L’intelligenza artificiale è ormai tra noi: silenziosa, ubiqua, pervasiva. L’oncologia mondiale si è confrontata a Chicago non solo sulla potenza dei nuovi strumenti, bensì sulla loro capacità di rendere più giusta, accessibile ed empatica la cura.
L’ASCO 2025 ha consacrato quindi l’IA come infrastruttura cognitiva dell’oncologia contemporanea. Non si tratta più di una tecnologia emergente, ma di un sussidio costante in numerosi aspetti della clinica e dell’organizzazione sanitaria: predizione del rischio, selezione terapeutica, automazione di percorsi diagnostici, sintesi dei dati di trial e disegno degli studi clinici, strutturazione delle linee guida.
Ruth Porat, presidente e CIO di Alphabet, ha offerto una delle keynote più discusse del congresso. Sopravvissuta in prima persona a un tumore al seno recidivante, Porat ha sottolineato come le applicazioni di machine learning possano contribuire a una gestione integrata del cancro su scala globale: “Artificial intelligence can help us move from treating cancer as a catastrophe to managing it as a chronic condition — for everyone, not just for those with access”.
Tra gli sviluppi più rilevanti si segnala LIA – ASCO Guidelines Assistant, una piattaforma intelligente sviluppata da ASCO in collaborazione con IBM e Google, che consente l’accesso contestualizzato alle linee guida e alle revisioni sistematiche della stessa ASCO, rendendole disponibili ai propri soci. LIA sfrutta modelli NLP per interpretare quesiti e richieste clinici e per offrire raccomandazioni in tempo reale. L’obiettivo è supportare il processo decisionale in setting ad alta complessità, riducendo la distanza tra raccomandazione societaria e applicazione clinica. Tuttavia, come emerso da vari interventi, restano aperti problemi di validazione, accountability e adattamento ai diversi contesti di cura.
Il simposio “Ascoltaci: algoritmi in corsia” ha affrontato la questione cruciale della relazione tra automazione e umanità nelle scelte cliniche. Se l’IA può migliorare l’efficienza, è necessario però evitare la delegittimazione epistemica del medico e del paziente. Alcuni esperti hanno segnalato il pericolo di modelli addestrati su popolazioni selezionate, con potenziale amplificazione di bias e data colonialism – per esempio, come l’estrazione di valore clinico da popolazioni ad alto reddito, a scapito della rappresentatività globale (1).
In esito al congresso di Chicago, sembra dunque lecito parlare della cura oncologica e delle disuguaglianze algoritmiche anche in termini geopolitici. Un dato allarmante è risuonato in molte sessioni: meno del 25% dei pazienti oncologici nel mondo riceve tutt’oggi cure adeguate. Se l’IA può colmare alcune lacune – come nel caso della diagnostica in regioni con particolare scarsità di specialisti – è altrettanto vero che l’accesso agli strumenti digitali segue le stesse disparità delle terapie. Si delinea così il rischio di una nuova diseguaglianza algoritmica, dove chi non partecipa ai dataset non parteciperà nemmeno dei benefici dell’IA.
La consegna del David A. Karnofsky Memorial Award 2025 a Dawn Hershman ha restituito un principio etico fondamentale: ogni innovazione deve essere valutata in base al beneficio reale per il paziente. Hershman ha mostrato come le tecnologie, per quanto avanzate, non possano prescindere da accessibilità, compliance, e presa in carico globale dei bisogni: «La scienza avanza se risponde alle domande dei pazienti, non solo a quelle dei computer».
In sintesi, l’ASCO 2025 ha mostrato una volta di più come l’intelligenza artificiale non sia né buona né cattiva, ma di certo potente. La sfida che attende l’oncologia non è solo clinica, ma politica ed etica: integrare l’IA senza smarrire la centralità dell’ascolto, della relazione con la persona malata e del giudizio clinico. Come è stato detto in un panel finale: «The most intelligent system is still the one that knows how to ask questions, not just how to calculate answers».
Bibliografia
1. Couldry N, Mejias UA. The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism. Stanford University Press, 2019.
