La notizia arriva dalla Cina. E sembra, almeno a prima vista, una di quelle notizie che anticipano il futuro di qualche decennio.

La Cina invecchia, cresce il bisogno di assistenza, medici e infermieri non possono crescere allo stesso ritmo. A Pechino hanno provato allora a porre la domanda in un altro modo: se non possiamo moltiplicare i medici, possiamo moltiplicare la loro capacità di curare?

Alla Tsinghua University hanno costruito Agent Hospital.

Il nome può trarre in inganno. Non è un ospedale senza medici e neppure, almeno per ora, un luogo nel quale una macchina decide chi curare e come. È nato come un ospedale virtuale popolato da pazienti, infermieri e medici artificiali.

I pazienti si ammalano. I medici li interrogano, chiedono esami, formulano diagnosi, prescrivono terapie. Poi verificano quello che è accaduto e imparano.

Tutto avviene dentro un computer.

La differenza è il tempo.

Un medico costruisce la propria esperienza incontrando pazienti per trenta o quarant’anni. Un agente artificiale può incontrarne migliaia in pochi giorni. Può sbagliare senza fare male a nessuno, ricominciare e imparare dall’errore.

È forse questo, più delle percentuali di accuratezza diffuse dai ricercatori, l’aspetto veramente nuovo di Agent Hospital: la possibilità di produrre artificialmente esperienza.

Nel 2025 l’esperimento ha cominciato a uscire dal laboratorio. Nell’aprile di quell’anno la Tsinghua ha inaugurato formalmente il suo AI Agent Hospital. Un anno dopo otto ospedali cinesi risultavano impegnati nella sperimentazione dell’integrazione del sistema con la pratica clinica.

Al Beijing Tsinghua Changgung Hospital l’intelligenza artificiale è stata sperimentata negli ambulatori di 18 dipartimenti. La Tsinghua riferisce un miglioramento dell’efficienza del processo intorno al 30 per cento e, nei primi circa duecento casi trattati in collaborazione, un’accettazione da parte dei medici dei suggerimenti dell’agente vicina al 95 per cento.

Numeri interessanti. Ma ancora numeri di una sperimentazione.

La macchina raccoglie informazioni, organizza i sintomi, contribuisce al primo inquadramento del paziente, suggerisce percorsi diagnostici. Il medico controlla e decide.

È una distinzione importante.

Perché abbiamo già vissuto una storia nella quale sembrava che il computer potesse fare molto di più.

Si chiamava Watson.

Nel 2011 il supercomputer di IBM sconfisse due campioni di Jeopardy!, uno dei quiz televisivi più difficili degli Stati Uniti. Se una macchina era capace di comprendere il linguaggio, cercare informazioni e trovare la risposta corretta più velocemente dell’uomo, perché non utilizzarla per qualcosa di più importante?

Per esempio, curare il cancro.

Nacque Watson for Oncology, sviluppato con il Memorial Sloan Kettering Cancer Center di New York. Doveva leggere la letteratura scientifica, confrontarla con la storia del paziente e aiutare l’oncologo a scegliere la terapia.

Sembrava inevitabile che funzionasse.

Non funzionò.

Nel 2018 un’inchiesta di STAT, basata anche su documenti interni di IBM, rivelò casi nei quali le raccomandazioni erano state giudicate dagli stessi specialisti “unsafe and incorrect”: non sicure e scorrette.

Il problema non era soltanto tecnologico. Watson conosceva moltissime cose, ma parte del suo addestramento clinico dipendeva da casi ipotetici e dalle scelte di un numero relativamente ristretto di specialisti.

Avevamo confuso la conoscenza con l’esperienza.

Nel 2022 IBM cedette una parte importante di Watson Health. Il grande sogno del medico elettronico sembrò finire lì.

Oggi ritorna dalla Cina, ma rovesciato.

Watson cercava soprattutto di conoscere più cose del medico. Agent Hospital cerca di fare esperienza prima di incontrare il paziente vero.

E proprio negli ultimi mesi il confine si è spostato ancora.

Nel settembre 2026 un gruppo della Tsinghua ha descritto su Nature Medicine l’esperienza di AI-TEC, una clinica oculistica aumentata da agenti artificiali. Un agente raccoglie la storia del paziente, un altro valuta il rischio, altri integrano gli esami e assistono il medico nelle decisioni e nel successivo follow-up.

