Uno studio di portata enorme, appena pubblicato su Nature Health, ha messo nero su bianco un dato che fa riflettere: l’esposizione ai pesticidi in ambito agricolo potrebbe aumentare il rischio di cancro fino al 150%. E non parliamo di sostanze già riconosciute come cancerogene. Parliamo di pesticidi considerati singolarmente “sicuri” dall’Organizzazione Mondiale della Sanità. Il punto, ed è qui che la faccenda si fa interessante, è che nessuno li incontra mai da soli. Nel mondo reale, queste sostanze si mescolano tra loro nell’acqua, nel cibo, nell’aria. E quando agiscono insieme, il quadro cambia radicalmente.

La ricerca è frutto della collaborazione tra Institut Pasteur, IRD, Università di Tolosa e l’Istituto Nazionale delle Malattie Neoplastiche del Perù. Proprio il Perù è stato scelto come campo d’indagine, e non a caso. Il paese sudamericano presenta un mosaico perfetto per questo tipo di analisi: agricoltura intensiva, ecosistemi diversificati, forti disuguaglianze sociali e geografiche. In alcune comunità rurali e indigene, le persone risultano esposte contemporaneamente a circa 12 pesticidi diversi a concentrazioni elevate. Un cocktail chimico quotidiano di cui, fino ad oggi, si sapeva troppo poco.

Come è stata misurata la correlazione tra pesticidi e tumori

Il gruppo di ricerca ha costruito modelli dettagliati per tracciare la dispersione ambientale di 31 pesticidi largamente utilizzati, coprendo un arco temporale di sei anni, dal 2014 al 2019. Questo ha permesso di generare mappe ad alta risoluzione delle zone a maggior rischio di esposizione. Il passo successivo è stato sovrapporre queste mappe ai dati sanitari di oltre 150.000 pazienti oncologici registrati tra il 2007 e il 2020.

Il risultato? Le aree con maggiore esposizione ai pesticidi mostravano tassi di cancro significativamente più alti. Jorge Honles, dottore in epidemiologia all’Università di Tolosa, ha spiegato che per la prima volta è stato possibile collegare, su scala nazionale, la presenza di miscele di pesticidi nell’ambiente a un aumento concreto del rischio oncologico. Non un sospetto, ma una correlazione solida e misurabile.

Danni silenziosi che precedono la malattia

Forse l’aspetto più inquietante della ricerca riguarda ciò che succede nel corpo molto prima che un tumore venga diagnosticato. Gli studi molecolari condotti presso l’Institut Pasteur, guidati da Pascal Pineau, hanno dimostrato che i pesticidi possono interferire con i meccanismi che mantengono le cellule sane e funzionanti. Il fegato, in particolare, gioca un ruolo centrale perché filtra gran parte delle sostanze chimiche che entrano nell’organismo. Queste alterazioni biologiche si accumulano nel tempo senza dare sintomi evidenti, rendendo i tessuti progressivamente più vulnerabili a infezioni, infiammazioni e stress ambientali.

La portata di queste scoperte va ben oltre il Perù. Lo studio mette in discussione l’intero approccio alla valutazione del rischio chimico, quello che analizza una sostanza alla volta e stabilisce soglie di sicurezza che, alla prova dei fatti, potrebbero non significare granché. Fenomeni climatici come El Niño, poi, complicano ulteriormente il quadro, modificando sia l’uso dei pesticidi sia il modo in cui si diffondono nell’ambiente. Le comunità più vulnerabili, quelle indigene e rurali, continuano a pagare il prezzo più alto. Il team di ricercatori intende proseguire le indagini sui meccanismi biologici coinvolti, con l’obiettivo di fornire strumenti concreti per politiche sanitarie che tengano finalmente conto di come funziona davvero l’esposizione ai pesticidi nella vita di tutti i giorni.

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Uno studio svedese di proporzioni enormi dimostra che l’intelligenza artificiale è in grado di identificare le persone a maggior rischio di melanoma usando dati sanitari già disponibili nei sistemi ospedalieri. Non parliamo di tecnologie futuristiche o di strumenti sperimentali confinati in qualche laboratorio: parliamo di informazioni che già esistono, come età, sesso, diagnosi pregresse, farmaci assunti e condizioni socioeconomiche. Il punto è che nessuno, fino ad ora, le aveva messe insieme in questo modo.

La ricerca, condotta dall’Università di Göteborg in collaborazione con il Politecnico Chalmers, ha analizzato i dati dell’intera popolazione adulta svedese. Oltre sei milioni di individui inclusi nel dataset, di cui 38.582 hanno sviluppato un melanoma nell’arco di cinque anni. Una percentuale apparentemente piccola, lo 0,64%, ma che in termini assoluti rappresenta un numero impressionante di persone. E soprattutto, un numero che l’intelligenza artificiale riesce ora a prevedere con una precisione notevole.

