Come OpenAI vuole conquistare medici, pazienti e ospedali

Quando OpenAI vuole convincere i più grandi sistemi sanitari statunitensi delle proprie ambizioni nel settore della salute, spesso porta con sé una persona che difficilmente un amministratore delegato di un ospedale può ignorare: Sam Altman. Altman, 41 anni, cofondatore e amministratore delegato miliardario di OpenAI, è l’uomo che ha trasformato lo scetticismo di investitori, consigli di amministrazione e governi in contratti e investimenti. Ha convinto il mercato che OpenAI rappresenti il motore della prossima era dell’informatica. Ora sta sostenendo personalmente la stessa tesi davanti agli ospedali.

Il suo coinvolgimento nelle trattative commerciali dimostra quanto il settore sanitario sia centrale nella strategia dell’azienda. A gennaio, il colosso dell’intelligenza artificiale ha annunciato che otto importanti sistemi sanitari, tra cui Cedars-Sinai Medical Center e Hca Healthcare, sono diventati clienti delle sue soluzioni enterprise dedicate alla sanità.

Tre nuovi prodotti in sei mesi

OpenAI ha inoltre coinvolto centinaia di medici per migliorare la qualità delle risposte sanitarie offerte agli oltre 230 milioni di persone che ogni settimana si rivolgono a ChatGpt per consigli sulla salute.

L’azienda sta lanciando una nuova versione di ChatGpt dedicata ai clinici, oltre a “ChatGpt Health”, una sezione integrata nell’app principale che consentirà ai consumatori di collegare in modo sicuro le proprie cartelle cliniche e applicazioni dedicate al benessere, come Apple Health e MyFitnessPal (attualmente accessibile solo tramite lista d’attesa). I suoi modelli alimentano inoltre gli strumenti di altre aziende sanitarie per la redazione automatica delle note cliniche e per aiutare i pazienti a interpretare gli esami di laboratorio. Solo negli ultimi sei mesi OpenAI ha presentato tre nuovi prodotti focalizzati sulla sanità.

“È uno dei settori verticali più importanti per OpenAI”, afferma Nate Gross, responsabile della strategia sanitaria dell’azienda. Entrato in OpenAI nel 2025, Gross è medico, laureato alla Emory University School of Medicine, ha un Mba ad Harvard ed è stato cofondatore della rete sanitaria Doximity, oggi valutata 4 miliardi di dollari. Sebbene OpenAI stia investendo anche in altri grandi mercati, come istruzione e finanza, Gross sottolinea che “tutti, prima o poi, affrontano problemi di salute e questa è un’opportunità per aiutare chiunque”.

Un mercato enorme e una fase decisiva

La sanità rappresenta circa il 18% dell’intera economia statunitense. L’intelligenza artificiale ha il potenziale per aiutare i cittadini a prendere decisioni migliori sulla propria salute, supportare i medici nell’assistenza ai pazienti e rendere più efficienti le operazioni degli ospedali, purché venga sviluppata e utilizzata correttamente. L’offensiva di OpenAI nel settore arriva però in un momento cruciale. Sebbene ChatGpt abbia dato il via alla rivoluzione dell’intelligenza artificiale tre anni fa, l’azienda sembra aver perso parte del proprio vantaggio competitivo rispetto a rivali in rapida crescita come Anthropic e Google.

Nel 2025 OpenAI ha registrato ricavi per 13 miliardi di dollari, ma secondo indiscrezioni le perdite nette sarebbero quasi quadruplicate, passando da 5 miliardi nel 2024 a 39 miliardi nel 2025. Ad aprile avrebbe inoltre mancato importanti obiettivi di crescita relativi a ricavi e utenti. La società, valutata 852 miliardi di dollari, ha depositato a giugno in via riservata la documentazione per la quotazione in Borsa, ma secondo diverse fonti starebbe valutando di rinviare l’Ipo al prossimo anno sotto la pressione degli investitori.

