2026: 7 gennaio, 11 gennaio. 5 marzo, 12 marzo, 19 marzo e 19 maggio.
Non sono date qualsiasi. Sono i giorni in cui, una dopo l’altra, le Big Tech AI del pianeta hanno messo sul mercato il loro prodotto di intelligenza artificiale dedicato alla Salute.
Cinque lanci concentrati in 5 mesi: una sequenza talmente serrata che, mentre i giornali raccontavano un annuncio, quello successivo era già pronto a partire e, probabilmente, solo gli addetti erano in grado di comprendere quello che stava succedendo.
Indice degli argomenti
Una grande (e atipica) corsa all’AI in sanità
Chi lavora in sanità da abbastanza tempo sa che questo settore non si muove così.
Qui le novità arrivano con i tempi della prudenza: R&D, validazioni, sperimentazioni, comitati etici, anni di attesa prima che una tecnologia entri davvero in corsia.
Eppure, nei primi mesi del 2026, abbiamo visto qualcosa di mai accaduto prima. Non un’innovazione alla volta, ma una corsa vera e propria (una corsa all’oro?)
E quando i giganti corrono tutti insieme verso lo stesso traguardo, conviene chiedersi chi rischia di restare schiacciato. So che la mia risposta è forte, e provo a spiegarla: operatori sanitari e pazienti. Non perché la tecnologia sia pericolosa in sé, ma perché il tempo per comprendere le differenze tra concorrenti e modelli è insufficiente. E scegliere diventa impossibile.
Il ruolo dei Large Language Model in sanità
Prima di tutto, però, due parole su cosa sono questi prodotti. Sono applicazioni costruite sopra i cosiddetti LLM, i “large language model”, cioè i grandi modelli linguistici: gli stessi sistemi che stanno dietro ai chatbot che ormai usiamo tutti e che, per tale posizionamento, vengono anche definiti “Foundation Models”.
La novità è che, in questa nuova versione sanitaria, non rispondono a domande generiche. Si collegano alle nostre cartelle cliniche, ai dati dei nostri smartwatch, ai referti delle analisi, e provano a trasformare quel mucchio disordinato di informazioni in un racconto comprensibile e “umanizzato”.
Vediamo come si è svolta la corsa, nell’ordine in cui è andata in scena.
OpenAI dà il via con ChatGPT Health (7 gennaio)
Come per il lancio del primo LLM al mercato di massa, nel novembre 2022, anche in questo caso a “tagliare il traguardo” per prima è stata OpenAI, l’azienda di ChatGPT, con un prodotto chiamato ChatGPT Health.
La scelta dei tempi non è casuale: lo hanno annunciato il 7 gennaio 2026, e nel farlo hanno rivelato un dato che spiega tutto il resto. ChatGPT è leader assoluto del mercato LLM e, già oggi, riceve 230 milioni di domande sulla salute personale. Curiosità, paure, dubbi notturni riversati in una chat.
OpenAI non ha inventato un bisogno: ha solo deciso di organizzare un’abitudine che esisteva già, causata a sua volta da una domanda insoddisfatta.
ChatGPT Health collega le cartelle cliniche elettroniche, i dati di Apple Health e una lunga lista di app per il benessere. Per costruirlo, l’azienda dichiara di aver lavorato con più di 260 medici in 60 paesi, raccogliendo oltre 600mila valutazioni sulle risposte del modello. Fidji Simo, CEO AGI Deployment di OpenAI, lo ha presentato come un tassello verso un “super-assistente personale” capace di accompagnarti in ogni aspetto della vita.
C’è poi un aspetto che misura bene l’ambizione di mercato di questa partenza. Nel giro di pochi mesi, OpenAI non ha lanciato un solo prodotto, ma tre, costruiti su misura per tre pubblici diversi: il cittadino, le aziende sanitarie e i singoli medici. Una copertura a tappeto, dall’utente di casa al professionista in corsia. È il segnale che non si tratta di un esperimento isolato, ma di una strategia pensata per occupare il terreno prima degli altri.
Un dettaglio, intanto, ci riguarda da vicino: al lancio, il prodotto non era disponibile in Europa, proprio per via delle nostre regole più severe sui dati sanitari. Il primo della corsa, insomma, è partito guardando da un’altra parte rispetto a noi.
