2.3.1 — AI medica in tasca
Un mercoledì sera di novembre, mi sono rotto la clavicola cadendo dalla bicicletta. Il giorno dopo, invece di aspettare il consulto ortopedico, ho caricato le radiografie su ChatGPT. La sequenza è stata una catena di micro-utilità: prima una lettura orientativa della frattura, poi indicazioni pragmatiche su dolore, immobilizzazione e progressione dei carichi, infine una traduzione comprensibile del linguaggio medico. In paesi dove la sanità è intermittente, questa mediazione riduce settimane di incertezza; in contesti coperti, riduce attrito cognitivo tra visita e aderenza terapeutica (🩺 ff.124.3 Medico in famiglia (e in tasca)). L'uso decisivo, però, è stato operativo. L'AI ha tenuto insieme fisioterapia quotidiana, ritorno progressivo all'allenamento e verifiche sul collagene nella ricrescita ossea. Una presenza continua che impedisce il buco tra una visita e la successiva (🤹 ff.124.4 ChatGPT tuttofare). Lo stesso Neuralink sta restituendo funzionalità perdute: Audrey Crews sta imparando a scrivere il suo nome per la prima volta in 20 anni[1]. L'ortopedico, tre giorni dopo, ha confermato l'impianto generale: un’anticipazione informata che migliora la qualità delle domande — lo stesso principio di “cura preventiva” che nel capitolo Società compare con 4.000 passi al giorno e il respiro consapevole (🚶 ff.87.4 Respirare contro lo stress: il metodo 3-4-5).
La presenza continua può spostarsi da reattiva a predittiva. Il passo successivo è il corpo letto mentre dorme: SleepFM, un foundation model che prevede 130 malattie da una sola notte di sonno[4], allenato su 585.000 ore di registrazioni. Il sonno diventa così un biomarker totale del corpo, leggibile da un modello mentre dormiamo. La domanda allora si fa concreta: quanto manca al giorno in cui l'Apple Watch ti dirà cosa hai prima che lo sappia il medico, prolungando in chiave preventiva quello stesso medico in tasca che accompagna la cura giorno dopo giorno.
Il radiologo personale della clavicola era un modello generico, interrogato da solo. Microsoft ha misurato cosa succede quando lo si organizza: secondo il Financial Times l’azienda sostiene che il suo strumento diagnostico superi i medici, primo lavoro dell’unità di salute AI fondata da Mustafa Suleyman, cofondatore di DeepMind[7]. MAI-DxO fa lavorare un modello come un collegio di clinici virtuali, che fanno domande, ordinano esami e controllano la spesa, come gli agenti GPT che impersonano medici e pazienti (🩼 ff.98.2 Simulare Doctor House). Su 304 casi del New England Journal of Medicine, abbinato a o3 di OpenAI, ha risolto l’85,5% dei casi, contro il 20% di 21 medici con 5-20 anni di esperienza[8], che però lavoravano senza colleghi, libri né AI. In oncologia il salto viene dagli strumenti: con l’accesso a strumenti medici GPT-4 è passato dal 30% all’87% di accuratezza nelle decisioni cliniche[9], abbastanza, per Ethan Mollick, da cambiare molto lavoro anche se i modelli smettessero di migliorare.
Anche la mammografia si può leggere in chiave predittiva. Il 2 giugno 2025 la Breast Cancer Research Foundation ha dato notizia che la FDA americana aveva concesso l’autorizzazione De Novo a Clairity Breast, la prima AI che stima da una sola mammografia il rischio di tumore al seno[5]. L’esame classico cerca un tumore già presente; questo restituisce un punteggio, la probabilità che la malattia compaia nei prossimi cinque anni. I modelli di rischio in uso partono da età, storia familiare e questionari compilati dalla paziente. Clairity guarda soltanto l’immagine, una normale mammografia 2D, e cerca nel tessuto disegni sottili associati a un tumore futuro, anche quando all’occhio umano l’esame sembra normale. Connie Lehman, radiologa senologa al Mass General Brigham e fondatrice dell’azienda, parla di indizi nascosti, invisibili a chi guarda. Il punto conta perché l’85% delle donne che ricevono la diagnosi non ha casi in famiglia, e sfugge ai modelli costruiti sulla familiarità.
