Nei prossimi anni, l’assistenza clinica subirà con ogni probabilità un cambiamento di paradigma. I pazienti potrebbero trovarsi di fronte non a un medico, ma a un nuovo tipo di assistente: un  sistema di intelligenza artificiale (IA) .  

L’implementazione di questa tecnologia non solo velocizzerà la diagnosi, ma monitorerà anche i parametri vitali del paziente direttamente in sala d’attesa, eseguendo test diagnostici, come la misurazione della pressione sanguigna, in modo continuo e autonomo. Contemporaneamente, un’applicazione di intelligenza artificiale, proprio come un professionista sanitario umano, potrebbe “ascoltare” la conversazione tra il paziente e il medico per individuare potenziali errori umani o suggerire i successivi passi clinici. Questa visione di una sanità assistita dall’intelligenza artificiale sta passando dalla fantascienza a una realtà imminente. 

Un recente studio pubblicato sulla prestigiosa  rivista scientifica Science  rivela che una specifica tipologia di intelligenza artificiale, i cosiddetti “modelli linguistici su larga scala” (LLM), spesso supera già le prestazioni dei medici in carne e ossa nella diagnosi di patologie complesse e potenzialmente letali. 

L’IA supera il test di triage  

Il team di ricerca, composto da esperti del Beth Israel Deaconess Medical Center e dell’Università di Harvard, ha testato l’accuratezza diagnostica del modello o1 sviluppato da OpenAI. A tal fine, sono stati utilizzati casi reali di pazienti del pronto soccorso. 

I pronto soccorso sono ambienti ad alta pressione in cui gli operatori sanitari devono agire rapidamente, gestendo spesso più casi contemporaneamente con informazioni frammentarie. Nelle fasi iniziali del triage, che prevede la classificazione dei pazienti in base al tipo e alla gravità della loro malattia o lesione per determinare l’ordine e il luogo delle cure, un errore può avere conseguenze immediate e catastrofiche, come ad esempio diagnosticare erroneamente una grave infezione batterica come un comune raffreddore e rimandare il paziente a casa senza antibiotici. 

Di fronte a questo scenario complesso, i risultati dell’applicazione dell’IA sono stati sorprendenti. Con le informazioni iniziali, è riuscita a identificare una diagnosi accurata o molto vicina alla realtà in circa il 67% dei casi, superando il tasso di successo del 50-55% raggiunto dai medici umani.  

Ancor più sorprendente è stata la prestazione nel compito di “ragionamento clinico”: l’IA ha ottenuto un punteggio perfetto del 98% nello spiegare chiaramente la sua diagnosi e i passaggi da seguire, rispetto a un misero 35% raggiunto dai medici coinvolti. 

Limitazioni tecniche: la macchina non è infallibile  

Nonostante l’entusiasmo degli esperti di istituzioni come Google o il Dana-Farber Cancer Institute nel vedere questi strumenti in contesti reali, il sistema presenta evidenti limitazioni.  

Adam Rodman, internista e coautore dello studio, sottolinea che le degenze al pronto soccorso sono relativamente brevi. Se l’intelligenza artificiale dovesse gestire pazienti ospedalizzati le cui cartelle cliniche accumulano “giorni e giorni di informazioni”, le sue prestazioni tecniche probabilmente diminuirebbero considerevolmente. Inoltre, in questo studio, il modello ha analizzato solo il testo scritto, rimanendo “cieco” a dati non testuali vitali come radiografie o scansioni, essenziali per diagnosticare patologie come il cancro o i coaguli di sangue. 

Nell’ambito dell’intelligenza artificiale, altri strumenti sono già addestrati al riconoscimento e all’interpretazione di immagini diagnostiche, pertanto il loro utilizzo potrebbe superare questa limitazione. 

Forse ancora più importante è la capacità di un medico di interpretare segni non registrati nell’anamnesi o negli esami diagnostici, che egli otterrebbe attraverso il contatto personale con il paziente, ascoltandolo o interpretandone l’atteggiamento, l’aspetto o l’espressione: qualcosa che è difficile da realizzare per un algoritmo di intelligenza artificiale. 

Valutazione bioetica 

L’introduzione dell’intelligenza artificiale nella pratica clinica pone una sfida antropologica. In primo luogo, la medicina non è semplicemente una disciplina di calcolo statistico; la malattia è un’esperienza vissuta da un individuo sofferente. Come abbiamo osservato nel nostro articolo  “Si può misurare la sofferenza umana? Una domanda scomoda per la medicina “, la sofferenza è “una delle realtà più complesse e difficili da definire nella pratica medica e bioetica contemporanea”. Un algoritmo può prevedere la diminuzione del flusso sanguigno al cuore in millisecondi, ma è fondamentalmente incapace di comprendere, misurare o accompagnare la sofferenza del paziente. 

In secondo luogo, delegare l’onere della diagnosi alla tecnologia ci obbliga a riaffermare il valore insostituibile della cura umana. Come sottolinea Amparo Aygües nella sua analisi per l’Osservatorio di Bioetica,  “Non morirò d’amore: la responsabilità verso l’altro e il potere umanizzante della cura”, l’assistenza sanitaria possiede una profonda componente etica: “la cura nobilita e umanizza sia chi riceve aiuto sia chi lo fornisce”. Se permettiamo all’intelligenza artificiale di interferire e indebolire il rapporto medico-paziente, rischiamo di perdere quel legame e la nostra responsabilità etica verso “l’Altro”.  

Possiamo concludere che l’Intelligenza Artificiale può essere uno strumento formidabile per ridurre gli errori medici e semplificare le fasi diagnostiche e la guida sulle opzioni terapeutiche, sia in medicina d’urgenza che in qualsiasi altro contesto clinico. Tuttavia, la precisione algoritmica deve sempre essere uno strumento complementare al servizio del professionista, e mai un sostituto della sua capacità di agire moralmente. La sfida più grande per la medicina del futuro sarà quella di abbracciare l’innovazione tecnologica senza abbandonare la sua vocazione primaria: il potere umanizzante della cura, che si fonda sull’ascolto, sull’empatia e sull’intuizione. Queste qualità nascono da relazioni profonde e, sebbene possano essere imitate dagli algoritmi di IA, non saranno mai più di una mera imitazione, ben lontane dall’autenticità richiesta nelle relazioni umane, soprattutto in situazioni di vulnerabilità. 

Giulio Tudela. Cristina Castello. Osservatorio di Bioetica. Università Cattolica di Valencia