L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando l’assistenza sanitaria, in particolare nella diagnosi delle patologie e nella previsione degli esiti per i pazienti. Tuttavia, la comunità medica rimane ancora divisa.
Un sondaggio di Sermo ha rilevato che il 47% dei medici ritiene che l’IA possa prevedere con accuratezza gli esiti per i pazienti, come l’aspettativa di vita basata sulle letture dell’ECG, mentre il 53% non lo crede possibile.1 Questa suddivisione quasi equa solleva questioni fondamentali:
- Cosa alimenta la fiducia dei medici nell’IA?
- Quali miglioramenti potrebbero far cambiare idea agli scettici?
- Come dovrebbe essere gestito il ruolo dell’IA per trarre il massimo dei benefici e ridurre al minimo i rischi?
L’IA per migliorare gli esiti per i pazienti è già utilizzata nella diagnostica, nel monitoraggio dei pazienti e nella pianificazione del trattamento, ma permangono preoccupazioni riguardo all’accuratezza, all’eccessiva dipendenza, all’etica e all’impatto sui pazienti.
Un cardiologo su Sermo osserva: “L’IA avrà un ruolo sempre più importante nell’assistenza sanitaria, ma deve essere implementata con cautela. L’IA non possiede empatia e fornisce esclusivamente i dati.2“
Questo articolo esamina come l’IA viene applicata dai membri di Sermo in medicina, quali sono i suoi benefici e rischi e come i medici percepiscono il suo ruolo sempre in evoluzione.
Come possono i medici utilizzare l’IA?
I medici intravedono le potenzialità dell’IA nel migliorare l’assistenza ai pazienti, e i risultati del sondaggio di Sermo ne evidenziano i principali benefici: il 25% ritiene che il maggior valore dell’IA risieda nell’individuazione precoce dei pazienti a rischio, mentre il 20% cita un miglioramento dell’accuratezza diagnostica.1
Altri indicano la pianificazione personalizzata del trattamento (17%), il monitoraggio avanzato dei pazienti (15%) e un più rapido processo decisionale (13%).1
Insieme, queste applicazioni dimostrano l’abilità dell’IA nel supportare il giudizio clinico e ottimizzare i processi sanitari.
IA per la diagnosi medica
Una delle applicazioni più promettenti è la diagnosi medica tramite intelligenza artificiale. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di analizzare enormi set di dati,3 individuare anomalie, 4 e identificare malattie più rapidamente rispetto ai metodi tradizionali.3
Ad esempio, Mia, uno strumento di intelligenza artificiale per la diagnosi del carcinoma mammario sviluppato da Kheiron Medical Technologies e dall’Imperial College di Londra, ha identificato fino al 13% in più di casi di cancro al seno rispetto ai radiologi umani in uno studio ungherese.5
Un anestesista su Sermo riconosce questi progressi: “Oggi l’IA è molto accurata nella diagnosi delle patologie. Dobbiamo integrarla nella nostra vita quotidiana.2“
Tuttavia, il suo grado di precisione continua a destare dubbi. Un altro medico su Sermo afferma: “L’IA è uno strumento importante, ma non è ancora accurata al 100% in medicina..2“
Il problema principale è che i modelli di IA sono validi solo quanto i dati da cui apprende. Se l’IA diagnostica erroneamente una patologia, può portare a ritardi nel trattamento o a interventi non corretti. Questo sottolinea la necessità che l’IA funzioni come uno strumento di supporto e che non gli venga lasciata autonomia nelle decisioni.
Miglior monitoraggio dei pazienti
Gli assistenti basati su IA per i medici vengono utilizzati anche per monitorare i pazienti in tempo reale,3 consentendo un rilevamento precoce di un eventuale deterioramento.
Un medico di base afferma su Sermo: “L’intelligenza artificiale può rilevare meglio i pazienti ad alto rischio utilizzando i risultati dei test cardiaci, portando a una migliore assistenza e a tassi di mortalità più bassi.2“
Tuttavia, altri avvertono che l’IA manca della sfumatura del giudizio di un medico, come afferma un altro medico di base su Sermo, che ritiene che “l’uso dell’IA non potrà mai sostituire il giudizio del dottore2“
I sistemi di monitoraggio basati sull’IA possono rilevare sottili cambiamenti nei parametri vitali che potrebbero indicare segni precoci di complicanze. Ma questo significa che l’IA dovrebbe assumere un ruolo di primo piano nella gestione dei pazienti? La maggior parte dei medici sostiene di no: l’IA dovrebbe essere un assistente, non un sostituto.