Le linee guida dello screening oggi ragionano per età. Su oltre 30.000 mammografie analizzate dall’azienda, fra le donne sui quarant’anni il 37% risultava a rischio intermedio e il 16% a rischio alto, livelli pari o superiori a quelli delle donne più anziane a cui lo screening è rivolto. L’età funziona da soglia fissa, e le soglie assolute in medicina fanno danni quando decidono chi riceve una terapia (📏 ff.68.2 Sempre più misurati e controllati). Un punteggio personale porta la soglia sulla singola donna. A un rischio alto seguono risonanza magnetica, controlli più ravvicinati, farmaci preventivi, cambi di stile di vita o consulenza genetica; a un rischio basso si risparmiano esami inutili e un po’ d’ansia. Il mercato ci conta: secondo ARK, prevenzione, terapie e screening oncologici possono crescere di cinque volte fra il 2022 e il 2030 (🧬 ff.66.4 ARK, RNA, AI e altri acronimi).
La notizia va letta con tre cautele. Arriva dalla BCRF, una fondazione che finanzia Clairity e ha annunciato un secondo giro di fondi. Le percentuali sulle quarantenni vengono da dati analizzati dall’azienda stessa. La fonte non riporta accuratezza né falsi positivi, e il lancio commerciale, previsto per fine 2025, parte con la paziente che paga di tasca propria mentre l’azienda tratta con assicurazioni e Medicare. L’autorizzazione dice che lo strumento è il primo della sua categoria; quante diagnosi anticipi davvero resta da misurare. È la stessa distanza che separa i risultati di fase 3 della terapia personalizzata a mRNA di Moderna contro le recidive del melanoma da una cura approvata (💉 ff.155.4 Modernità contro il cancro).
Se la mammografia anticipa il rischio, il sangue può anticipare la malattia. Il gruppo di Bert Vogelstein ha rianalizzato il plasma conservato per lo studio Atherosclerosis Risk in Communities: in quattro dei sei malati con un prelievo più vecchio le stesse mutazioni erano già nel sangue più di tre anni prima della diagnosi clinica[10], a concentrazioni da 8,6 a 79 volte più basse. Era la previsione del numero sul cancro: esami del sangue che trovano tracce di tumori, poi un vaccino scritto sul loro DNA (😷 ff.53.3 Dal COVID al cancro). Le tracce stanno anche negli esami fatti per altro. Trovare un tumore del pancreas con una TAC senza contrasto era considerato impossibile; il modello PANDA ci riesce con una sensibilità del 92,9% e una specificità del 99,9% su 20.530 pazienti consecutivi[11], e ha trovato tumori sfuggiti ai radiologi anche nelle TAC del torace fatte per il Covid. Eric Topol ammette che numeri così alti lo preoccupano[12], anche se il modello ha superato molte fasi di validazione.
Anche gli esami più banali contengono più di quanto ne leggiamo. Per valutare il ventricolo destro, che spinge il sangue verso i polmoni, di solito servono immagini complesse come la risonanza. All’Icahn School of Medicine del Mount Sinai un gruppo ha allenato un modello sugli elettrocardiogrammi a 12 derivazioni e sulle risonanze della UK Biobank, e l’ECG da solo prevede i problemi del lato destro del cuore[13]; gli autori avvertono che lo strumento è agli inizi e non sostituisce la diagnostica avanzata. Ancora più economica è una fotografia. FaceAge è stato allenato su 58.851 persone sopra i 60 anni per stimare l’età biologica dal viso, e fra i 6.196 pazienti oncologici studiati chi sembra più vecchio vive meno[14]. In media i malati di cancro dimostrano 4,79 anni in più del gruppo di riferimento senza tumore. Nei malati incurabili in cure palliative, aggiungere FaceAge alle previsioni dei medici porta l’AUC da 0,74 a 0,8; per gli autori servono coorti più grandi.
Il dato più a monte resta il genoma, e leggerlo costa sempre meno (📉 ff.4.4 DNA meglio dei microchip!). A gennaio 2026 Pietro Schirano ha raccontato di aver dato a Claude Code, uno strumento nato per programmare, il file grezzo del suo DNA preso da un test di ascendenza, per trovare i geni legati alla salute da tenere d’occhio[15]: il file è enorme. Nucleus Genomics vende la stessa lettura prima della nascita, a chi fa la fecondazione in vitro. Origin, la sua famiglia di nove modelli, secondo l’azienda predice la longevità dal DNA di un embrione meglio di qualunque modello genetico[16]; è stata addestrata e validata su 1,5 milioni di persone di origini diverse[17] e il modello dell’Alzheimer, con 7.322.546 varianti, spiega il 21,1% della variabilità del rischio.
Jetson ONE ha consegnato il primo eVTOL monoposto a Palmer Luckey, fondatore di Oculus: addestramento a terra completato in meno di 50 minuti prima del primo volo [43]. Cinquanta minuti: meno del tempo necessario per imparare una moto usata, meno di un corso di guida introduttivo. Si tratta di un veicolo personale a 8 rotori che decolla verticalmente dal giardino di casa. In 🛴 ff.1.3 Gli scooter elettrici ci salveranno? avevamo anticipato il tema della micromobilità come tratta dell'80% degli spostamenti urbani; la versione volante sta arrivando prima di quanto pensassimo. Il cielo urbano è il prossimo spazio conteso: quando un eVTOL personale è più facile da imparare di una moto, la regolamentazione è l'unico freno rimasto.