Sebbene l’azienda non divulghi dati economici specifici sulle proprie attività sanitarie in vista della quotazione, è evidente che questo settore rappresenti un tassello fondamentale della sua crescita futura.

La concorrenza di Anthropic e Google

OpenAI dovrà però confrontarsi con Anthropic, che fin dall’inizio ha puntato sul mercato enterprise sviluppando una propria gamma di prodotti sanitari, oltre che con Google e numerose aziende specializzate in health tech. Con il progressivo livellamento delle capacità dei modelli di IA, la competizione si giocherà sempre di più anche sul prezzo, un elemento cruciale per ospedali che operano con margini estremamente ridotti.

“Sono piuttosto ottimista sulle possibilità di successo con i consumatori”, afferma John Beadle, managing partner di Aegis Ventures, fondo specializzato nella sanità. “Sono invece meno convinto sul fronte enterprise”.

Il caso Lauren Bannon: “ChatGpt mi ha salvato la vita”

Nel febbraio 2024 Lauren Bannon ha iniziato ad accusare un malessere persistente. Al mattino e alla sera faceva fatica a piegare le dita delle mani. Per mesi ha ignorato il dolore, finché i sintomi si sono estesi allo stomaco. Dopo una serie di esami, un medico le ha diagnosticato una forma di artrite reumatoide che non emergeva dagli esami del sangue.

La fondatrice quarantaduenne di un’agenzia di marketing della Carolina del Nord, però, non era convinta e, come milioni di altre persone, si è rivolta a ChatGpt. Dopo aver inserito una serie di sintomi, l’intelligenza artificiale le ha suggerito che avrebbe potuto soffrire della malattia di Hashimoto, una patologia autoimmune che colpisce la tiroide.

Un’ecografia ha confermato l’ipotesi, rivelando anche due piccoli noduli. I medici hanno così scoperto un tumore aggressivo alla tiroide. Nel gennaio 2025 i chirurghi hanno rimosso la ghiandola tiroidea e due linfonodi nei quali il tumore si era già diffuso. “Credo sinceramente, e non lo dico con leggerezza, che ChatGpt mi abbia letteralmente salvato la vita”, racconta Bannon.

Come viene usato ChatGpt per la salute

La maggior parte dei milioni di persone che utilizza ChatGpt per domande legate alla salute non si trova in situazioni estreme come quella di Lauren Bannon. Gli utenti pongono quesiti relativamente semplici, come: “Perché mi fa male il ginocchio quando salgo le scale?” oppure “Quali esercizi aiutano a mantenere la densità ossea?”. Lo utilizzano per interpretare termini medici complessi, comprendere gli esiti degli esami di laboratorio o gli effetti dei farmaci. Altri, invece, cercano spiegazioni per sintomi insoliti che talvolta si rivelano segnali di patologie gravi.

“Oggi la salute è uno degli utilizzi più frequenti di ChatGpt”, afferma Karan Singhal, responsabile Health AI di OpenAI. “Esiste un potenziale enorme sia nel fare del bene sia nel causare danni, ma il potenziale positivo è davvero enorme”.

Carenza di medici e accesso alle cure

Negli Stati Uniti la carenza di personale sanitario e il peso crescente delle attività amministrative hanno contribuito al burnout dei medici e reso più difficile l’accesso alle cure. Nelle aree rurali oltre un terzo degli adulti ricorre al pronto soccorso per problemi che potrebbero essere gestiti dal medico di base, mentre l’86% delle contee rurali non dispone nemmeno di un cardiologo.

“L’accesso alle cure è un problema enorme”, osserva Ashley Alexander, responsabile dei prodotti salute di OpenAI. “Centinaia di milioni di persone ricevono da ChatGpt informazioni importanti. Magari devono aspettare sei mesi prima di vedere un medico oppure sono terrorizzate e non sanno cosa aspettarsi. Non sostituisce l’assistenza sanitaria, e lo diciamo con grande chiarezza. Ma offre informazioni preziose in un momento che può essere molto difficile e spaventoso”.

