Un recente studio prende in esame oltre mezzo milione di conversazioni avvenute su Microsoft Copilot con l’obiettivo di comprendere quali siano le principali richieste di salute, a chi si riferiscano e come cambino in base al dispositivo utilizzato e all’ora del giorno.

Gli autori hanno sviluppato una tassonomia composta da 12 categorie, tra cui informazione ed educazione sanitaria, domande su sintomi e problemi di salute, gestione di patologie e farmaci, fitness e stile di vita, benessere emotivo, accesso alle cure, assicurazioni, ricerca accademica e documentazione medica. La categoria più frequente è risultata quella dell’“Informazione ed educazione sanitaria”, che rappresenta circa il 40,8% delle conversazioni. Molte di queste richieste apparentemente generali riguardano trattamenti, farmaci e condizioni specifiche, suggerendo che almeno una parte, secondo gli autori quasi una conversazione su cinque, possa nascondere esigenze personali, per esempio la valutazione di sintomi, l’interpretazione di risultati di esami o la gestione di una condizione medica. I chatbot dunque non vengono utilizzati soltanto come strumenti informativi, ma anche come interlocutori per la propria salute, rendendo il confine tra informazione generale e consiglio personalizzato particolarmente sottile. Una cosa è infatti chiedere cosa significhi in generale avere il colesterolo alto, un'altra è raccontare di avere mal di testa persistenti, indicare i farmaci che si stanno assumendo e chiedere cosa fare. In questo caso, una risposta apparentemente informativa può influenzare direttamente una decisione sanitaria.
Lo studio evidenzia inoltre importanti differenze tra smartphone e computer. Sul mobile sono molto più frequenti le domande personali: le richieste relative a sintomi e preoccupazioni sanitarie rappresentano il 15,9% delle conversazioni, contro il 6,9% su desktop. Anche le conversazioni sul benessere emotivo sono più comuni su smartphone. Al contrario, il computer viene maggiormente utilizzato per ricerca accademica, studio e compilazione di documentazione medica. In altre parole, lo stesso chatbot sembra assumere ruoli diversi a seconda del contesto: assistente personale sullo smartphone, strumento di lavoro o di studio sul computer. Questa differenza potrebbe avere conseguenze importanti anche per la progettazione futura dei sistemi di IA sanitaria. Un'interazione notturna da smartphone relativa a sintomi o disagio emotivo potrebbe richiedere accorgimenti diversi rispetto a una richiesta accademica effettuata da computer durante l'orario lavorativo.
Anche l’orario influenza il tipo di richiesta. Le conversazioni personali aumentano la sera e durante la notte, proprio quando i servizi sanitari tradizionali sono meno accessibili. Le richieste sul benessere emotivo passano dal 3,3% del mattino al 5,2% durante la notte, mentre quelle relative a sintomi e preoccupazioni sanitarie salgono dal 10,6% al 13,4%. Il chatbot può quindi diventare una sorta di interlocutore sanitario sempre disponibile, non necessariamente perché l'utente lo consideri un sostituto del medico, ma perché è lì nel momento in cui nasce una domanda o una preoccupazione, spesso in condizioni di solitudine. Ed è proprio questa disponibilità permanente a rendere centrali sicurezza, qualità delle risposte e capacità di riconoscere situazioni nelle quali sia opportuno rivolgersi a un professionista.
Inoltre, circa una domanda su sette su sintomi o condizioni mediche viene posta per conto di un’altra persona, come un figlio, un genitore anziano o il partner. L’IA può quindi svolgere anche una funzione di supporto per chi si occupa della salute di familiari o persone dipendenti.
Un’altra parte rilevante delle conversazioni riguarda la navigazione del sistema sanitario: trovare un medico, prenotare una visita, comprendere coperture assicurative o compilare documenti. Secondo gli autori, ciò evidenzia le difficoltà che molti utenti incontrano nell’accesso e nella gestione dei servizi sanitari.
Lo studio presenta alcuni limiti. I dati provengono esclusivamente da Microsoft Copilot e riguardano un solo mese, inoltre, i ricercatori osservano le domande degli utenti ma non gli esiti successivi, quindi non possono stabilire se le risposte dell’IA abbiano migliorato le decisioni sanitarie o se gli utenti abbiano poi consultato un professionista. Esiste anche un elemento di potenziale conflitto di interessi: tutti gli autori sono dipendenti di Microsoft, società che sviluppa e gestisce Copilot.

In sintesi
Lo studio mostra che l’intelligenza artificiale conversazionale sta diventando un punto di accesso importante alle informazioni sanitarie. Spesso le domande generali nascondono decisioni personali complesse e la mancanza di contesto può portare a risposte non adeguate alla specificità del singolo caso. La sfida per il futuro è progettare sistemi che non solo forniscano informazioni, ma che sappiano indirizzare gli utenti verso cure professionali quando il rischio è elevato. La tecnologia può diventare un supporto alla navigazione del sistema sanitario ma non un sostituto della competenza clinica. I cittadini devono inoltre essere consapevoli dei suoi limiti attuali.


Giampaolo Collecchia e Riccardo De Gobbi


Riferimento bibliografico
B. Costa Gomes et al. Public use of a generalist LLM chatbot for health queries. Nature Health. 2026. DOI: 10.1038/s44360-026-00117-x | Open Access