L’AI ha superato i medici umani nell’accuratezza di diagnosi di pronto soccorso

Lo rivela uno studio effettuato su 76 pazienti pubblicato sulla rivista Science da un team di Harvard Medical School

2 min.

L’AI ha superato i medici umani nell’accuratezza di diagnosi di pronto soccorso

Uno studio pubblicato sulla prestigiosa rivista Science da un team di Harvard Medical School e del Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston ha messo a confronto le diagnosi di medici specialisti con quelle generate dai modelli di OpenAI, o1 e 4o.

I ricercatori hanno analizzato 76 pazienti reali arrivati al pronto soccorso, sottoponendo sia i medici che l’intelligenza artificiale alle stesse identiche informazioni disponibili nelle cartelle cliniche elettroniche, senza alcuna pre-elaborazione dei dati. Il risultato ha sorpreso molti: nella fase critica del triage iniziale, l’AI ha individuato la diagnosi corretta nel 67% dei casi, contro il 50–55% dei medici umani. Con più informazioni a disposizione, la precisione dell’AI saliva all’82%, superando comunque i clinici esperti.

L’AI si è dimostrata particolarmente brava nei casi più complessi e rari, inclusi scenari reali pubblicati sul New England Journal of Medicine, notoriamente difficili e pieni di dettagli fuorvianti. Un esempio concreto è stato quello di un paziente con embolia polmonare che sembrava non rispondere ai farmaci, l’AI ha ipotizzato una storia di lupus, una malattia autoimmune che può causare infiammazione cardiaca, orientando così la diagnosi in modo decisivo. “Abbiamo testato il modello contro ogni benchmark esistente, e ha superato sia i modelli precedenti che i nostri medici di riferimento”, ha dichiarato Arjun Manrai, a capo del laboratorio di AI della Harvard Medical School e tra i principali autori dello studio.

Tuttavia, nessuno tra i ricercatori si spinge a dire che l’AI sia in grado sostituire completamente i dottori. “Non credo che i nostri risultati significhino che l’AI rimpiazzi i medici”, ha precisato lo stesso Manrai. Il passo successivo, e il più difficile, sarà testare questi sistemi in contesti clinici reali e attivi, con trial progettati per misurare se migliorano davvero gli esiti per i pazienti, non solo la precisione delle diagnosi.

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