Pechino, 16 settembre 2026 – Un nuovo studio cinese ha messo sotto la lente i sistemi di intelligenza artificiale (IA) in ambito oculistico, mostrando come possano davvero dare una mano nella diagnosi delle malattie degli occhi, ma con due fattori decisivi: la qualità dei dati raccolti e la semplicità delle procedure utilizzate. A guidare la ricerca è stato il professor Zhang Wei, dell’ospedale universitario di Shenzhen, che ha presentato i risultati questa settimana su Ophthalmology Research Journal. Il messaggio chiaro è che la tecnologia funziona solo se integrata con l’esperienza del personale medico.
IA e diagnosi: sì, ma con qualche limite
Il lavoro, svolto dal 2024 al 2026 in sei grandi ospedali della provincia di Guangdong, ha coinvolto circa 22.000 pazienti sottoposti a screening per retinopatia diabetica e glaucoma. Il team ha confrontato le diagnosi dell’IA – un algoritmo di deep learning sviluppato internamente – con quelle degli specialisti umani. In media, il sistema ha riconosciuto correttamente l’89% dei casi di retinopatia diabetica e l’82% di quelli sospetti di glaucoma.
Tuttavia, come sottolinea la dottoressa Liu Mei, prima autrice dello studio, la precisione calava “quando le immagini erano sfocate o incomplete”. In queste situazioni il rischio di errori negativi saliva fino al 14%. Non è roba da poco: “Solo con foto retiniche nitide e dati clinici precisi – spiega Liu – l’algoritmo diventa davvero utile”. Se i dati sono scadenti o raccolti in modo disorganizzato, il sistema perde gran parte della sua efficacia sul campo.
Semplificare per non sbagliare
Un altro problema emerso riguarda la complessità delle procedure per inserire e controllare i dati. “Ogni passaggio in più è un’opportunità per commettere errori”, commenta Zhang Wei. Negli ambulatori si preferisce software semplici e veloci che evitino passaggi inutili o duplicazioni.
Nei centri dove i processi sono stati semplificati – bastano tre click per caricare immagini e referti, tutto dentro il gestionale clinico – l’IA ha fatto risparmiare tempo (fino al 18% in meno per paziente). Dove invece la tecnologia richiedeva controlli continui, si sono visti rallentamenti e “allarmi” che spesso costringevano a ricontrollare manualmente tutto. Una delle infermiere coinvolte racconta: “Se devo sempre rifare i controlli a mano, mi chiedo se tutta questa automazione serve davvero”.
Macchina sì, ma col medico sempre accanto
Un punto chiaro dello studio riguarda il ruolo fondamentale del personale sanitario nei casi più difficili. L’algoritmo funziona solo se c’è una supervisione medica costante. “Nessuna macchina coglie tutte le sfumature cliniche”, ribadisce Zhang Wei. Non a caso quasi tutti gli errori dell’IA sono stati scoperti proprio grazie all’intervento umano.
Gli autori consigliano quindi un approccio “ibrido”, dove la tecnologia supporta il medico senza sostituirlo. Anche il Ministero della Salute cinese spinge in questa direzione: in una nota diffusa ieri ha confermato l’impegno a sviluppare software affidabili ma “sempre inseriti in percorsi integrati”.
Uno sguardo globale: problemi simili anche all’estero
La situazione tracciata dalla ricerca cinese rispecchia un trend mondiale. Un recente studio sul “Journal of Artificial Intelligence in Medicine” mostra che anche negli Stati Uniti e in Europa le applicazioni di IA nella diagnostica oculistica stanno crescendo dal 2023, ma le difficoltà restano simili: serve standardizzare i dati, condividere protocolli e formare bene gli operatori.
Per molti specialisti non si tratta solo di migliorare le macchine: “L’intelligenza artificiale funziona solo se resta uno strumento in più, non un rimpiazzo”, dice ieri il dottor Carlo Pavesi, responsabile oculistica al San Paolo di Milano. Una posizione condivisa anche dai colleghi cinesi: “La tecnologia può darci una mano – ammette Liu Mei – ma senza il tocco umano non va lontano”.
Il dibattito è ancora aperto. Per ora lo studio cinese suggerisce una strada equilibrata: automatizzare dove possibile, ma sempre mantenendo il controllo diretto del medico, soprattutto quando i casi si fanno complicati o incerti.