I rischi delle diagnosi affidate all’IA

Affidarsi a ChatGpt per orientare o persino formulare una diagnosi non ufficiale, proprio come accadeva in passato con “Dr. Google”, rappresenta però un’arma a doppio taglio. Può aiutare concretamente, ma può anche fornire informazioni errate, spingere i pazienti a recarsi inutilmente al pronto soccorso oppure indurli a sottovalutare sintomi che richiederebbero invece un intervento tempestivo.

Uno studio su ChatGpt Health pubblicato a febbraio sulla rivista Nature Medicine ha rilevato che il nuovo strumento di OpenAI non consigliava il ricovero ospedaliero quando necessario in oltre metà dei casi esaminati. Ha inoltre mancato di identificare pazienti con intenti suicidari quando questi indicavano un metodo di autolesionismo, mentre ha ottenuto risultati migliori nei casi in cui tale dettaglio non veniva fornito.

Nei casi non urgenti, invece, il 65% degli utenti veniva indirizzato verso cure non necessarie, con il rischio di aggravare ulteriormente la pressione sul sistema sanitario. OpenAI ha contestato lo studio con una dettagliata replica pubblicata su X. Gross sostiene che “la metodologia presentava diversi elementi problematici e utilizzava una versione precedente del modello”.

Le indagini e le preoccupazioni sulla sicurezza

Secondo indiscrezioni, OpenAI ha ricevuto richieste di informazioni da parte di diversi Stati americani riguardo alla gestione dei dati sanitari e agli aspetti di sicurezza. In Canada, una donna ha intentato causa contro l’azienda dopo il suicidio della figlia ventiquattrenne, sostenendo che ChatGpt avrebbe incoraggiato il gesto. OpenAI ha dichiarato di prendere “molto seriamente” le preoccupazioni delle autorità e di voler collaborare in modo costruttivo.

Il punto di vista dei medici

I medici osservano quotidianamente vantaggi e limiti dell’utilizzo di ChatGpt. La neurologa Jinsy Andrews, della Nyu Langone, specializzata nella cura della Sla, racconta che molti pazienti arrivano nel suo studio con stampe delle conversazioni avute con ChatGpt. In alcuni casi questo porta a diagnosi più precoci della malattia. In altri, però, genera complicazioni inutili.

Un paziente era convinto di avere la Sla perché ChatGpt aveva indicato quella patologia come possibile causa di alcune fascicolazioni muscolari. Non era così, ma il suggerimento aveva alimentato la sua ansia. Un altro paziente ha chiesto di sottoporsi a terapie sperimentali consigliate dall’intelligenza artificiale, salvo scoprire che gli studi scientifici citati erano inesistenti.

“Cercare di correggere o districare le informazioni ottenute da queste ricerche sottrae tempo all’analisi del vero problema e alla definizione di un piano terapeutico”, afferma Andrews. Un altro medico dell’Albany Med Health System, che ha preferito restare anonimo, racconta di diversi pazienti che utilizzano ChatGpt per contestare le diagnosi dei medici e proporre trattamenti privi di qualsiasi base scientifica.

Oltre 260 medici per migliorare ChatGpt

OpenAI è pienamente consapevole di questi rischi e ha creato una rete composta da oltre 260 medici incaricati di migliorare la qualità delle risposte sanitarie di ChatGpt. Questi professionisti valutano le risposte del modello, analizzano casi clinici specifici e, soprattutto, insegnano all’intelligenza artificiale a riconoscere quando non dispone di informazioni sufficienti per fornire un consiglio.

“Quando ho iniziato non pensavo fosse molto bravo”, racconta Rebecca Soskin Hicks, pediatra formata a Stanford che OpenAI ha reclutato circa due anni e mezzo fa per mettere alla prova i modelli e oggi coordina la rete di medici dell’azienda. “Francamente era piuttosto facile farlo sbagliare”. Da allora il team ha esaminato oltre 700.000 esempi di risposta per migliorarne sensibilmente l’accuratezza sia per i consumatori sia per i professionisti sanitari. Secondo OpenAI, milioni di medici utilizzano oggi ChatGpt ogni settimana.