Più rapido processo decisionale
I medici si trovano spesso a dover prendere decisioni in tempi ristretti, e la previsione delle malattie tramite l’IA può offrire rapidamente informazioni basate sui dati.3
Un neurologo su Sermo ritiene che “l’IA possa essere utile in molte situazioni cliniche, ma dovrebbe essere utilizzata come strumento per assistere un medico ben formato. Non deve essere chi prende la decisione finale poiché ci sono sempre molte variabili da considerare.2“
Tuttavia, alcuni temono che le raccomandazioni generate dall’IA possano essere seguite ciecamente. Un cardiologo su Sermo ritiene che “l’IA possa sicuramente aiutarci a prevedere gli esiti, ma deve essere utilizzata in modo consapevole e integrata con il ragionamento clinico, adattata al contesto clinico e alle esigenze del paziente.2“
L’IA accelera il processo decisionale, ma i medici devono comunque valutare criticamente le sue raccomandazioni.
Pianificazione personalizzata del trattamento
La capacità dell’IA di analizzare grandi set di dati3 le consente di suggerire piani terapeutici personalizzati.
Un medico di famiglia membro di Sermo afferma: “L’IA aiuta i medici a considerare tutte le possibili diagnosi, complicanze, piani terapeutici e monitoraggio dei progressi per migliorare l’assistenza ai pazienti.2“
Tuttavia, lo scetticismo persiste e un altro membro di Sermo afferma: “Non sono convinto che l’IA possa comprendere tutte le sottili sfumature riguardanti la salute e gli esseri umani.2“
L’IA può individuare opzioni di trattamento su misura per i singoli pazienti, ma i medici devono confrontare le raccomandazioni dell’IA con la propria esperienza clinica.
Accuratezza
Ai membri di Sermo è stato chiesto quale fosse la loro maggiore preoccupazione riguardo all’uso dell’IA per prevedere la mortalità dei pazienti e il 33% ha citato l’accuratezza e l’affidabilità delle previsioni.1
Sebbene l’IA abbia dimostrato potenzialità nell’individuare i fattori di rischio e nel prevedere gli esiti, la domanda rimane: quanto sono affidabili queste previsioni in un reale contesto clinico? L’accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale dipende fortemente dalla qualità e dalla diversità dei dati su cui sono addestrati. Pregiudizi nei set di dati, anamnesi cliniche incomplete o variabili inaspettate, tutti questi fattori possono compromettere la capacità predittiva dell’IA.
Un medico di base membro di Sermo sostiene: “Non riesco a capire come un’IA possa prevedere la mortalità di un paziente basandosi solo su un test diagnostico, quando molti strumenti come le scale prognostiche oggi utilizzate, che si sono rivelate valide, hanno un margine di errore dovuto al semplice caso.2“
Questo scetticismo mette in evidenza una questione fondamentale: se gli strumenti tradizionali di valutazione del rischio presentano ancora margini di errore significativi, l’IA può offrire un miglioramento o introdurrà invece un nuovo livello di incertezza?
I modelli di IA necessitano di una convalida continua e di test rigorosi prima di poter essere considerati affidabili per previsioni di importanza critica. Senza una supervisione continua, esiste il rischio che le previsioni dell’IA possano fuorviare i medici anziché migliorare il loro processo decisionale.
Impatto sulla salute mentale
Il 30% dei membri di Sermo indica l’impatto dell’IA sull’ansia dei pazienti e sulla salute mentale come il loro timore principale quando viene utilizzata per prevedere la mortalità dei pazienti.1
Prevedere l’aspettativa di vita di un paziente o il rischio di morte comporta serie implicazioni psicologiche. Sebbene l’IA possa offrire considerazioni preziose, si teme che i pazienti possano avere difficoltà a comprendere queste previsioni, soprattutto se presentate senza il giusto contesto o supporto umano.
Un membro di Sermo specializzato in psichiatria sostiene: “Le conseguenze sulla salute mentale sono motivo di grande preoccupazione. La tecnologia non è pronta per questo tipo di previsione.2“
Il potenziale uso improprio delle prognosi generate dall’IA potrebbe aggravare lo stress dei pazienti, creare paure ingiustificate o persino influenzare decisioni terapeutiche basate su informazioni incomplete.
