Medicina e intelligenza artificiale, limiti e potenzialità della tecnologia
Medicina e AI, due discipline a confronto che in futuro potrebbero collaborare nel prendere decisioni cliniche complesse. La ricerca dell’Università di Osaka
Un nuovo studio condotto dalla Graduate School of Medicine dell’Università Metropolitana di Osaka riporta al centro dell’attenzione il rapporto tra intelligenza artificiale generativa e medicina. Secondo quanto condiviso dai ricercatori, infatti, sono in corso dei cambiamenti complessi, che delineano uno scenario in costante evoluzione dove le capacità diagnostiche dei modelli AI mostrano delle potenzialità interessanti ma anche molti limiti rispetto a quelle dei medici esperti, che potrebbero pregiudicarne l’adozione clinica su larga scala.
L’AI può essere utilizzata nel settore medico?
Il lavoro dei ricercatori della Graduate School of Medicine ha preso in esame alcuni modelli AI più utilizzati come GPT-4, Claude 3 Sonnet, Gemini 1.5 Pro e LLaMA 3 70B, mettendo a confronto le loro performance diagnostiche in vari ambiti della medicina.
I modelli AI sono riusciti a ottenere risultati simili a quelli di medici non specialisti (un’accuratezza media dell’AI del 52,1%), senza mostrare differenze statisticamente significative. Tuttavia, nel confronto con medici specialisti sono emersi tutti i “limiti” della tecnologia, mostrando un divario del 15,8% a favore dei dottori in carne e ossa.
Un distacco piuttosto rilevante ma nonostante tutto i ricercatori si dicono ottimisti, sottolineando che con il progresso dei modelli tale gap potrebbe ridursi in tempi ragionevolmente brevi.
Oltretutto, stando sempre ai dati della ricerca, sono venute alla luce altre particolarità interessanti dove vengono evidenziate migliori performance in alcuni ambiti specifici, come la dermatologia dove l’AI ha ottenuto risultati superiori alla media.
Il perché è semplice: questa tecnologia eccelle nell’analisi dei pattern visivi e in discipline come la dermatologia, appunto, un’eventuale diagnosi si fonda proprio sull’analisi di immagini della pelle dei pazienti. Naturalmente, dietro c’è anche un ragionamento clinico complesso, capacità decisionali e valutazioni contestualizzate sul singolo paziente in cui l’intelligenza artificiale ancora arranca.
Infine, un’altra prospettiva interessante emersa dalla ricerca riguarda l’uso dell’AI nella formazione medica che potrebbe diventare un utilissimo strumento per “addestrare” studenti e specializzandi, simulando casi clinici complessi, fornendo feedback istantanei e aiutando nella valutazione delle competenze diagnostiche.
AI e medicina, sfide future
Nonostante il potenziale di questa tecnologia e i progressi a cui potremmo assistere da qui ai prossimi anni, i ricercatori hanno ancora diversi dubbi sulla trasparenza dei modelli AI che, in molti casi, non specificano su quali dataset sono stati addestrati. Ciò pone seri interrogativi sull’attendibilità dei risultati e sulla possibilità che l’AI possa agire con bias impliciti, specialmente quando viene utilizzata per scenari differenti rispetto ai dati originari.
Per questo motivo, il primo passo da compiere è garantire una maggiore trasparenza sui dati che devono essere eticamente validati, chiari e tracciabili.
Lo studio si chiude con una riflessione cruciale: al momento l’AI generativa non è ancora in grado di sostituire i medici, soprattutto nei casi clinici più complessi. Tuttavia potrebbe giocare un ruolo chiave come alleato diagnostico, auspicando un futuro in cui medicina e AI collaborano a stretto giro nella presa di decisioni cliniche.
