C’è un nuovo protagonista silenzioso ma potente nelle corsie ospedaliere, nei pronto soccorso e nei reparti diagnostici: l’intelligenza artificiale. Proprio in questi giorni, al World Conference on Lung Cancer 2025, presentata una serie di casi clinici che hanno messo in luce un cambiamento rivoluzionario: l’IA è capace di intercettare noduli polmonari potenzialmente maligni in semplici radiografie toraciche di routine—anche quando queste erano state eseguite per motivi completamente estranei, spesso ignari dell’eventuale rischio tumorale.
Immagina tre pazienti: uno con la febbre, uno in cura per colite ulcerosa, un altro in un programma di disassuefazione dal fumo. Nessuno sospettava nulla di polmonare, eppure una semplice radiografia ordinaria li ha portati sotto i riflettori dell’IA, che ha riconosciuto un potenziale sospetto. Grazie al supporto tecnologico, i medici hanno potuto approfondire con TAC e confermare, in ciascun caso, un tumore polmonare in stadio iniziale. Curati chirurgicamente in modo tempestivo, ora hanno un futuro più sereno.
L’esame condotto a Hacettepe University ad Ankara, come parte dello studio internazionale CREATE (condotto in cinque Paesi), ha confermato che ogni radiografia toracica rappresenta più di un’immagine: può diventare una finestra sulla diagnosi precoce, soprattutto dove gli screening strutturati mancano o sono limitati. Oggi, la maggior parte dei programmi di screening si rivolge a forti fumatori tra i 50 e gli 80 anni (con uno specifico carico tabagico). Ma cosa accade alle persone al di fuori di questi criteri? Qui entra in gioco l’IA: coglie potenziali segnali nascosti, allargando la possibilità di intervento precoce ben oltre i gruppi “tradizionali”.
Inoltre, l’IA consente di andare oltre: individua pazienti che altrimenti resterebbero fuori dai radar e così favorisce interventi tempestivi e più efficaci—prima della necessità di terapie complesse e costose come gli immunoterapici. Già in passato altri studi confermavano la sinergia tra intelligenza artificiale e medici: algoritmi che affiancano i radiologi possono migliorare sensibilità, specificità e ridurre le diagnosi mancate.
Tuttavia, questo progresso porta con sé elementi di cautela. Innanzitutto, il rischio di overdiagnosi: individuare anomalie che potrebbero non evolversi mai in forme aggressive, ma che rischiano di trasformarsi in difetti, ansie e trattamenti forse inutili.
In secondo luogo, c’è la questione della trasparenza e dell’equità. L’IA può essere un alleato eccellente, ma va sviluppata su basi solide, con dati rappresentativi, audit e interpretabilità—affinché non riproduca disuguaglianze o errori sistematici, come già emerso in altri ambiti diagnostici.