Questa prima parte introduce il tema dell’intelligenza artificiale applicata alla salute riproduttiva e alla riproduzione assistita, inquadrandolo all’interno dell’evoluzione del settore sanitario. Vengono analizzate le opportunità offerte dall’IA per il miglioramento della diagnosi e della terapia, così come le difficoltà organizzative e strutturali che ne limitano l’adozione. Si approfondiscono inoltre le implicazioni demografiche e il bisogno di riforma dei sistemi sanitari per rispondere alle sfide del futuro.
Questa sezione prepara il terreno per le altre due parti dell’analisi. Nella Seconda Parte, verranno approfondite le applicazioni cliniche dell’IA nella medicina della riproduzione, mentre nella Terza Parte il focus sarà sulle questioni di governance, regolamentazione ed etica.
Primo capitolo: Cornice generale e introduzione
Evoluzione del panorama sanitario e centralità dell’IA
Negli ultimi vent’anni il settore sanitario ha vissuto un profondo mutamento, caratterizzato da progressi nell’analisi dei dati, trasformazioni demografiche e ridefinizione dei rapporti tra servizio pubblico e iniziativa privata The Lancet Regional Health–Europe,2025. L’impegno nell’Intelligenza Artificiale (IA) rappresenta una delle forze trainanti di tale cambiamento, aprendo prospettive impensate nell’elaborazione di grandi dataset, nella simulazione predittiva e nella modellizzazione di problemi complessi. In campo riproduttivo, in cui i parametri clinici sono molteplici (ormonali, anatomici, genetici, abitudinali, socio-economici), la capacità di integrare informazioni con algoritmi di machine learning consente di offrire soluzioni diagnostico-terapeutiche prima inaccessibili.
Globalizzazione, digitalizzazione e criticità organizzative
La globalizzazione e lo sviluppo di piattaforme digitali incidono sul modo in cui i pazienti accedono ai servizi medici, anche per quanto riguarda la riproduzione assistita Garcia−Velasco et al., 2025. Tuttavia, la disomogeneità dei sistemi sanitari nazionali, la scarsa interoperabilità tra regioni e la frammentazione di banche dati rallentano l’adozione di strumenti IA. In Italia, ad esempio, la mancata implementazione di un fascicolo sanitario elettronico (FSE) pienamente funzionante e la competenza regionale in materia di sanità contribuiscono a generare liste d’attesa e inappropriatezze, anche in contesti di procreazione medicalmente assistita (PMA) The Lancet Regional Health–Europe.
Riduzione delle risorse e necessità di riforma
Contestualmente, il Servizio Sanitario Nazionale (SSN) si trova a operare in un regime di risorse limitate, con fabbisogni crescenti dovuti all’aumento di malattie croniche e all’invecchiamento della popolazione – In un ambiente così sfidante, l’intelligenza artificiale diventa uno strumento per incrementare l’efficienza, la qualità e l’accesso alle cure: dalla ottimizzazione dei percorsi diagnostici allo snellimento delle procedure burocratiche, la potenzialità di ridurre errori e sprechi si mostra particolarmente utile Alper et al.,2025. Ciononostante, non basta investire in IA se il sistema non subisce una ristrutturazione organica che includa prevenzione, telemedicina e gestione dei dati in rete.
Demografia e salute riproduttiva
In parallelo, si osserva un calo delle nascite e un invecchiamento generale della popolazione, con ripercussioni anche su aspetti di fertilità e disuguaglianze geografiche Pathareet al.,2021. L’IA potrebbe funzionare da “collante” per unire i vari segmenti dell’assistenza sanitaria, migliorare la tracciabilità clinica (specialmente in ambito riproduttivo) e modulare strategie di prevenzione e gestione delle emergenze demografiche. I modelli algoritmici esistenti, per esempio, sono già capaci di identificare soggetti a rischio di ridotta riserva ovarica con maggiore precisione rispetto alle linee guida tradizionali.