HealthBench, il benchmark sviluppato internamente dall’azienda che valuta i modelli su 48.000 criteri differenti, mostra come le versioni più recenti abbiano migliorato sensibilmente le prestazioni nelle attività sanitarie rispetto ai modelli precedenti, pur continuando a mostrare difficoltà nel richiedere informazioni mancanti quando necessario.

L’efficienza amministrativa convince gli ospedali

I modelli di OpenAI sembrano invece offrire risultati particolarmente affidabili nelle attività amministrative. Advent Health, gruppo sanitario della Florida con oltre 50 ospedali, afferma di aver ridotto dell’80% il tempo necessario per svolgere alcune attività amministrative grazie ai modelli dell’azienda. Il Memorial Sloan Kettering Cancer Center di New York ha avviato un progetto pilota che coinvolge 1.000 persone, anche se è ancora troppo presto per misurare concretamente l’impatto della tecnologia.

“I primi segnali sono molto positivi”, afferma Ophelia Chiu, vicepresidente per l’innovazione strategica del Memorial Sloan Kettering. “Le organizzazioni sanitarie sono ancora agli inizi della loro curva di apprendimento, nonostante tutto il marketing degli ultimi 36 mesi”.

L’ecosistema costruito attorno ai modelli OpenAI

Gross sostiene che una parte importante della missione di OpenAI nella sanità passerà attraverso startup e aziende che costruiranno nuovi prodotti utilizzando i suoi modelli. Tra queste c’è Labcorp, gigante della diagnostica con una capitalizzazione di mercato di circa 23 miliardi di dollari. Secondo un recente sondaggio dell’azienda, il 41% delle persone utilizza già strumenti di IA per interpretare gli esami di laboratorio, ma la qualità delle risposte varia sensibilmente.

Per questo motivo, a maggio Labcorp ha annunciato una collaborazione con OpenAI per sviluppare una nuova applicazione mobile basata sull’intelligenza artificiale, in grado di aiutare i pazienti a comprendere gli esami e monitorarne l’evoluzione nel tempo. “Abbiamo chiesto a medici di provare a metterlo in difficoltà e il livello di accuratezza è estremamente elevato”, afferma Bola Oyegunwa, chief information and technology officer di Labcorp. Anche migliaia di organizzazioni e startup, tra cui Abridge, Ambience ed EliseAI, utilizzano i modelli di OpenAI.

La sfida dell’accuratezza diagnostica

Abridge è nota soprattutto per una tecnologia che ascolta le conversazioni tra medico e paziente e le trasforma automaticamente in note cliniche. Davis Liang, responsabile del team di machine learning dell’azienda, spiega che Abridge utilizza sia i modelli di frontiera di OpenAI e Anthropic sia modelli proprietari, così da offrire ai medici il miglior prodotto possibile.

I modelli di OpenAI risultano particolarmente efficaci nella redazione delle note cliniche e nelle attività di uso generale, mentre mostrano maggiori difficoltà quando devono valutare i sintomi dei pazienti o generare codici diagnostici, utilizzati anche per la fatturazione. “È un compito molto difficile perché richiede un livello di precisione estremamente elevato”, osserva Liang. “OpenAI dirà che il paziente ha il diabete mellito. In realtà il paziente soffre di diabete mellito con retinopatia miopica”.

L’intelligenza artificiale evolve a una velocità tale da rendere difficile immaginare come apparirà questo settore tra sei mesi, figuriamoci tra cinque anni. “Non esiste una soluzione miracolosa per un comparto che rappresenta il 20% del Pil”, conclude Nate Gross. “Dobbiamo semplicemente assicurarci che i nostri modelli possano essere davvero utili alle persone”.