Il 11 febbraio 2026, durante un convegno tenutosi al Centro Diagnostico Italiano (CDI) di Milano, Luca Brunese, presidente eletto della Società Italiana di Radiologia Medica e Interventistica (SIRM), ha evidenziato l’importanza del ruolo del radiologo nel contesto dell’Intelligenza Artificiale (IA) in medicina. L’evento, che coincideva con la Giornata Internazionale delle Donne e delle Ragazze nella Scienza, ha posto l’accento sulle sfide e le opportunità derivanti dall’uso crescente dell’IA nella diagnostica per immagini.
Il rapporto tra radiologia e intelligenza artificiale
Brunese ha aperto il suo intervento sottolineando l’evoluzione del rapporto tra il settore medico e l’IA. “Siamo ora al secondo livello di interazione”, ha affermato, evidenziando come inizialmente i medici, in particolare i radiologi, abbiano accolto senza riserve le proposte dell’industria, senza approfondire il loro funzionamento. Oggi, la consapevolezza è cresciuta e con essa la responsabilità dei professionisti. È fondamentale, secondo Brunese, comprendere che le “allucinazioni” generate dall’IA, ovvero gli errori, possono arrivare fino al 15% nelle applicazioni cliniche. Questo rende cruciale la figura del radiologo nel rilevare e correggere eventuali imprecisioni.
Applicazioni pratiche dell’IA nella diagnostica per immagini
Il presidente della SIRM ha poi descritto come la diagnostica per immagini sia il settore medico che ha adottato per primo l’IA. “Le moderne macchine di risonanza magnetica, ad esempio, utilizzano algoritmi di IA per ridurre la durata degli esami e migliorare il comfort del paziente”, ha spiegato Brunese. Questa tecnologia non solo facilita l’archiviazione dei dati, ma è anche impiegata in modi che non sempre sono noti agli stessi radiologi. L’evoluzione dell’IA ha portato a una fase clinica più delicata, dove non si tratta solo di rielaborare immagini, ma anche di sviluppare modelli di interpretazione e predizione dei risultati. Brunese ha sottolineato che ci troviamo in un periodo di grande cambiamento, con la speranza che l’IA porti a un significativo miglioramento nella qualità della diagnostica per immagini.
Prospettive future per l’intelligenza artificiale in radiologia
Guardando al futuro, Brunese ha messo in guardia contro l’erronea convinzione che l’IA possa sostituire completamente il lavoro dei radiologi, in particolare per quanto riguarda la refertazione automatica. “L’IA non sarà in grado di gestire i casi complessi e tende a semplificare eccessivamente l’interpretazione delle immagini ambigue”, ha affermato. Tuttavia, l’IA potrà ridurre il carico di lavoro del radiologo, permettendo loro di concentrarsi sugli aspetti più critici e interessanti degli esami. Questa visione di un futuro non lontano rappresenta una sfida e un’opportunità per il settore, che si sta preparando a una trasformazione senza precedenti.
L’incontro ha quindi rappresentato un’importante occasione di riflessione sull’integrazione dell’IA nella pratica radiologica, sottolineando la necessità di un approccio informato e responsabile da parte dei professionisti del settore.