La conclusione dei ricercatori è meno spettacolare della tecnologia, ma probabilmente più importante: non basta che un algoritmo risponda correttamente. Bisogna verificare che, quando entra davvero in un ospedale, faccia lavorare meglio il medico e curare meglio il paziente.

È la domanda alla quale Watson non era riuscito a rispondere.

L’Europa, intanto, percorre un’altra strada.

Non abbiamo costruito il nostro Agent Hospital. Stiamo cercando di costruire ciò di cui qualsiasi futura intelligenza artificiale medica avrà bisogno: i dati.

Lo European Health Data Space, istituito con il Regolamento europeo 2025/327, dovrebbe consentire progressivamente ai dati sanitari dei cittadini europei di essere utilizzati per la cura e, con regole differenti, per ricerca e innovazione.

Una cartella clinica non dovrebbe più essere un’isola. Un esame fatto a Milano dovrebbe poter essere compreso a Parigi. Una grande quantità di informazioni cliniche dovrebbe poter essere utilizzata per la ricerca senza trasformare il paziente in merce.

È una strada molto europea.

Prima le regole, poi l’autostrada, infine le automobili.

Ed è interessante che una parte di questa storia passi proprio da Milano.

A MIND, Milano Innovation District, si sta sviluppando il MIND Health Data Space, un progetto che prova a costruire un ambiente nel quale ospedali, università, centri di ricerca e imprese possano utilizzare dati sanitari interoperabili e protetti.

Non è ancora il medico artificiale cinese.

È ciò che potrebbe permettergli, un giorno, di lavorare.

Alla fine le tre storie forse si incontrano.

L’America di Watson ha scoperto che sapere tutto non significa necessariamente saper curare.

La Cina sta sperimentando se una macchina possa trasformare la simulazione in esperienza.

L’Europa prova a costruire il patrimonio di dati e le regole senza i quali nessuna intelligenza artificiale medica può funzionare davvero.

Rimane il medico.

Tutti assicurano che sarà lui a decidere. Ed è certamente così oggi.

Ma forse la domanda più interessante non è se l’intelligenza artificiale sostituirà il medico.

È un’altra.

Per secoli abbiamo chiamato esperienza quello che un medico imparava guardando, ascoltando, sbagliando, ricordando migliaia di persone incontrate durante una vita professionale.

Che cosa chiameremo esperienza quando una macchina avrà incontrato virtualmente milioni di pazienti prima ancora di assisterne uno vero?

Forse l’ospedale del futuro non sarà quello senza medici che qualche titolo sensazionalistico ci aveva annunciato.

Sarà un luogo molto più difficile da immaginare.

Un luogo nel quale continueranno a esserci un medico e un paziente, uno di fronte all’altro.

Ma nella stanza, anche se non la vedremo, ci sarà una terza presenza.

E avrà già visto milioni di casi simili.

Fonti

Tsinghua University / Institute for AI Industry Research (AIR), Junkai Li et al., Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents, arXiv, 2024.

Tsinghua University, documentazione sull’inaugurazione e sullo sviluppo del Tsinghua AI Agent Hospital, 2025-2026.

Healthcare IT News, Adam Ang, 8 hospitals in China test virtual consult room integration, 16 aprile 2026.

Tsinghua University / Nature Medicine, Initial Lessons from Real-world Implementation of an AI-Agent Eye Clinic in China, settembre 2026.

Tsinghua University AIR, documentazione sulla visita del ministro italiano della Salute Orazio Schillaci ad Agent Hospital, novembre 2025.

STAT, Casey Ross e Ike Swetlitz, IBM’s Watson recommended “unsafe and incorrect” cancer treatments, internal documents show, 25 luglio 2018.

Journal of Clinical Oncology / ASCO, studi sulla valutazione clinica di Watson for Oncology, 2015.

Francisco Partners, documentazione relativa all’acquisizione degli asset di IBM Watson Health e alla successiva costituzione di Merative, 2022.

Unione europea, Regolamento (UE) 2025/327 sullo Spazio europeo dei dati sanitari – European Health Data Space.

Commissione europea – DG SANTE, documentazione sullo European Health Data Space e relativo calendario di applicazione.

Federated Innovation @MIND, documentazione sul progetto MIND Health Data Space.

ISPI, approfondimenti sul valore strategico dei dati sanitari e sullo European Health Data Space.