Sfida tra medici e intelligenza artificiale? Forse, ma con l’obiettivo di guadagnare un alleato importante. In uno studio guidato dal Dr. Adam Rodman a Boston, il modello GPT-4 di ChatGPT è stato messo sotto i riflettori, cercando di analizzare le sue capacità diagnostiche e addirittura dimostrando come l’intelligenza artificiale possa superare i medici in precisione. Seguendo dei casi clinici, GPT-4 ha raggiunto un impressionante 90% di accuratezza, rispetto al 76% ottenuto dai medici che lo hanno utilizzato come supporto e al 74% di chi ha impiegato risorse tradizionali.
Tuttavia, questi risultati evidenziano un problema: molti professionisti sanitari non sanno sfruttare appieno le potenzialità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Questa mancanza di familiarità porta a sottoutilizzare strumenti che potrebbero migliorare la qualità del processo diagnostico. Secondo il Dr. Rodman, gli LLM dovrebbero essere visti come estensioni del medico, in grado di offrire secondi pareri preziosi.
Lo studio ha anche sottolineato un limite culturale: i professionisti del settore tendono a rimanere legati alla loro diagnosi iniziale, ignorando talvolta i suggerimenti dell’AI. L’integrazione efficace di strumenti come il modello GPT-4 richiede non solo l’accesso alla tecnologia, ma anche una formazione mirata per i medici e una maggiore consapevolezza delle sue potenzialità.
ChatGPT da solo è più efficace, ma l’integrazione è la sfida
Un’ulteriore ricerca, basata su un trial clinico randomizzato condotto tra novembre e dicembre 2023, ha valutato l’impatto di un LLM sul ragionamento diagnostico di 50 medici. Il risultato? L’uso combinato di LLM e risorse convenzionali non ha portato a miglioramenti significativi rispetto all’uso esclusivo di risorse tradizionali.
Sorprendentemente, l’LLM da solo ha totalizzato il 16% in più rispetto al gruppo tradizionale, dimostrando una maggiore efficacia quando non mediato dall’intervento umano. Un altro dato interessante riguarda il tempo impiegato: i medici con accesso all’LLM hanno completato i casi in meno tempo, anche se la differenza non è stata statisticamente significativa. Ciò suggerisce che l’AI può accelerare il processo diagnostico, ma non sempre migliorare la qualità del ragionamento medico.
La ricerca conclude che, sebbene gli LLM abbiano un grande potenziale, serve uno sviluppo tecnologico e formativo per massimizzare i benefici di questa collaborazione tra medici e AI. L’idea non è quella di sostituire il medico, ma di creare una sinergia efficace tra umanità e tecnologia. In un’epoca in cui l’AI è sempre più presente nella sanità, la sfida non è solo tecnologica, ma anche culturale e formativa. La strada per una vera integrazione tra medici e intelligenza artificiale è ancora lunga, ma i primi passi sono stati compiuti con risultati promettenti.
