generativa, integrato senza costi aggiuntivi nei gestionali CGM FPF, PROFIM, INFANTIA e CGM STUDIO.
Le sue risposte si basano su articoli validati dalla SIICP — Società Italiana Interdisciplinare per le Cure Primarie — sviluppati con metodologia di peer review; la ricerca è semantica e interpreta il quesito clinico nel suo contesto, superando la logica delle parole chiave.
L'obiettivo non è sostituire il giudizio del medico, ma rendere più rapido l'accesso a informazioni professionali pertinenti e verificabili all'interno del flusso di lavoro.
Resta uno strumento di supporto informativo e di aggiornamento professionale, non un sistema di supporto alle decisioni cliniche certificato né un dispositivo medico: la decisione clinica rimane in capo al medico.
L'AI generativa è entrata nella medicina generale da due porte laterali: le soluzioni scelte autonomamente dal singolo professionista e le domande poste dai pazienti.
La partita del 2026 non si gioca più sull'adozione, ormai avviata, ma sulla capacità di trasformare un utilizzo individuale e spesso spontaneo in un uso professionale, consapevole e integrato.
Sono almeno tre i cantieri paralleli:
In una fase in cui l'innovazione sanitaria corre più veloce delle regole nate per governarla, il valore del medico di famiglia non risiede nel competere con la macchina sull'accesso all'informazione, ma nel restare il punto in cui quell'informazione viene verificata, contestualizzata e trasformata in decisione clinica.
È questa la differenza tra avere accesso all'AI e saperla integrare nella pratica professionale: non delegare alla macchina la decisione, ma utilizzarla per arrivare più rapidamente all'informazione che il medico deve comunque valutare.
Scopri come MedQuestio integra la ricerca basata sull'AI nel lavoro quotidiano di MMG e Pediatri di Libera Scelta.
