AI e dati clinici per prevenire la violenza sulle donne

Queste iniziative italiane fanno parte di un ecosistema più ampio di progetti internazionali che sperimentano approcci complementari. In Europa, per esempio, il progetto Shield finanziato dalla Commissione Ue agisce soprattutto nell’ambiente digitale frequentato dagli adolescenti, utilizzando chatbot e sistemi di analisi linguistica per riconoscere segnali di controllo, manipolazione e abuso nelle comunicazioni quotidiane.

Fuori dall’Europa, le esperienze sono altrettanto significative. In Canada, l’Institute for clinical evaluative sciences (Ices) utilizza le informazioni di grandi banche dati sanitarie per individuare correlazioni tra accessi ripetuti, tipologie di traumi e successivi interventi dei servizi antiviolenza. Le analisi di Ices hanno restituito mappe territoriali e indicatori utili a individuare zone e gruppi di popolazione in cui la violenza tende a emergere più tardi rispetto ai primi segnali clinici.

Nel Regno Unito, nel sud est del Paese, servizi sanitari e forze dell’ordine sperimentano modelli che integrano dati clinici, storici e sociali per stimare la probabilità che una situazione già nota degeneri. Non sostituiscono la valutazione umana, ma affinano la capacità di allocare risorse e orientare gli interventi in caso di necessità.

Negli Stati Uniti, network sanitari come Kaiser Permanente impiegano modelli avanzati di apprendimento automatico sulle cartelle cliniche elettroniche per identificare anomalie ricorrenti: lesioni apparentemente accidentali, accessi delle pazienti ravvicinati nel tempo, prescrizioni discontinue di analgesici o ansiolitici. In diverse pubblicazioni, questi modelli hanno superato gli strumenti manuali tradizionali nella capacità predittiva sugli esiti più gravi, quando utilizzati sotto stretto controllo clinico.

La logica operativa è simile ovunque: le informazioni sono anonime e processate con tecniche di estrazione semantica, vengono individuate variabili di contesto come frequenza dei traumi, spiegazioni incongruenti, pattern temporali, il modello viene addestrato su casi già noti e, dopo una lunga fase di verifica con esperti umani, restituisce un indicatore statistico. La responsabilità dell’interpretazione rimane però sempre nelle mani del professionista.

Il valore di questi strumenti è evidente quando si considera che la violenza domestica raramente si manifesta con un singolo episodio grave, dal momento che spesso è preceduta da una sequenza di segnali distribuiti nel tempo. Ridurre il divario fra quei primi segnali e l’avvio di un percorso di protezione può evitare l’intensificazione di atti violenti che diventano irreversibili. Questa capacità anticipatoria rappresenta il contributo concreto dei sistemi predittivi.

L’aspetto economico è altrettanto rilevante. La violenza di genere produce costi elevatissimi per i sistemi pubblici in termini di accessi in ospedale ripetuti, ricoveri, assenze lavorative, cure psicologiche, spese giudiziarie. La prevenzione, soprattutto quando possibile in fase precoce, riduce in modo significativo questi costi. Investire in tecnologie predittive e nella capacità dei servizi di rispondere in modo tempestivo può generare risparmi strutturali, oltre che benefici sanitari e sociali.

Sul piano normativo, queste tecnologie sono in linea con gli obblighi internazionali che richiedono agli Stati di rafforzare i meccanismi di individuazione precoce, come previsto dalla Convenzione di Istanbul. Allo stesso tempo, devono rispettare i principi stabiliti dall’AI Act europeo ( il primo regolamento dell’Ue che stabilisce un quadro giuridico per l’intelligenza artificiale, ndr), che richiede trasparenza, verificabilità e pieno controllo umano. È un equilibrio che richiede investimenti non solo in tecnologia, ma in governance, formazione e supervisione indipendente.

La presidente della Fondazione CRT, Anna Maria Poggi, sintetizza questa visione: «La tecnologia, quando è guidata da responsabilità e da una visione etica, può diventare un alleato prezioso nella tutela delle persone più vulnerabili. Per questo la Fondazione CRT ha sostenuto fin dall’inizio il progetto ViDeS, che mette l’intelligenza artificiale al servizio della prevenzione della violenza di genere, aiutando a riconoscere più rapidamente segnali spesso invisibili - dichiara al Sole 24 Ore - ViDeS rappresenta un passo avanti concreto per supportare il lavoro dei professionisti sanitari e rafforzare la rete di protezione attorno alle donne. Il progetto nasce da una collaborazione scientifica di grande valore, che unisce competenze diverse, un capitale prezioso del nostro territorio».

I progetti predittivi di fatto offrono alle donne benefici concreti. Permettono di riconoscere segnali di rischio fin dalle fasi iniziali e di attivare percorsi di protezione personalizzati, con accesso a centri antiviolenza e supporto mirato, attraverso spazi in cui le vittime possono far emergere la propria esperienza in un contesto sicuro e senza giudizi. Grazie all’integrazione tra ospedali, medici di base e servizi territoriali, questi progetti favoriscono un accesso più rapido e coordinato alle risorse disponibili, garantendo continuità assistenziale e riducendo il rischio che le donne restino escluse dai percorsi di tutela.

In questo modo, la tecnologia diventa uno strumento concreto per aumentare la protezione e il sostegno a chi vive situazioni di violenza. La tecnologia non sostituisce la relazione di cura, non decide e non giudica. Rende però possibile identificare prima ciò che oggi si rischia ancora di affrontare troppo tardi. In un ambito in cui il fattore tempo può determinare differenze drammatiche negli esiti, questo tipo di innovazione rappresenta un’opportunità concreta per intervenire con maggiore tempestività e costruire politiche pubbliche basate su dati reali e verificabili.