Un membro di Sermo, che è medico di base, afferma: “Gli esiti previsti dall’IA non dovrebbero essere condivisi con i pazienti perché influenzano negativamente la loro salute mentale e generano molta ansia.2“
Per questo motivo, la trasparenza e la discrezione del medico sono essenziali quando si comunicano le prognosi generate dall’IA. Le previsioni dell’IA devono essere comunicate con sensibilità e tenendo conto del benessere emotivo del paziente per evitare danni non intenzionali.
Eccessiva dipendenza dall’IA
Ai membri di Sermo è stato chiesto quale fosse la loro maggiore preoccupazione riguardo all’uso dell’IA nella previsione della mortalità dei pazienti e il 22% ha citato l’uso improprio o l’eccessiva dipendenza dall’IA in ambito clinico.1
Sebbene l’IA offra notevole efficienza e informazioni basate sui dati, alcuni temono che un’eccessiva dipendenza dalla tecnologia possa compromettere l’intuizione clinica e l’assistenza incentrata sul paziente.
Un membro della comunità dei genetisti di Sermo sostiene: “L’IA è un nuovo strumento straordinario in medicina. Penso che sarà uno strumento molto utile per i medici. Tuttavia, non credo che possa sostituire l’esame pratico svolto di persona da un medico.2“
Si teme che seguire ciecamente le raccomandazioni guidate dall’IA possa ridurre la fiducia dei pazienti e indebolire il rapporto medico-paziente. La medicina non può mai essere solo una questione di dati: richiede empatia, ragionamento etico e giudizio personalizzato che l’IA non può offrire.
In sintesi, l’IA dovrebbe essere un assistente clinico, non un sostituto del processo decisionale del medico. Trovare il giusto equilibrio tra l’efficienza guidata dall’IA e l’esperienza umana è fondamentale per garantire un’assistenza di alta qualità incentrata sul paziente.
Il potenziale futuro dell’IA nella previsione degli esiti per i pazienti
L’IA sta evolvendo rapidamente e, man mano che i modelli diventano più sofisticati, meglio addestrati ed esposti a set di dati più ampi, è probabile che le loro capacità predittive migliorino.
Tuttavia, l’accuratezza da sola non è sufficiente: affinché l’IA sia completamente integrata nella pratica clinica, deve essere affidabile, comprensibile e utilizzata in modo etico.
Un membro medico di medicina d’urgenza su Sermo ritiene: “Al momento, non credo che l’IA abbia abbastanza capacità per prevedere con precisione l’esito per un paziente. Tuttavia, penso che in futuro potrebbe diventare un ottimo strumento diagnostico e terapeutico.2“
L’IA diventerà probabilmente più accurata e affidabile, ma l’equilibrio tra previsione e discrezione umana rimane cruciale. Senza adeguate misure di sicurezza, anche la migliore IA per medici non può sostituire il ruolo del medico nel contestualizzare le previsioni, comunicare con i pazienti e prendere decisioni informate.
Ricorda:
L’IA sta rimodellando la medicina, ma i medici restano divisi. Pur migliorando la diagnostica, la pianificazione del trattamento e il processo decisionale, l’IA solleva preoccupazioni riguardo all’accuratezza, all’etica e agli impatti sulla salute mentale.
Il consenso? L’IA dovrebbe essere utilizzata per assistere, non sostituire, il giudizio clinico. Il futuro dell’IA in medicina dipende dal trovare il giusto equilibrio tra tecnologia e competenza umana.
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Footnotes
- Sermo, 2024. Sondaggio della Settimana: Il ruolo dell’IA nella previsione degli esiti per i pazienti. La community di Sermo [Sondaggio].
- Membro di Sermo, 2024. Commento al Sondaggio della Settimana: Il ruolo dell’IA nella previsione degli esiti per i pazienti. La community di Sermo [Forum online privato].
- Spectral AI, 2024. Artificial intelligence in medical diagnosis: How medical diagnostics are improving through AI.
- Bercea, C.I., Wiestler, B., Rueckert, D. et al. Evaluating normative representation learning in generative AI for robust anomaly detection in brain imaging. Nat Commun 16, 1624 (2025).
- Imperial College London, 2024. New AI tool detects 13% more cancers in breast screening trials.