Martin Gillstedt, dottorando alla Sahlgrenska Academy e statistico presso il Dipartimento di Dermatologia dell’ospedale universitario Sahlgrenska, ha spiegato che i dati già presenti nei sistemi sanitari possono essere usati in modo molto più strategico di quanto si faccia oggi. Non è uno strumento già attivo nella pratica clinica quotidiana, ma i risultati parlano chiaro.

I modelli avanzati superano nettamente i metodi tradizionali

Qui la differenza si fa concreta. Il modello di machine learning più avanzato testato dai ricercatori è riuscito a distinguere correttamente chi avrebbe sviluppato un melanoma da chi no nel 73% dei casi. Usando solo età e sesso, la precisione si fermava al 64%. Può sembrare un salto modesto in percentuale, ma nella pratica clinica quel margine cambia tutto.

La cosa ancora più interessante è che, restringendo il campo a gruppi più piccoli e ad alto rischio, la probabilità di sviluppare un melanoma entro cinque anni arrivava addirittura al 33%. Un dato che fa riflettere, perché significa che l’intelligenza artificiale non si limita a fare previsioni generiche: riesce a isolare con precisione le persone che hanno davvero bisogno di attenzione medica immediata.

Sam Polesie, professore associato di Dermatologia all’Università di Göteborg, ha sottolineato come uno screening mirato su gruppi ristretti e ben identificati potrebbe rendere il monitoraggio più accurato e, allo stesso tempo, più sostenibile per il sistema sanitario. In pratica, si tratterebbe di portare i dati di popolazione dentro la medicina di precisione, affiancando le valutazioni cliniche tradizionali con strumenti predittivi.

Verso uno screening personalizzato del melanoma

I ricercatori non nascondono che servono ancora studi aggiuntivi e decisioni politiche prima che questo approccio possa entrare nella routine ospedaliera. Però il segnale è forte. L’idea che algoritmi addestrati su dati di registro su larga scala possano guidare strategie di screening personalizzato per il melanoma non è più fantascienza. È una possibilità concreta, supportata da numeri solidi e da una base dati che poche altre ricerche al mondo possono vantare.

Quello che colpisce davvero è la semplicità dell’intuizione alla base di tutto: le informazioni ci sono già, basta saperle leggere nel modo giusto. E l’intelligenza artificiale, evidentemente, sa farlo meglio di quanto chiunque si aspettasse.

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Le stampanti da ufficio sono ovunque. In ogni corridoio, in ogni angolo di ogni azienda, fanno il loro lavoro in silenzio. Eppure, quando si parla di sicurezza informatica aziendale, quasi nessuno pensa a loro. È un po’ come chiudere a chiave tutte le porte di casa e lasciare spalancata la finestra del bagno. Ed è esattamente questo il punto sollevato da Kevin Pickhart, Executive Chairman di Pharos, durante un recente episodio del format Apple @ Work: le stampanti rappresentano un rischio sicurezza nascosto e troppo spesso ignorato, anche nelle organizzazioni che investono milioni in protezione degli endpoint e delle reti.

Il tema è meno banale di quanto possa sembrare. Ogni volta che qualcuno stampa un documento in ufficio, quel file attraversa una serie di passaggi digitali. Viene inviato a un server, elaborato, messo in coda, trasferito alla stampante. In ognuno di questi passaggi, i dati possono essere intercettati, copiati o manipolati. Parliamo di contratti, dati finanziari, informazioni sanitarie, documenti legali. Roba seria, insomma. Eppure i flussi di stampa restano fuori dal perimetro di protezione nella stragrande maggioranza delle aziende.

Perché il modello zero trust deve includere anche la stampa

Chi lavora nell’IT conosce bene il concetto di zero trust. È quel modello di sicurezza che, in parole semplici, non si fida di niente e di nessuno per default. Ogni accesso, ogni dispositivo, ogni utente deve essere verificato prima di ottenere qualsiasi tipo di autorizzazione. È diventato lo standard per proteggere reti, applicazioni cloud, dispositivi mobili e computer portatili. Ma c’è un buco enorme in questa strategia, e quel buco ha la forma di una stampante multifunzione.

Pickhart lo ha spiegato in modo piuttosto diretto: le aziende investono enormi risorse per proteggere laptop e smartphone, implementano autenticazione a più fattori, segmentano le reti, monitorano ogni singolo pacchetto dati. Poi però lasciano che chiunque, senza alcuna verifica, invii documenti sensibili a una stampante di rete condivisa da decine di persone. I fogli restano lì nel vassoio di uscita, a disposizione di chiunque passi. E il file resta nella memoria della stampante, spesso senza alcuna crittografia.

Questo scenario è particolarmente critico per le organizzazioni che utilizzano dispositivi Apple in ambito enterprise. La piattaforma Apple è nota per il suo approccio rigoroso alla privacy e alla sicurezza. Strumenti come Mosyle, che integra in un’unica piattaforma la gestione, il deploy e la protezione dei dispositivi Apple aziendali, permettono di controllare in modo capillare ogni aspetto dell’ecosistema. Ma se il flusso di stampa resta scoperto, tutto quel lavoro di blindatura rischia di avere una falla proprio dove meno ce lo si aspetta.