Obiettivi e contenuti di questo articolo
La riflessione che presentiamo si basa su una letteratura ampia e su esperienze tratte dal dibattito riguardante la riforma del sistema sanitario, la redistribuzione delle risorse, la digitalizzazione e i modelli di governance. Nel campo della fertilità, l’IA diventa uno strumento trasversale, in grado di incidere sul counseling pre-concezionale, sul follow-up delle gravidanze a rischio, sulla standardizzazione dei protocolli terapeutici e sulla trasparenza delle decisioni di spesa sanitaria. Vengono anche toccati temi più controversi, come l’ingresso dei fondi di private equity nell’offerta di cure e la possibile censura di procedure considerate ideologicamente divergenti dalle posizioni di alcune maggioranze di governo. L’intento è di offrire un quadro esaustivo che rifletta le opportunità e i limiti della rivoluzione in atto.
Secondo capitolo: Questioni chiave nell’applicazione dell’IA alla salute riproduttiva
Ruolo della privacy e sicurezza dei dati
Uno degli aspetti più critici nel ricorso all’IA in ambito riproduttivo è la gestione sicura dei dati sensibili Luet al.,2021. La medicina riproduttiva richiede l’elaborazione di informazioni che spaziano dai parametri ormonali e genetici a quelli psicologici e socioeconomici. Nel momento in cui tali dati vengono affidati ad algoritmi di machine learning, si rende necessaria un’adeguata tutela della privacy. In Europa, ad esempio, vigono normative come il GDPR, ma il contesto internazionale (si pensi agli Stati Uniti con HIPAA o ad altri Paesi con regole meno restrittive) crea potenziali zone grigie che potrebbero tradursi in violazioni di sicurezza o in un uso distorto delle informazioni.
Trasparenza metodologica e rischio di bias
L’adozione di algoritmi IA in ginecologia e ostetricia implica la necessità di esplicitare chiaramente i metodi di addestramento dei modelli, la composizione del dataset e l’eventuale presenza di bias Chen et al.,2020. Se un algoritmo di analisi delle immagini ecografiche è addestrato prevalentemente su pazienti caucasiche, ad esempio, potrebbe non rispondere con la medesima accuratezza nel caso di donne con background etnico differente. Il rischio è una discriminazione involontaria o una minor attendibilità diagnostica in determinate popolazioni. Per mitigare tale problema, la validazione incrociata su campioni eterogenei e la trasparenza degli sviluppatori diventano imperativi etici e metodologici Deidda et al.,2022.
Responsabilità medico-legale
Un altro nodo riguarda la responsabilità: se un algoritmo suggerisce la migliore finestra per il transfer embrionale e il medico si affida ciecamente a tale indicazione, in caso di fallimento o complicazione a chi spetta l’onere di rispondere Bulletti et al.,2024? Ai creatori del software, alla struttura sanitaria o al singolo specialista? La complessità aumenta di fronte a scenari più delicati, quali la scelta di trasferire un embrione potenzialmente euploide, la gestione di endometriosi allo stadio avanzato oppure la prevenzione dell’iperstimolazione ovarica Ubaldi et al., 2020. Sono in corso discussioni su come definire un quadro normativo coerente, ma la materia risulta tuttora in divenire.
Disinformazione e propaganda scientifica
La proliferazione di informazioni online fa sì che la disinformazione possa insinuarsi nei percorsi di cura e nelle decisioni dei pazienti. In modo particolare, la sfera riproduttiva è fertile di fraintendimenti, promesse miracolistiche e proposte di trattamenti “aggiuntivi” (come l’impiego di integratori nutrizionali non validati). L’editoriale del 18 gennaio su «The Lancet», pur focalizzato sullo scenario post-pandemico, ha messo in rilievo come i social media possano disorientare i pazienti, spingendoli ad abbandonare terapie evidence-based per alternative propugnate da influencer The Lancet, 18gennaio 2025. Tale disinformazione può incidere su casi di oncologia riproduttiva, su questioni di salute mentale associata a infertilità e su un uso disinvolto di supplementi non regolamentati.