Anthropic risponde in quattro giorni (11 gennaio)
Quattro giorni. Questo è il ritardo di Anthropic, l’azienda che sviluppa l’assistente Claude, per annunciare il lancio di Claude for Healthcare. Anthropic non punta al cittadino ma agli ospedali, alle assicurazioni ed alle aziende farmaceutiche. Il suo prodotto è pensato esclusivamente per chi la sanità la gestisce, non per chi ne usufruisce.
La particolarità tecnica più rilevante è una sigla che vale la pena spiegare: HIPAA. L’ Health Insurance Portability and Accountability Act, la legge americana che, dal 1996, protegge la riservatezza dei dati sanitari. Un sistema “HIPAA-ready” è progettato per rispettarla fin dall’origine. Non vuol dire già conforme, ma contenente misure di protezione e riservatezza idonee a stipulare un accordo conforme tra utente professionale e provider del servizio.
Amazon, Microsoft, Perplexity: la settimana di marzo che ha cambiato il ritmo
Tra il 5 e il 19 marzo, tre lanci in quindici giorni. La corsa diventa frenetica.
Apre Amazon AWS, il 5 marzo, con Amazon Connect Health, anch’esso HIPAA ready. Niente paziente, niente chat: Amazon ha scelto il lavoro invisibile, quello che logora il personale sanitario. Il suo sistema prende appuntamenti, scrive le note cliniche, gestisce la codifica delle prestazioni. Roba noiosa, ma che divora ore. Nuovamente rivolto ai professionisti e non ai pazienti, come nel target B2B comune di Amazon AWS.
Una settimana dopo, il 12 marzo, tocca a Microsoft con Copilot Health, che torna a guardare al cittadino. Il prodotto raccoglie i dati da oltre 50.000 strutture sanitarie americane e li mette in un unico posto, gratuitamente, dentro l’assistente Copilot che molti già usano. La frase con cui lo hanno lanciato, detta da Dominic King, responsabile sanità di Microsoft AI ed ex Google DeepMind, probabilmente è la più emblematica di tutta questa corsa: “le persone non hanno bisogno di più informazioni, ma di aiuto per capire e usare quelle che già hanno”.
Credo che abbia colto il punto. Solo che, se vengono pubblicati 5 modelli in 5 mesi, il disorientamento non può che aumentare.
Per dovere di cronaca, Microsoft aveva anticipato questa gara con l’uscita di Dragon Copilot nel marzo 2025. Sistema professionale e HIPAA Ready basato sulla tecnologia dell’azienda Nuance Communications, acquisita nel 2021.
Passano altri sette giorni e, il 19 marzo, entra Perplexity, che da sempre posiziona se stesso come “ il motore di ricerca intelligente”. Non un vero Foundation Model, in quanto basa la sua offerta “fine tuned” su modelli di altri, ma un’azienda con un posizionamento chiaro e una storia di successi che la fanno rimanere al fianco dei giganti.
La sua mossa è quella di chi insegue e vuole recuperare in fretta. Perplexity Health è a pagamento, riservato agli abbonati, e si appoggia sulla rete del partner B.well, piattaforma di integrazione dati sanitari che raggiunge 1,7 milioni di operatori negli USA. Dalle dimensioni minori rispetto agli altri “piloti” di questa corsa, ma con un posizionamento preciso che si basa sulla puntuale ed efficiente citazione delle fonti, caratteristica ancora più di valore in ambito sanitario.
Google chiude la corsa dell’AI in sanità, ma con un plus fondamentale (19 maggio)
L’ultimo a tagliare il traguardo, il 19 maggio, è stato Google, ed è anche quello che ha fatto la mossa più articolata. Perché Google corre su due piste insieme e si integra verticalmente sulle fonti di dati grazie ad hardware wearable proprietario.
Da un lato, verso il cittadino: ha lanciato Google Health Coach e ha prodotto un proprio braccialetto, il Fitbit Air, per raccogliere i dati direttamente dal polso. È l’unico dei concorrenti ad avere un dispositivo fisico tutto suo.