Come affrontare il problema in modo concreto

La buona notizia è che esistono soluzioni. Pharos, ad esempio, si occupa proprio di questo: portare la logica della sicurezza zero trust anche dentro i processi di stampa. Autenticazione dell’utente prima del rilascio del documento, crittografia dei dati in transito, cancellazione automatica dei file dalla memoria della stampante dopo l’uso. Sono misure che, una volta implementate, diventano trasparenti per chi lavora e non rallentano nulla.

Il messaggio che emerge da questa conversazione è chiaro. Non basta proteggere i dispositivi e le reti se poi si lascia una porta aperta nei flussi di stampa. Le stampanti da ufficio non sono più semplici periferiche: sono computer connessi alla rete, con memoria interna, sistemi operativi e, potenzialmente, vulnerabilità sfruttabili. Trattarle come tali non è paranoia. È buon senso, soprattutto in un’epoca in cui le minacce informatiche diventano ogni giorno più sofisticate e i dati aziendali valgono più di qualsiasi hardware.

Chi gestisce flotte di dispositivi Apple in azienda farebbe bene a inserire anche questo tassello nella propria strategia di sicurezza informatica. Perché la catena è forte quanto il suo anello più debole. E quell’anello, spesso, stampa in bianco e nero nell’angolo dell’ufficio.

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Milioni di persone nel mondo si rivolgono a ChatGPT e ad altri chatbot basati su intelligenza artificiale per ricevere consigli di tipo terapeutico. Una tendenza in crescita esponenziale, che però solleva interrogativi enormi. Una ricerca appena pubblicata dalla Brown University lancia un allarme che non si può ignorare: anche quando viene esplicitamente istruita a comportarsi come un terapeuta qualificato, l’intelligenza artificiale viola sistematicamente gli standard etici fondamentali della salute mentale.

Non si parla di piccole imprecisioni o risposte un po’ goffe. Si parla di 15 categorie distinte di rischio etico, emerse dal confronto diretto tra le risposte generate dai chatbot, quelle di consulenti alla pari e quelle di psicologi abilitati. E il quadro che ne esce è, francamente, preoccupante.

Quindici rischi che nessuno dovrebbe sottovalutare

I ricercatori hanno analizzato nel dettaglio le interazioni, scoprendo che i chatbot tendono a gestire in modo inadeguato le situazioni di crisi. Parliamo di momenti in cui una persona potrebbe esprimere pensieri suicidari o autolesionistici. Un terapeuta umano, anche alle prime armi, sa che in quei frangenti esistono protocolli precisi, parole da evitare, azioni da intraprendere immediatamente. Un modello linguistico, per quanto sofisticato, non possiede quella sensibilità clinica. Risponde con formule che possono sembrare rassicuranti ma che, nella sostanza, mancano il bersaglio.

C’è poi il problema del rinforzo di credenze dannose. Se una persona esprime convinzioni distorte su sé stessa o sul mondo, un buon professionista lavora per mettere in discussione quei pensieri, con delicatezza ma con fermezza. ChatGPT e i suoi simili, invece, tendono a validare, ad assecondare, a cercare di compiacere l’utente. Perché in fondo è quello per cui sono stati progettati: generare risposte gradite. Il che, in un contesto terapeutico, può fare danni seri.

Un altro aspetto che lo studio mette in evidenza riguarda i bias nelle risposte. L’intelligenza artificiale non è neutrale. Riflette i pregiudizi presenti nei dati su cui è stata addestrata, e questo può tradursi in risposte che trattano in modo diverso persone di etnie, generi o orientamenti sessuali differenti. In ambito clinico, questo è inaccettabile.

Empatia simulata: il rischio più subdolo

Forse la scoperta più inquietante dello studio è ciò che i ricercatori hanno definito empatia ingannevole. I chatbot sono bravissimi a produrre frasi che suonano comprensive, calde, quasi affettuose. “Capisco come ti senti”, “Dev’essere davvero difficile per te”. Parole giuste, tono giusto. Ma dietro non c’è nessuna comprensione reale. È una simulazione. E il problema è che funziona: le persone si sentono ascoltate, si aprono, si fidano. Costruiscono un legame con qualcosa che, semplicemente, non può ricambiarlo.

Questo non significa che ChatGPT o strumenti simili siano inutili in assoluto. Possono avere un ruolo nel fornire informazioni generiche sulla salute mentale, nel suggerire risorse, nell’abbassare la soglia di accesso per chi non riesce a parlare con nessuno. Ma spacciare queste interazioni per terapia, o anche solo per qualcosa che le assomiglia, è pericoloso.

La ricerca della Brown University ricorda una cosa fondamentale: la salute mentale non è un ambito in cui si può improvvisare, nemmeno con la tecnologia più avanzata disponibile. Chi soffre merita risposte autentiche, competenze reali e, soprattutto, qualcuno dall’altra parte che capisca davvero cosa sta succedendo. Non un algoritmo che finge di farlo molto bene.

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