Creare un 'gemello digitale' della persona con obesità, una sorta di copia virtuale costruita attraverso i suoi dati clinici e biologici, sulla quale studiare differenti strategie di prevenzione e cura, prevedere la possibile risposta alle terapie e individuare il rischio di progressione verso le complicanze più gravi. È una delle frontiere sulle quali sta lavorando la Società Italiana dell'Obesità (SIO), attraverso un progetto di raccolta e analisi dei dati che vede oggi impegnati in particolare il centro di Palermo e il centro per l'intelligenza artificiale di Humanitas e che potrà progressivamente coinvolgere altri centri Sio. Il progetto è stato presentato in occasione del Congresso nazionale Sio Wip 2026.
    L'obiettivo è costruire nel tempo un grande patrimonio di informazioni provenienti dai pazienti con obesità. "Oggi chi possiede dati di qualità possiede una straordinaria ricchezza scientifica - spiega Roberto Vettor, Past President Sio e Direttore scientifico del Centro per le Malattie Metaboliche e della Nutrizione di Humanitas -.
    Quanto più ampia è la casistica sulla quale possiamo lavorare, tanto maggiore può diventare la precisione degli algoritmi.
    L'obiettivo è utilizzare queste informazioni per fenotipizzare meglio le persone con obesità, studiare la probabilità di risposta o di mancata risposta alle terapie e individuare chi presenta un rischio maggiore di progressione verso le complicanze. In prospettiva possiamo arrivare a costruire il gemello digitale del paziente, sul quale simulare interventi che naturalmente non potremmo sperimentare direttamente sulla persona".
    La costruzione di una banca dati italiana ha un valore particolare anche in presenza di grandi archivi internazionali.
    Popolazioni differenti possono infatti presentare caratteristiche biologiche, metaboliche, ambientali e comportamentali differenti, spiegano gli esperti, e gli algoritmi sviluppati su enormi popolazioni straniere non necessariamente descrivono con la stessa precisione quella italiana.
    "L'intelligenza artificiale non deve sostituire il medico, ma permettergli di leggere insieme una quantità di informazioni che nessun essere umano potrebbe elaborare contemporaneamente - afferma Silvio Buscemi, Presidente Sio -. La prospettiva più interessante dell'IA è proprio questa: passare progressivamente dalla cura dell'obesità alla cura di quella specifica persona con obesità". Dalla previsione del rischio alla risposta alle cure, la ricerca internazionale sta andando nella stessa direzione. Ad esempio, il problema del recupero del peso dopo il dimagrimento è diventato terreno di ricerca: un lavoro pubblicato su Current Obesity Reports propone di integrare informazioni metaboliche e caratteristiche biomeccaniche del tessuto adiposo con strumenti di IA per comprendere meglio i meccanismi che favoriscono il weight rebound e sviluppare in futuro strategie più personalizzate per prevenirlo. Ma la ricerca invita anche alla prudenza. Una delle revisioni più recenti, pubblicata su Frontiers in Endocrinology, dopo aver esaminato la letteratura sull'IA nella gestione dell'obesità conclude che le evidenze cliniche direttamente attribuibili all'intelligenza artificiale sono ancora limitate ed eterogenee. L'indicazione degli autori è quindi netta: l'IA deve affiancare, non sostituire, la presa in carico multidisciplinare guidata dal medico.
    Il gemello digitale rappresenta una prospettiva avanzata: "cioè avere davanti il paziente reale e poter contemporaneamente studiare sul suo equivalente digitale scenari differenti, per arrivare un giorno a decisioni sempre più personalizzate", concludono gli esperti.