Nel racconto di Jorge Luis Borges “La Biblioteca di Babele”, l’umanità si aggira perduta in una biblioteca infinita dove tutto è contenuto, ma nulla è davvero accessibile. Ogni possibile combinazione di lettere è lì, ogni verità, ogni menzogna, ogni sapere, eppure la conoscenza resta sepolta sotto l’eccesso di informazione. È questa la ricca metafora scelta da Gilberto Lopes, oncologo e già editor-in-chief di JCO Global Oncology, per descrivere la condizione attuale dell’oncologia contemporanea immersa nei big data – e per interrogarsi sul ruolo, reale e auspicabile, dell’intelligenza artificiale (IA) in questo labirinto.
Lopes parte da una delle storie più emblematiche degli ultimi anni: il naufragio di IBM Watson for Oncology. Nato con la promessa di trasformare la medicina, Watson aspirava a replicare la logica decisionale dei migliori centri oncologici americani in ogni angolo del pianeta. Dopo un debutto trionfale, IBM investì miliardi di dollari per alimentare Watson con dati clinici, linee guida e letteratura scientifica. L’ambizione era monumentale; i risultati, profondamente deludenti. Watson non riuscì a gestire la complessità del mondo reale: le raccomandazioni erano spesso ovvie, non contestualizzate o persino fuorvianti. Le collaborazioni con i centri NCI si sciolsero, e nel 2022 IBM vendette Watson Health a un fondo privato. Una parabola che non ha segnato solo un fallimento tecnologico, ma anche un errore epistemologico: scambiare la potenza computazionale per competenza clinica. Invece, l’IA non è un oracolo infallibile, ma uno strumento fallibile, che riflette i limiti (e i bias) dei dati che riceve.
All’ASCO 2025, come evidenziato anche nelle nostre analisi pubblicate su Oncoinfo, l’IA ha mostrato invece il suo volto più maturo: non più piattaforme onnicomprensive, ma strumenti specializzati, integrati nei micro-processi della cura oncologica. Tra gli esempi: modelli predittivi per effetti avversi da immunoterapia, algoritmi per l’analisi di immagini radiologiche, NLP per l’estrazione di dati da cartelle cliniche e LLM per l’assistenza nella stesura di testi educativi o nella selezione della popolazione per studi clinici. Lopes porta come esempio un progetto coordinato da Patricia Moreno al Sylvester Cancer Center, che usa il machine learning per prevedere gli effetti collaterali degli inibitori dei checkpoint immunitari, sulla base di dati clinici e patient-reported outcomes raccolti in tempo reale. È appunto una visione dell’IA come strumento di supporto alla medicina di precisione, non sostitutivo ma collaborativo. La riflessione etica attraversa l’intero intervento. I modelli di IA, se addestrati su popolazioni poco rappresentative (come spesso accade con dataset provenienti da centri accademici e popolazioni caucasiche), rischiano di amplificare le disuguaglianze sanitarie. Un algoritmo che ignora la diversità dei corpi e dei contesti diventa uno specchio deformante.
Anche l’ambito educativo è ambivalente: l’IA può offrire strumenti di formazione e sintesi per medici e pazienti, ma rischia di depotenziare le capacità critiche, di favorire una mentalità da “black box”, in cui il giudizio clinico viene sostituito dall’affidamento cieco all’algoritmo. Per questo, Lopes sostiene la necessità di un’educazione medica rinnovata, capace di integrare competenze computazionali, consapevolezza dei bias e padronanza dei limiti epistemologici dell’IA. Nel dialogo tra Borges e l’oncologia del futuro, il messaggio di Lopes si allinea con quanto emerso al congresso ASCO 2025: l’IA va desacralizzata ma di certo non abbandonata. La prospettiva non è quella di sostituire il medico, ma di potenziare la sua capacità di navigare una realtà clinica sempre più complessa. L’intelligenza che serve è aumentata, non artificiale: uno strumento trasparente, verificabile, governato dalla responsabilità umana. E intonato sempre a quella perplessità che costituisce anche l’ottica che informa l’intera opera di Borges.
Come ne “La Biblioteca di Babele”, l’ordine potrà forse emergere dalla ripetizione apparente del caos, ma solo se sapremo distinguere, tra le voci infinite, quelle che contano davvero. L’IA potrà essere una guida utile, a patto di non dimenticare che un senso – nella cura e nella scienza – nasce sempre da una relazione, non da una formula. Come scrive Gilberto, «la promessa dell’intelligenza artificiale in sanità è ancora viva, poiché colossi tecnologici come Microsoft, Google e altri continuano a inseguirla — si spera, con maggiore umiltà e realismo. (Sognare non costa nulla)».
BIBLIOGRAFIA
Borges, J.L. La Biblioteca di Babele (1944), in Finzioni, Torino: Einaudi, 1961.
Lopes, G. The Library of Babel: Artificial Intelligence in Cancer Care, Research, and Education From Borges to IBM Watson and Beyond. ASCO Connection, May 23, 2025. https://connection.asco.org/do/library-babel-artificial-intelligence-cancer-care-research-and-education-borges-ibm?cid=DM21453&bid=502353865
O’Leary, L. How IBM’s Watson Went From the Future of Health Care to Sold Off for Parts. Slate, Jan 31, 2022.