Dall’altro lato, verso il sistema: pochi mesi prima, al congresso HIMSS 2026 (Global Health Conference & Exhibition), Google aveva dichiarato accordi per portare i suoi agenti intelligenti dentro la macchina amministrativa di ospedali e assicurazioni. Gli accordi sono stati stipulati con colossi del settore come CVS Health, Humana, Waystar e Quest Diagnostic.
AI in sanità: i due grandi assenti
A questo punto, è giusto nominare anche chi non c’è. Perché comprendere chi non è sceso in campo può dare indicazioni sul futuro e le caratteristiche necessarie per competere in questo mercato.
Meta, l’azienda di Facebook e Instagram, possiede uno dei modelli di intelligenza artificiale più diffusi al mondo, Llama, quello che troviamo ogni giorno in Whatsapp. Meta non ha lanciato alcun prodotto sanitario dedicato, mette a disposizione la tecnologia, lascia che altri ci costruiscano sopra, e si tiene lontana dal contatto diretto con i dati clinici.
Stessa scelta per xAI, l’azienda di Elon Musk con il suo modello Grok: nessun prodotto pensato per la Salute.
Due silenzi che pesano. Possono significare prudenza verso un terreno minato di responsabilità regolamentate, oppure la silenziosa consapevolezza di rinunciare ad una competizione che abbiamo visto essere serratissima.
Il rischio vero? Non è la tecnologia…
Tiriamo le fila.
In poco più di quattro mesi, cinque tra le aziende più potenti del mondo hanno cominciato a inserirsi muscolosamente in uno spazio molto sottile: quello tra noi e il nostro medico. Non era mai successo.
In sanità, dove le innovazioni di solito arrivano col contagocce dopo anni di verifiche, ci siamo trovati di colpo con cinque sistemi potentissimi lanciati uno addosso all’altro, in concorrenza spietata, ciascuno con i propri tempi e le proprie regole.
E qui sta il problema che mi preoccupa. Non è la qualità della tecnologia: questi sistemi sono spesso costruiti con cura, con centinaia di medici a supervisionarli. Il problema è la velocità. Quando un’offerta arriva così in fretta, chi la riceve non ha il tempo di costruirsi gli strumenti per giudicarla.
Immaginate la scena, che presto sarà comune anche da noi: un paziente arriva in ambulatorio con una sintesi, generata da un’intelligenza artificiale, di tre anni della sua storia clinica. Sembra precisa, è scritta bene, sembra autorevole.
Ma è giusta? È completa? Ha capito il contesto? E soprattutto: il medico, che ha dodici minuti per la visita, è pronto a gestire quella conversazione?
In Europa la maggior parte di questi prodotti non è ancora arrivata, proprio per via delle nostre regole. È una finestra di tempo preziosa, ma è una finestra che si chiude.
Possiamo usarla in due modi. Possiamo aspettare passivamente che la corsa ci travolga, oppure possiamo usare questi mesi per fare la cosa che i grandi della tecnologia hanno saltato a piè pari nella loro corsa: educare. Spiegare alle persone cosa sa fare e cosa non sa fare un’intelligenza artificiale sanitaria. Preparare i professionisti a dialogare con un paziente “potenziato” e i pazienti ad essere consapevoli di questo nuovo “potere”.
Aspettare, chiaramente, non è un’opzione.
Perché la verità è semplice. Il prodotto è già qui. Il cittadino ci sta già interagendo, anche quando crede di no. È il sistema sanitario ed educativo che ancora non si è messo in pari.
E nella sanità, a differenza di altri settori, restare indietro nella comprensione ha un costo maggiore di quello economico. Costa fiducia che, una volta persa tra un paziente e chi lo cura, è la cosa più difficile da recuperare.
Nota dell’autore
Ho scelto di scrivere dei “piloti” della corsa all’AI in sanità. Le aziende che hanno lanciato un prodotto sanitario rivolto al cittadino o al sistema clinico in questa ristrettissima finestra temporale di 5 mesi. Altri – come Nvidia, Mistral, Qwen e DeepSeek – forniscono l’infrastruttura o il modello-base ad altri; IBM ha lasciato quel campo nel 2022. Non è detto che non partecipino in futuro con un prodotto proprio ma, di sicuro, al momento non hanno indossato casco e tuta.
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