Un ospedale di Bruxelles esegue Qwen3 sui propri server come assistente dentro la cartella clinica

Il problema

I medici passano gran parte della giornata nella cartella clinica elettronica (il fascicolo digitale del paziente dell'ospedale). L'articolo osserva che i medici del pronto soccorso di questo ospedale dedicano in media 20 minuti per paziente alla lettura dei documenti precedenti prima di una visita. Inoltre gli ospedali non possono inviare dati dei pazienti a chatbot esterni senza violare norme sulla privacy come il GDPR dell'UE.

Cosa hanno costruito

Le Cliniques universitaires Saint-Luc, ospedale universitario di Bruxelles, hanno realizzato un assistente conversazionale dentro il sistema di cartella clinica Epic. Funziona con Qwen3-235B, un modello open-weight di Alibaba. Open-weight significa che i file del modello sono pubblici, quindi un'organizzazione può eseguirlo sui propri server invece di rivolgersi al servizio di un fornitore.

L'assistente risponde alle domande usando la cartella del paziente in esame, i documenti della rete sanitaria regionale belga, le procedure dell'ospedale e una selezione di letteratura medica. Ogni risposta elenca le fonti utilizzate, con link che si aprono all'interno della cartella.

Come ci sono riusciti

L'ospedale ha organizzato prima dei workshop con i medici per raccogliere e ordinare i casi d'uso. L'accesso alle informazioni è venuto per primo, quindi il team ha costruito un assistente basato sul recupero dei documenti. La generazione aumentata dal recupero (RAG) significa che il sistema cerca i documenti pertinenti e li passa al modello prima che risponda.

Tutto funziona su un server acquistato dall'ospedale, con 8 chip NVIDIA H200, sulla rete ospedaliera e senza connessione a internet esterna per la parte centrale del sistema. Una rete di «champion» tra i medici ha contribuito alla progettazione e ai test. Il responsabile della protezione dei dati dell'ospedale è stato consultato e prima del lancio è stata completata una valutazione d'impatto sulla protezione dei dati. Il team ha notificato lo strumento all'agenzia belga dei medicinali come dispositivo medico sviluppato internamente.

Risultati

In un pilota di un mese, 28 medici di nove specialità hanno avuto 482 conversazioni e il 64% ha usato l'assistente ogni giorno. Dopo il pilota lo strumento è stato aperto a tutto l'ospedale, compresi infermieri e studenti. Tra l'8 maggio e il 13 ottobre 2025, 1.028 utenti hanno avuto 14.910 conversazioni e 561 di loro (54,6%) lo hanno usato almeno una volta a settimana.

L'uso prevalente è stato trovare informazioni (36,8% delle conversazioni) e riassumere cartelle (26,5%). La stesura di note ha rappresentato il 20,7% e il supporto alle decisioni cliniche l'11,0%. Secondo gli autori, il personale usa lo strumento come ausilio informativo più che come strumento diagnostico.

Cosa è andato storto

Lo studio non ha verificato se l'assistente fa risparmiare tempo o migliora le cure. Il feedback del pilota ha mostrato delle lacune: gli utenti hanno segnalato la mancanza di contesto, come i referti di anatomia patologica, e una risposta ha interpretato male un punteggio di rischio. Il numero di valutazioni è calato in produzione, quindi l'ospedale prevede un campionamento casuale e controlli automatici delle conversazioni.

Cosa replicare

Partite dalle attività informative che il personale già richiede, integrate lo strumento nel sistema principale e mettete a budget il monitoraggio dopo il lancio.