Se l’IA parla al maschile: come ridurre il gender gap in medicina?

L’intelligenza artificiale promette di trasformare la medicina, ma quando si parla di salute delle donne emergono bias di genere e forti squilibri nei dati. Perché per un lunghissimo tempo la medicina ha parlato al maschile, con effetti inevitabili sulla salute delle donne che stanno pagando il prezzo di una scienza costruita su un “modello androcentrico”: diagnosi più tardive, manifestazioni cliniche spesso sottovalutate, farmaci non sempre adeguatamente personalizzati rispetto alla loro biologia e al loro metabolismo. Per la ginecologa Giorgia Garganese, direttrice del Women's Health Center for Digital and Personalized Medicine dell'Università Cattolica e dell'Unità di Chirurgia degli Organi Genitali Esterni Femminili di Fondazione Policlinico Gemelli, il nodo cruciale riguarda i dati: se gli algoritmi vengono addestrati su dataset sbilanciati, rischiano di funzionare meglio sugli uomini che sulle donne. Ma per evitare che questo continui ad accadere, Garganese ha ideato un programma per sviluppare modelli di intelligenza artificiale addestrati su dati clinici femminili, con l’obiettivo di ridurre il bias di genere in medicina. Un progetto innovativo che combina formazione avanzata, analisi di big data e gemelli digitali dei tumori ginecologici per costruire modelli predittivi più accurati, supportare le decisioni cliniche e rafforzare il paradigma della medicina personalizzata. A sostenere l'avvio del programma coordinato da Garganese un grant internazionale di Google.org, che finanzierà borse di studio per giovani ricercatori under 35 e lo sviluppo di gemelli digitali in ginecologia oncologica, integrando dati clinici e informazioni dirette dalle pazienti per creare modelli predittivi più precisi. Con particolare attenzione ai tumori ginecologici rari e aggressivi. La medicina di genere, una rivoluzione recente Per molti secoli la medicina ha considerato il corpo maschile come modello universale. Solo negli ultimi anni si è iniziato a parlare in modo sistematico di medicina di genere, che tiene conto delle differenze biologiche e socio-culturali tra uomini e donne. Su questo fronte l’Italia ha fatto da apripista rispetto ad altri Paesi europei. Nel 2018, quando Beatrice Lorenzin era ministra della Salute, è stata approvata una legge che ha introdotto la medicina di genere nel Servizio Sanitario Nazionale italiano e ha reso obbligatoria la sua integrazione in tutte le fasi dell’assistenza sanitaria: dalla prevenzione alla diagnosi, fino al trattamento. “È stato un passaggio molto importante”, spiega Garganese a SkyTG24 Insider. “La legge prevede programmi di formazione nelle università e nelle istituzioni sanitarie, ma la vera sfida resta l’applicazione nella pratica clinica”. Il problema dei dati: "L'IA non nasce neutra" Il nodo dei dati clinici diventa ancora più delicato quando si parla di intelligenza artificiale, perché gli algoritmi utilizzati in medicina funzionano sulla base dei dati con cui vengono addestrati. “Spesso pensiamo che ‘più dati’ significhi automaticamente ‘più conoscenza’”, dice la professoressa. “In realtà l’intelligenza artificiale non nasce neutra, né giusta: dipende dai dati con cui viene nutrita”. Se i dataset sono parziali o sbilanciati, anche i risultati degli algoritmi rischiano di esserlo. "Il rischio è quindi amplificare le disuguaglianze esistenti". Da diversi studi, spiega Garganese, sappiamo che soltanto il 28% dei dataset sanitari utilizzati per sviluppare modelli predittivi include variabili specifiche di sesso. “Questo significa che oltre il 70% degli strumenti di IA non sa distinguere tra dati maschili e femminili. E di quel 28% che invece conosciamo, sappiamo che l’allestimento è stato realizzato con dati di tipo maschile, su modelli maschili”. Si tratta dello stesso paradigma che ha caratterizzato a lungo la medicina tradizionale. E le conseguenze sono già visibili nella letteratura scientifica: molti modelli predittivi di intelligenza artificiale risultano più accurati nelle popolazioni maschili e meno affidabili in quelle femminili. Le nuove regole europee Un possibile correttivo arriva dalla normativa europea. Nel 2024 l’Unione Europea ha approvato l’AI Act, il primo quadro giuridico completo al mondo sull'intelligenza artificiale. “Per la prima volta l’IA è diventata un oggetto di diritto, con regole e responsabilità precise”, spiega Garganese. “In un capitolo si tratta dei sistemi di IA nei campi a maggior rischio, quindi soggetti a controlli più rigorosi. E l'ambito sanitario rientra in questi”. Tra gli obblighi previsti dalla normativa c’è quello di utilizzare dataset equilibrati e rappresentativi, in modo da ridurre il cosiddetto data gap tra uomini e donne. Un altro requisito riguarda la trasparenza degli algoritmi. I sistemi di IA dovranno essere interpretabili, così da poter verificare se contengono bias di genere o squilibri nei dati. Il paradosso della salute delle donne Questo squilibrio di genere si inserisce in un quadro molto