P007 | INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN MEDICINA DEL LAVORO: USO PREDITTIVO DEI DATI SANITARI E RESPONSABILITÀ MEDICA

Stella Andreadi¹, Lorenzo Ippoliti^1|2, Greta Verno¹, Stefano Barnabei¹, Pierluigi Sanguigni¹, Claudia Salvi¹, Andrea Carbone¹, Donato Tenerelli¹, Silvio Pallone^1|3, Luca Coppeta¹, Andrea Magrini¹ | ¹Dipartimento Biomedicina e Bioprevenzione, Università di Roma “Tor Vergata”, UOSD Medicina di Lavoro, Azienda Ospedaliera Universitaria Policlinico Tor Vergata, Italia; ²Saint Camillus International University of Health Sciences, Roma, Italia; ³Corpo Sanitario Aeronautico, IMAS, Roma, Italia

Introduzione. La sorveglianza sanitaria in medicina del lavoro genera, nel tempo, dati clinici longitudinali relativi ad anamnesi, accertamenti strumentali e giudizi di idoneità. L’intelligenza artificiale può valorizzare tali informazioni mediante modelli predittivi orientati all’individuazione precoce di variazioni dello stato di salute e di segnali di rischio. L’uso di questi strumenti richiede tuttavia attenzione a qualità del dato, trasparenza algoritmica, liceità del trattamento e responsabilità professionale del medico competente.
Obiettivi. Valutare l’impiego dei dati di sorveglianza sanitaria in modelli predittivi basati su IA, definendo opportunità preventive, limiti applicativi e implicazioni cliniche, organizzative, giuridiche e deontologiche per il medico competente.
Metodi. È stata condotta una revisione narrativa della letteratura scientifica e della documentazione normativa europea pubblicata tra il 2015 e il 2026. Sono stati considerati studi e revisioni su IA, salute e sicurezza occupazionale, sorveglianza sanitaria, modelli predittivi e protezione dei dati. L’analisi è stata integrata con GDPR, AI Act e documenti EDPB, con sintesi tematica orientata alle ricadute pratiche per la medicina del lavoro.
Risultati e conclusione. Le evidenze disponibili indicano che l’IA può supportare l’identificazione precoce di trend clinici e rischi occupazionali, migliorando la lettura di dati ripetuti nel tempo. Nei percorsi di sorveglianza sanitaria, anamnesi, audiometrie, spirometrie e giudizi di idoneità possono costituire una base informativa utile, ma solo se standardizzata, aggiornata e governata con criteri di qualità. L’impiego predittivo del dato sanitario presenta criticità specifiche: possibile uso ulteriore rispetto alla finalità originaria, rischio di profilazione del lavoratore, opacità del modello e sovrapposizione tra tutela della salute e valutazione della prestazione. In base al quadro europeo, un sistema di IA può rientrare tra quelli ad alto rischio quando, per destinazione d’uso, incide su salute, sicurezza, gestione dei lavoratori o decisioni con effetti sull’idoneità. Ne derivano esigenze di tracciabilità, supervisione umana, valutazione d’impatto, trasparenza verso gli interessati e definizione dei ruoli tra datore di lavoro, titolare del trattamento, fornitore e medico competente. L’IA non deve sostituire il giudizio clinico, ma fornire un supporto decisionale verificabile. In conclusione, l’integrazione dell’IA in medicina del lavoro è sostenibile solo entro una governance clinica, etica e giuridica che mantenga centrale la responsabilità professionale del medico competente e la finalità preventiva della sorveglianza sanitaria.