Un recente studio pubblicato sulla rivista Scienza dimostra che gli strumenti di intelligenza artificiale in grado di analizzare grandi quantità di informazioni mediche possono diagnosticare i pazienti del pronto soccorso con la stessa precisione, o addirittura migliore, dei medici umani in determinate circostanze. Lo studio chiarisce che l’intelligenza artificiale non sostituirà presto i medici umani.
Notizie CBC rapporti che la ricerca, che ha esaminato le prestazioni di grandi modelli linguistici in ambienti di pronto soccorso, rappresenta uno sviluppo significativo nella continua integrazione dell’intelligenza artificiale nei sistemi sanitari. Tuttavia, i professionisti medici sottolineano che questi progressi tecnologici sono destinati a integrare, e non a sostituire, le competenze umane nella cura dei pazienti.
Il dottor Adam Rodman, autore principale dello studio e medico del Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston, ha spiegato che la ricerca ha utilizzato un tipo specializzato di intelligenza artificiale noto come modello di ragionamento. A differenza dei modelli linguistici standard di grandi dimensioni, questi sistemi sono progettati per spiegare il loro processo di pensiero prima di fornire una risposta finale, imitando l’approccio alla risoluzione dei problemi dei medici umani.
“Un modello di ragionamento è diverso dal grande modello linguistico standard perché è stato incaricato di pensare ad alta voce, per risolvere problemi come gli esseri umani”, ha detto Rodman. Ha osservato che quando si esamina il modo in cui questi modelli di ragionamento effettuano le diagnosi, l’approccio ricorda i passaggi che un medico intraprenderebbe per risolvere un problema medico.
Lo studio ha condotto numerosi studi utilizzando sia casi di pazienti reali che scenari sintetici, attingendo a dati non strutturati presenti nei registri del pronto soccorso. I ricercatori hanno testato il modello o1-preview di OpenAI in tre punti critici dell’interazione del paziente: triage iniziale, visita medica al pronto soccorso e ricovero al reparto medico o all’unità di terapia intensiva. È importante sottolineare che tutti i test si basavano esclusivamente sui dati senza coinvolgere effettive interazioni medico-paziente o influenzare diagnosi e trattamenti reali.
In ogni fase della cura, al modello di intelligenza artificiale è stato chiesto di identificare la diagnosi più probabile in base alla presentazione dei sintomi. I risultati hanno mostrato che il modello poteva identificare sia la diagnosi esatta sia un’approssimazione molto ravvicinata, talvolta superando le prestazioni dei medici partecipanti.
“Ciò non significa che i computer possano fare medicina, ma nell’ambito di questo compito ristretto possono risolvere diagnosi meglio degli esseri umani”, ha affermato Rodman.
Nonostante i risultati promettenti, i professionisti medici sostengono che l’intelligenza artificiale non può replicare la valutazione completa fornita da medici qualificati. Il dottor Amol Verma, medico di medicina interna e scienziato presso il St. Michael’s Hospital di Toronto, lo ha definito un falso confronto per suggerire che gli strumenti di intelligenza artificiale sono superiori ai medici.
“Non conosco un solo medico che prenda tutte le sue decisioni basandosi esclusivamente su informazioni testuali”, ha detto Verma, sottolineando che l’esame fisico rimane cruciale per formulare diagnosi accurate.
Khatib ha illustrato questo punto con un recente caso di paziente in cui le informazioni del triage suggerivano una diagnosi basata sui sintomi, ma l’ascolto con uno stetoscopio rivelava una condizione completamente diversa. Ha sottolineato che l’intelligenza artificiale non può eseguire procedure fisiche come l’intubazione dei pazienti o l’applicazione di ingessature sugli arti feriti.
Lo studio deve affrontare alcune limitazioni e sfide. Rodman ha riconosciuto che sono necessarie ulteriori ricerche per capire come gli esseri umani e le macchine possano collaborare efficacemente in ambienti medici di emergenza, compresi studi clinici più solidi per garantire efficacia e sicurezza nel mondo reale.
L’impatto dell’intelligenza artificiale su ogni aspetto dell’economia americana, dalla produzione agli studi medici, è uno dei temi principali del bestseller istantaneo del direttore dei social media di Breitbart News Wynton Hall, Codice Rosso: La Sinistra, la Destra, la Cina e la corsa al controllo dell’IA.
La senatrice Marsha Blackburn (R-TN), che lo era nominato uno di TEMPOelogiate le 100 persone più influenti nel campo dell’intelligenza artificiale CODICE ROSSO come una “lettura obbligata”. Ha aggiunto: “Pochi comprendono la nostra lotta conservatrice contro la Big Tech come fa Hall”, rendendolo “qualificato in modo univoco per esaminare come possiamo utilizzare al meglio l’enorme potenziale dell’intelligenza artificiale, garantendo al tempo stesso che non sfrutti bambini, creatori e conservatori”. Il pluripremiato giornalista investigativo e fondatore di Public Michael Shellenberger chiama CODICE ROSSO “illuminante”, “allarmante” e descrive il libro come “un essenziale punto di partenza per coloro che sperano di sovvertire i piani autocratici delle Big Tech prima che sia troppo tardi”.
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Lucas Nolan è un reporter di Breitbart News che si occupa di questioni relative all’intelligenza artificiale, alla libertà di parola e alla censura online.
