L’IA ha rivoluzionato la pratica medica, offrendo soluzioni avanzate per la diagnosi, il trattamento e la gestione delle patologie. Grazie all’analisi dei dati medici, all’apprendimento automatico e all’elaborazione del linguaggio naturale, l’IA consente una diagnosi più rapida ed accurata, identificando pattern e segnali che potrebbero sfuggire ai percorsi di cura più tradizionali.
L’Intelligenza Artificiale è anche adoperata nelle interazioni medico-paziente, o in situazioni per le quali è impossibile sostituire integralmente la presenza umana. È proprio in questo contesto, infatti, che la comunicazione efficace guida la fiducia del paziente.
Nel riconoscere il potenziale dei sistemi di intelligenza artificiale per migliorare queste interazioni, i ricercatori di Google hanno intrapreso uno studio per sviluppare partner conversazionali in grado di esplorare tutte le complessità comunicative riscontrate dalle IA.
È nato così l’Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE), un sistema di IA basato su un Large Language Model (LMM) progettato da Google per emulare il ragionamento diagnostico e le conversazioni in ambito sanitario tra medico e paziente.
I criteri utilizzati da Google
Per addestrare AMIE, sono stati raccolti dati attraverso domande a risposta multipla, referti medici e annotazioni cliniche. Successivamente, è stato creato un ambiente virtuale in cui AMIE ha interagito con “agenti” simulati, ovvero attraverso dei processi di autogestione con la presenza di medico, paziente e moderatore.
Durante queste interazioni, il medico ha guidato il paziente attraverso la descrizione dei sintomi, formulando domande mirate per giungere a una diagnosi plausibile. Compito del moderatore è stato quello di valutare la qualità delle risposte del medico, integrate successivamente per migliorare le capacità di AMIE.
Una delle caratteristiche di AMIE è quella di riuscire ad adattare e perfezionare le risposte in base ai contenuti della conversazione, una caratteristica fondamentale per mantenere l’accuratezza diagnostica e ottenere risultati più precisi.
Nelle conversazioni simulate, le prestazioni di AMIE hanno ottenuto punteggi molto alti, al pari di quelle realizzate tra medici di base certificati (PCP) su diversi assi di qualità della consultazione. In particolare, AMIE ha dimostrato un’accuratezza diagnostica superiore alla media e ha ottenuto un feedback positivo sia dai medici specialisti che dai pazienti.
Nelle 149 consultazioni online di prova basate su messaggi di testo, AMIE è stata valutata superiore a un medico reale in diversi ambiti, inclusa l’empatia, la capacità di ascolto e l’accuratezza diagnostica.
I limiti di AMIE
È chiaro che le prestazioni di AMIE, seppur promettenti, rappresentino solo una fase preliminare di un processo lungo e complesso. Il passaggio da un prototipo di ricerca a uno strumento clinico affidabile richiede l’esplorazione approfondita di numerosi questioni, quali l’equità sanitaria e la privacy. I test, inoltre, sono stati condotti in un ambiente virtuale, che potrebbe non riflettere appieno le dinamiche del mondo reale. L’uso di AMIE solleva anche questioni etiche e pratiche, come il rischio di amplificare pregiudizi presenti nei dati di addestramento e il costo del continuo aggiornamento dell’algoritmo con informazioni scientificamente corrette.
AMIE può essere un prezioso alleato per i professionisti sanitari, ma deve essere integrata con cura e consapevolezza dei suoi limiti e delle sue implicazioni. Nonostante la presenza di queste limitazioni, AMIE può essere pensata come uno strumento di supporto, piuttosto che come sostituto dei medici.
