“L’Intelligenza artificiale batte 17 medici. Il piccolo Alex si è salvato grazie alla diagnosi fatta da ChatGpt a sua mamma”: il caso raccontato da Bassetti

L’Intelligenza artificiale batte i medici in carne e ossa nella diagnosi delle malattie. Questa è la conclusione sulla quale convergono molti studi recenti e che ha aperto un serio dibattito sull’argomento. Ad accendere ulteriormente i riflettori su questa competizione uomo-macchina è stato anche un recente post pubblicato su Instagram da Matteo Bassetti, direttore Malattie infettive dell’ospedale policlinico San Martino di Genova. “Un bambino di nome Alex ha sofferto per tre anni di dolore cronico senza che nessuno riuscisse a capire la causa”, scrive l’infettivologo. “Sua madre, disperata dopo aver consultato 17 specialisti senza ottenere risposte, ha deciso di provare qualcosa di insolito: ha inserito i sintomi di suo figlio e i dati della risonanza magnetica in ChatGPT. L’intelligenza artificiale – continua – ha suggerito una possibile diagnosi: sindrome del midollo ancorato, una condizione rara in cui il midollo spinale si attacca ai tessuti circostanti, causando dolore e problemi neurologici. La madre ha portato questa ipotesi a un neurochirurgo, che ha confermato la diagnosi e ha operato il bambino, mettendo fine alle sue sofferenze”. In pratica, stando al racconto di Bassetti, su questo caso singolo l’Intelligenza artificiale non ha solo battuto un medico, ma ben 17. “La storia di Alex dimostra come la tecnologia e l’intelligenza artificiale possano aiutare noi medici nel percorso di diagnosi e cura”, scrive Bassetti. “E’ molto importante quindi che il mondo medico-scientifico impari a conoscere questi strumenti che possono essere complementari alla nostra professione”, aggiunge.

A simili riflessioni ha portato anche un recente studio dell’Università di Stanford, pubblicato sulla rivista JAMA Network Open, che ha coinvolto 50 medici. I risultati hanno dimostrato come ChatGPT-4 sia stato in grado di superare le abilità diagnostiche dei medici stessi. Il chatbot di OpenAI ha ottenuto un punteggio medio del 90% nella diagnosi di condizioni mediche basate su casi clinici, mentre i medici che hanno utilizzato il supporto dell’IA hanno raggiunto il 76% e quelli che non lo hanno utilizzato il 74%. Lo studio, inoltre, ha evidenziato due problematiche principali nell’utilizzo dell’AI da parte dei medici. In primo luogo, molti professionisti hanno mostrato una certa resistenza ad accettare le diagnosi suggerite dal chatbot quando queste differivano dalle loro conclusioni. In secondo luogo, è emerso che la maggior parte dei medici non sa sfruttare appieno le potenzialità degli strumenti basati sull’Intelligenza artificiale.

Le potenzialità dei sistemi di Intelligenza artificiale sono state anche al centro del congresso della Società Italiana di Cardiologia (SIC), che si è tenuto alla fine dello scorso anno, e nell’ambito del quale è stato presentato il primo Documento di Consenso italiano sull’impiego dell’AI in cardiologia. Il documento, prendendo in esame gli utilizzi di AI e machine learning in cardiologia, ne sottolinea le grandi potenzialità a partire dal monitoraggio serrato dei pazienti ad alto rischio ricoverati con malattie cardiache: un ampio studio su quasi 16.000 pazienti pubblicato di recente su Nature Medicine, per esempio, ha dimostrato che la mortalità a tre mesi può ridursi del 31% associando l’AI all’elettrocardiogramma per identificare i casi con una maggiore probabilità di andare incontro a un evento fatale.

“L’impiego dell’AI nella valutazione degli ECG – osserva Ciro Indolfi, past-president della SIC e professore straordinario di Cardiologia all’Università di Cosenza – è molto promettente anche per migliorare la diagnosi precoce dell’infarto: uno studio su 362 pazienti sottoposti a ECG prima dell’arrivo in ospedale ha dimostrato un’accuratezza del 99% nell’identificare i casi più seri, con tempi di valutazione medi di appena 37 secondi, circa 4 volte inferiori a quelli di un medico in carne e ossa. L’AI si è rivelata efficiente nella valutazione degli esami Holter o per il telemonitoraggio di pazienti con defibrillatori impiantabili, e potrebbe rivelarsi decisiva per aumentare l’utilità dei dispositivi indossabili nella diagnosi precoce, migliorando l’analisi dei parametri raccolti. Anche l’analisi delle ecocardiografie, delle risonanze magnetiche e delle TAC può essere resa più precisa e approfondita grazie all’AI, per la diagnosi di cardiomiopatie o di disfunzioni valvolari o anche per la quantificazione della stenosi coronarica attraverso la valutazione delle angiografie, che ha dimostrato un’accuratezza superiore al 98% nell’identificare trombi e calcificazioni”. Insomma, anche se l’Intelligenza artificiale non potrà sostituire un medico in carne e ossa, quantomeno può migliorarne le abilità e capacità diagnostiche.

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