più ampio. Le donne vivono mediamente più a lungo degli uomini - circa 85 anni contro 81 - ma trascorrono una parte maggiore della loro vita in condizioni di malattia. "Le donne passano circa il 25% di tempo in più in cattiva salute", spiega Garganese. "Si tratta di un paradosso: viviamo di più ma stiamo peggio". Secondo un rapporto del McKinsey Health Institute pubblicato nel 2024, questo divario equivale a 75 milioni di anni di vita in buona salute persi ogni anno a livello globale. Per quanto riguarda l'Italia, continua Garganese, dal report Ambrosetti del 2025 è emerso che il gender health gap può generare in Italia costi pari fino al 6% del PIL nazionale. "Colmarlo porterebbe enormi vantaggi socio-economici". Diagnosi sbagliate e sintomi sottovalutati Un esempio emblematico, spiega Garganese, riguarda le malattie cardiovascolari. Dopo la menopausa, l’infarto rappresenta la prima causa di morte per le donne, ma continua a essere percepito come una patologia prevalentemente maschile. "Quando le donne arrivano al pronto soccorso, spesso non presentano i sintomi classici descritti nei manuali di medicina". Negli uomini il sintomo tipico è il dolore al petto che si irradia al braccio. Nelle donne invece possono comparire segnali diversi: senso di angoscia e ansia o bruciore allo stomaco. Sintomi che spesso vengono però confusi con disturbi gastrointestinali o attacchi di panico. "Questo purtroppo ha delle conseguenze: ritarda le cure e cambia le prognosi per quelle donne. Perché un intervento effettuato dopo ore di attesa fa la differenza". Come l’IA può aiutare la medicina L’intelligenza artificiale può diventare uno strumento importante per migliorare la salute delle donne e ridurre i bias. "Oggi l’IA è già in grado di leggere un elettrocardiogramma e distinguere se appartiene a un uomo o a una donna. È come se il cuore delle donne 'scrivesse' in maniera diversa dal cuore degli uomini", spiega Garganese. Una differenza che i medici, da soli, non riescono a cogliere. Tecnologie simili vengono utilizzate anche nello studio delle malattie neurodegenerative. "Sappiamo che le donne si ammalano di Alzheimer molto più degli uomini". E analizzando risonanze magnetiche, test cognitivi o perfino il tono della voce, l’IA può individuare segnali precoci di Alzheimer anche sei o otto anni prima della diagnosi clinica. Il lavoro del Gemelli e i “gemelli digitali” Garganese dirige il Women’s Health Center for Digital and Personalized Medicine dell'Università Cattolica, un centro di ricerca che raccoglie e integra enormi quantità di dati clinici. Tac, risonanze, esami di laboratorio, referti istologici e informazioni cliniche vengono analizzati insieme grazie all’intelligenza artificiale. "Senza questi strumenti sarebbe impossibile gestire una quantità così grande di dati", spiega. Tra i progetti più innovativi ci sono i cosiddetti “gemelli digitali”: modelli virtuali che riproducono il profilo clinico di un paziente e permettono di simulare diverse opzioni terapeutiche. "È come creare una copia digitale del paziente aggiornata continuamente con nuovi dati", spiega l'esperta. "Questo ci consente di testare strategie terapeutiche diverse e individuare quella più efficace". L’obiettivo: ridurre il gender health gap Tra i progetti che segue Garganese al Gemelli, uno riguarda lo studio dei tumori dei genitali esterni femminili, patologie rare. "Negli ultimi dieci anni abbiamo raccolto una casistica molto ampia, circa 1100 casi, che oggi stiamo analizzando attraverso una piattaforma di IA per individuare correlazioni tra parametri che finora non siamo riusciti a spiegare", spiega l'esperta. "Per esempio, osserviamo tumori molto piccoli che si comportano in modo aggressivo e tumori molto estesi che invece hanno un decorso favorevole. Questo significa che la dimensione non è l’unico parametro rilevante. Potrebbero incidere anche altri fattori come il contesto in cui vive la paziente, la presenza di una rete di supporto durante il percorso terapeutico, oppure condizioni sociali e familiari". Molte donne anziane, per esempio, rinunciano alle cure perché non hanno familiari che possano accompagnarle alle visite o alle terapie. Ma variabili come queste, che possono influire sull’esito della malattia, oggi non rientrano nelle linee guida cliniche perché non sono state ancora analizzate in modo sistematico. "Stiamo quindi sviluppando un algoritmo capace di individuare correlazioni finora invisibili e di suggerire possibili nuovi parametri prognostici. L’obiettivo è migliorare le decisioni cliniche". L’intelligenza artificiale rappresenta quindi uno strumento importante per contribuire a ridurre il divario di genere, perché velocizza enormemente i processi. Ma solo a una condizione, conclude Garganese: "Gli algoritmi li costruiamo noi. Se non rappresentiamo adeguatamente le donne nei dati, anche l’intelligenza artificiale finirà per funzionare peggio su di loro e il divario di salute rischierà di esasperarsi".

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Giulia Mengolini