IA e dinamiche istituzionali
All’interno delle istituzioni sanitarie, si può osservare un graduale consolidamento di un modello che premia i professionisti capaci di rispondere prontamente alle richieste burocratiche e manageriali, piuttosto che figure in grado di innovare sul piano scientifico. L’IA, se implementata con finalità di “normalizzazione,” rischia di sostituire la creatività medica con protocolli rigidi, relegando talenti e leader a ruoli marginali. Ciò è particolarmente evidente laddove i concorsi pubblici, già soggetti a dinamiche di nepotismo e cooptazione, non vengono riformati; anzi, la logica dei punteggi e dell’“H-index gonfiato” potrebbe trovare nell’IA un meccanismo per mantenere lo status quo Minetto et al.,2024. In contesti ideali, invece, l’uso di algoritmi imparziali potrebbe garantire selezioni meritocratiche, rendendo più trasparente la valutazione dei candidati in base alle loro reali competenze.
Bibliografia della Prima Parte: Contesto Generale (Capitoli 1 e 2)
- Alper M, Capalbo A, Casper R, Fatemi H, Molinaro T, Ubaldi F, Pellicer A. Private versus funded infertility care: not a challenge but a call for cooperation. Reproductive BioMedicine Online. 2025;50(1):104694. doi:10.1016/j.rbmo.2024.104694.
- Bulletti C, et al. Artificial Intelligence, Clinical Decision Support Algorithms, Mathematical Models, Calculators Applications in Infertility: Systematic Review and Hands-On Digital Applications. Mayo Clinic Proceedings Digital Health. 2024;2(4):518-532. doi:10.1016/j.mcpdig.2024.08.007.
- Chen J, et al. Artificial Intelligence in Medical Imaging: A Comprehensive Guide to Deep Learning and Its Applications. Radiology. 2020;296(2):376-391. doi:10.1148/radiol.2020201373.
- Deidda S, et al. Machine Learning-Based Endometriosis Diagnosis Using MRI: A Prospective Study. European Radiology. 2022;32(4):2131-2140. doi:10.1007/s00330-021-08266-8.
- Garcia-Velasco JA, et al. Artificial Intelligence in Reproductive Medicine: The Future is Now. Fertility and Sterility. 2025;50(1):104694. doi:10.1016/j.fertnstert.2024.104694.
- Lu C, et al. Deep Learning-Based Imaging Analysis for Diagnosis of Endometriosis: A Systematic Review and Meta-Analysis. Frontiers in Medicine. 2021;8:673028. doi:10.3389/fmed.2021.673028.
- Minetto S, et al. Are you aware of your citations? A cross-sectional survey on improper citations of retracted articles in assisted reproduction. Reproductive BioMedicine Online. 2024;49(5):104366. doi:10.1016/j.rbmo.2024.104366.
- Munne S, et al. Prediction of IVF success using artificial intelligence to optimize embryo selection. Reproductive BioMedicine Online. 2019;38(6):1023-1032. doi:10.1016/j.rbmo.2019.02.013.
- Pathare A, et al. Advanced Maternal Age and Endometrial Receptivity. Reproductive Biology and Endocrinology. 2021;19(121):1-12.
- The Lancet. Editoriale senza firma, “Navigating a Complex Mix of Fact and Fiction: The Post-Pandemic Challenge.” The Lancet. 18 gennaio 2025.
- The Lancet Regional Health – Europe. The Italian Health Data System is Broken. The Lancet Regional Health–Europe. 2025;48:101206.
- Ubaldi F, et al. AI-based prediction models for ovarian stimulation: The future of individualized medicine? Fertility and Sterility. 2020;114(2):263-275. doi:10.1016/j.fertnstert.2020.05.009.
Immagini generate tramite DALL-E