L'account Instagram An Improbable Future usa tecniche generative per costruire oggetti che mescolano analogico, iperuranio e design improbabile — suggestioni di un mondo parallelo a partire da semplice testo descrittivo. Vale la pena ripeterlo: queste immagini, compreso lo stile simil-rendering, nascono da sole parole che descrivono cosa l'artista vuole vedere. Il design, storicamente disciplina dei vincoli fisici, diventa per la prima volta spazio di ipotesi concettuali pure: gli oggetti esistono prima di essere costruibili. Un futuro parallelo di design[2] (🔮 ff.40.2 Un futuro parallelo di design).
Le tecnologie dell'Electric Stack — magneti in terre rare, batterie LFP, moduli fotovoltaici — sono state inventate in Stati Uniti, Giappone e Regno Unito tra anni '70 e '90[3]. Oggi la produzione è a trazione cinese, ma brevetti e know-how di processo restano storicamente occidentali. La domanda del prossimo decennio riguarda la miscela di volontà politica, costo del capitale e competenze di processo richiesta per la re-industrializzazione — e la risposta cambia il calcolo strategico.
Il medico in tasca dei paragrafi precedenti dà per scontato un gesto che non tutti possono fare: toccare lo schermo. Nel maggio 2024, alla vigilia della giornata mondiale dell’accessibilità, Apple ha annunciato il controllo di iPhone e iPad con lo sguardo, senza accessori[6]. Lo racconta Cherlynn Low su Engadget: la fotocamera frontale dei modelli con chip A12 o successivi segue gli occhi, chi guarda lo schermo si sposta fra app e menu, e se lo sguardo indugia su un elemento lo seleziona, una pausa che Apple chiama Dwell Control e usava già sul Mac. La calibrazione richiede pochi secondi, e a capire dove si posano gli occhi è un modello che gira sul dispositivo: secondo il comunicato di Apple i dati restano sul telefono. Il tracciamento oculare su iOS esisteva già, con un rilevatore esterno collegato; adesso ne fa a meno, e da strato del sistema operativo, come AssistiveTouch, funziona anche nelle app di terze parti. Dopo AirPods e Vision Pro, è un altro pezzo dell’esoscheletro digitale di sensori che portiamo addosso (📏 ff.86.2 Misurare l’ossigeno bruciato).
Lo stesso pacchetto porta il modello sul dispositivo anche nella voce. Le Vocal Shortcuts imparano un modello personale per ciascun utente: una parola, una frase o anche solo un verso (Engadget propone «Oy!») diventano un comando che Siri esegue senza doverla prima chiamare. Listen for Atypical Speech adatta il riconoscimento vocale al modo di parlare di chi lo usa; Apple lo pensa per chi convive con paralisi cerebrale, SLA o gli esiti di un ictus, e lo ha costruito con lo Speech Accessibility Project del Beckman Institute, all’Università dell’Illinois a Urbana-Champaign. Per chi è sordo o sente poco, Music Haptics traduce la musica in colpi, trame e vibrazioni del Taptic Engine, a tempo con l’audio, su milioni di brani di Apple Music, e gli sviluppatori potranno usarla nelle loro app. Sguardo, voce e tatto diventano interfacce fra corpo e macchina, nella stessa direzione di chi prova a leggere i pensieri con un ChatGPT di pattern neurali (🧠 ff.151.4 Altre aziende “mentali”).
Le altre novità guardano al movimento. Il mal d’auto, ricorda Engadget, nasce da un conflitto fra i sensi: gli occhi fissano un contenuto fermo mentre il corpo viaggia. Vehicle Motion Cues dispone dei puntini sui quattro bordi dello schermo che oscillano con il movimento rilevato dai sensori; se l’auto accelera in avanti, i puntini scivolano all’indietro. CarPlay riceve il controllo vocale, i filtri colore e il riconoscimento dei suoni, che segnala sirene e clacson con un avviso in fondo allo schermo. Due cautele. Al momento dell’annuncio Apple non aveva dato date, ed Engadget si aspettava l’uscita con la versione successiva di iOS, a poche settimane dalla conferenza degli sviluppatori. E la fonte è un annuncio: non contiene un solo numero su quanto bene lo sguardo funzioni come puntatore, né su quante persone lo useranno. Lo stesso iPad su cui David Hockney ha disegnato i 120 disegni di My Window adesso si comanda anche con gli occhi (🎁 ff.43.3 Idee regalo artistiche all’ultimo).