Per decenni il confine tra informazione e pubblicità è stato almeno visibile. Un medico poteva leggere un articolo scientifico e incontrare, accanto, un annuncio. Entrare in un portale e distinguere il contenuto editoriale dallo spazio sponsorizzato. Ricevere una comunicazione promozionale sapendo che si trattava di una comunicazione promozionale. L’arrivo dell’intelligenza artificiale nei sistemi di supporto alla decisione clinica rischia di rendere questa separazione molto meno semplice. E non perché improvvisamente la pubblicità diventi occulta, ma perché il nuovo spazio commerciale potrebbe non trovarsi più intorno alla risposta. Potrebbe entrare nel modo in cui la risposta viene costruita.
Il tema è arrivato sulle pagine di JAMA con uno scambio dedicato all’advertising nei clinical decision support alimentati dall’AI. Julie Taitsman ha richiamato l’attenzione sul rischio che interessi commerciali di aziende farmaceutiche, diagnostiche o di dispositivi possano influenzare strumenti utilizzati dai medici proprio nel momento in cui formulano un giudizio. Nina Singh e Michelle Mello, rispondendo al commento, hanno osservato che la soluzione teoricamente più semplice sarebbe evitare completamente la pubblicità all’interno di questi sistemi, ma che un modello del genere potrebbe essere difficile da sostenere se l’advertising dovesse diventare economicamente più interessante degli abbonamenti.
Il problema va molto oltre il banner. Immaginiamo un medico che chieda a un clinical AI quali alternative terapeutiche considerare in una determinata situazione. Non è necessario che la piattaforma produca una raccomandazione palesemente sponsorizzata per generare un effetto commerciale. Può bastare l’ordine in cui vengono presentate le opzioni, la selezione degli studi utilizzati per sintetizzare l’evidenza, la maggiore visibilità assegnata a una fonte, il modo in cui vengono formulate le differenze tra trattamenti o persino ciò che non compare nella risposta. In un motore di ricerca tradizionale il contenuto sponsorizzato è generalmente identificabile. In una risposta generativa la gerarchia dell’informazione è parte stessa del prodotto.
“Il vero problema non sarà stabilire se dentro un clinical AI ci sia o meno pubblicità. Sarà capire se un interesse commerciale può modificare il percorso con cui quella risposta viene costruita. Se il medico non vede più una lista di risultati ma riceve direttamente una sintesi, trasparenza significa rendere comprensibile non soltanto chi ha pagato, ma anche perché alcune evidenze sono entrate nella risposta e altre no”, osserva Francesco Maria Avitto, Direttore Editoriale Homnya.
Per il pharma questa è una frontiera delicatissima ma inevitabile. Gli strumenti AI diventeranno progressivamente uno dei luoghi nei quali gli HCP cercano informazioni. Essere assenti da questi ecosistemi potrebbe significare perdere rilevanza; entrarci senza regole chiare potrebbe aprire problemi regolatori e reputazionali molto più grandi di quelli conosciuti nella pubblicità digitale tradizionale. Il punto non è demonizzare qualsiasi modello commerciale: molti strumenti clinici avranno bisogno di essere finanziati. Il punto è costruire una separazione verificabile tra ciò che deriva dall’evidenza e ciò che deriva da una relazione commerciale. Perché quando l’algoritmo smette di mostrarci dieci risultati e comincia a dirci direttamente cosa dobbiamo sapere, la trasparenza non può più essere confinata a una piccola etichetta “sponsored”.
