Percezioni pubbliche dell’IA in sanità: analisi BERTopic e sentiment su discussioni Reddit su larga scala

Lo studio rappresenta un'analisi innovativa della percezione pubblica dell'intelligenza artificiale in ambito sanitario condotta su una scala senza precedenti. La metodologia combina tecniche avanzate di natural language processing (BERTopic) con l'analisi del sentiment per estrarre insight qualitativi e quantitativi dalle discussioni spontanee degli utenti Reddit. Il campione analizzato è particolarmente robusto, includendo 36.555 contributi pubblicati in un periodo critico di 5 anni (marzo 2020-marzo 2025), un arco temporale che cattura l'evoluzione della percezione pubblica dalle prime applicazioni dell'IA medica fino alla recente diffusione massiccia dei modelli generativi. La scelta di Reddit come fonte primaria è metodologicamente significativa: la piattaforma fornisce discussioni autentiche, non censurate e rappresentative della popolazione online con interesse per tematiche scientifico-sanitarie, evitando i bias del discorso ufficiale o mediatico. La distribuzione sentimentale complessiva (41,4% positivo, 23,8% neutro, 35,1% negativo) rivela un panorama sfumato: sebbene il sentiment positivo prevalga, la percentuale negativa del 35,1% è sufficientemente elevata da indicare preoccupazioni strutturate nella comunità. L'identificazione di sei domini tematici fornisce una mappa della complessità percettiva: mentre alcune aree (ausiliare medico, piattaforme) potrebbero essere percepite come meno minacciose, altri domini (regolamentazione medica, questioni di workforce) emergeranno come fonti di conflitto. Particolarmente rilevante è la variazione temporale del sentiment correlata alla diffusione dei modelli generativi, suggerendo che la percezione pubblica non è statica ma altamente reattiva agli sviluppi tecnologici. Nel contesto della letteratura esistente, questo studio colma un gap significativo: mentre la ricerca precedente su AI e sanità si è focalizzata su fattori tecnici o su campioni limitati di stakeholder qualificati (medici, policy maker), questo approccio cattura il 'polso' della popolazione generale, un elemento cruciale per l'implementazione responsabile e accettata dell'IA in medicina. Le preoccupazioni specificamente identificate (maturità tecnologica, commercializzazione, privacy, sostituzione medica) ecoggiano inquietudini note dalla ricerca su tecnologie emergenti in sanità, ma vengono qui quantificate e contestualizzate in tempo reale. Questo impianto metodologico apre possibilità di monitoraggio continuo della percezione pubblica, essenziale per interventi di comunicazione scientifica e policy mirate.