Uno studio che confronta le raccomandazioni cliniche basate sull’intelligenza artificiale (IA) con il processo decisionale del medico, per comuni disturbi acuti in un contesto di assistenza primaria virtuale, ha scoperto che il supporto dell’IA ha il potenziale per migliorare la qualità dell’assistenza quando implementato in modo responsabile.
Nello studio, le raccomandazioni dell’IA sono state ampiamente valutate come superiori a quelle dei medici da parte di esperti aggiudicatari. Addestrata su un’enorme quantità di dati clinici di alta qualità e del mondo reale, che vanno ben oltre ciò che qualsiasi medico vedrebbe nella sua vita, l’IA utilizza la modellazione per calcolare probabilità reali per diagnosi e referral e quindi deriva piani di trattamento da queste probabilità in base alle più recenti linee guida e protocolli medici.
In combinazione con il discernimento del medico umano, questo approccio potrebbe migliorare l’assistenza e i risultati dei pazienti. I risultati sono stati presentati nel corso del convegno dell’American College of Physician’s (ACP) – Internal Medicine Meeting 2025, tenutosi recentemente a New Orleans, e pubblicati sulla rivista Annals of Internal Medicine.
Le raccomandazioni dell’IA migliori di quelle dei medici?
I ricercatori della Tel Aviv University, del Cedars-Sinai Medical Center e di K Health, Inc. hanno confrontato le raccomandazioni cliniche iniziali basate sull’intelligenza artificiale con le decisioni finali del medico presso il Cedars-Sinai Connect, una clinica virtuale di assistenza primaria gestita da Cedars-Sinai, sfruttando la piattaforma di intelligenza artificiale clinica di K Health.
Per valutare l’intelligenza artificiale rispetto alle prestazioni del medico, quattro esperti aggiudicatori hanno esaminato 461 visite di assistenza primaria nella vita reale che includevano patologie urinarie, vaginali, respiratorie, oculistiche e odontoiatriche, condizioni per le quali l’intelligenza artificiale ha mostrato un’elevata accuratezza diagnostica. È stata quindi utilizzata una checklist per valutare sia le raccomandazioni dell’intelligenza artificiale sia quelle del medico.
I pazienti hanno descritto i loro sintomi tramite un’assunzione medica guidata dall’intelligenza artificiale con le loro cartelle cliniche sincronizzate automaticamente dall’EHR, consentendo ai medici di rivedere la diagnosi generata dall’intelligenza artificiale, le raccomandazioni di trattamento e qualsiasi prescrizione, laboratorio o refertazione suggerita prima della visita virtuale in cui i medici avrebbero preso la decisione clinica finale.
I medici potevano accedere alle decisioni iniziali dell’intelligenza artificiale, ma i ricercatori non sono stati in grado di determinare se lo avessero fatto prima di prendere le loro decisioni finali in materia di assistenza.
In circa 2/3 dei casi, i medici hanno preso esattamente le stesse decisioni cliniche dell’IA. Nel restante 1/3 dei casi, le raccomandazioni dell’IA sono state valutate come superiori il doppio delle volte rispetto a quelle inferiori. L’IA ha ricevuto solo circa la metà delle valutazioni “potenzialmente dannose” rispetto ai medici.
Confermare le diagnosi, piuttosto che stabilirle
Secondo i ricercatori, queste scoperte dimostrano i punti di forza dell’IA e il modo in cui integra la pratica umana. L’IA è progettata per seguire le linee guida mediche in modo molto più rigoroso e può cogliere dettagli sottili o note di cartelle cliniche che i medici potrebbero non notare. Tuttavia, i medici hanno un chiaro vantaggio nel chiarire i sintomi durante la visita. Dove l’IA e i buoni medici si allineano è nel loro livello di cautela. Se l’IA non è sicura, non farà una raccomandazione, ciò è accaduto in circa il 20% dei casi.
L’autore di un editoriale di accompagnamento della Tufts University School of Medicine sottolinea i punti di forza dello studio, offrendo al contempo note di cautela sull’incorporazione dell’IA nella pratica medica. Un approccio di buon senso all’uso dell’IA potrebbe utilizzarla per confermare le diagnosi dei medici e le raccomandazioni terapeutiche piuttosto che stabilirle. Se esistono discrepanze, i medici dovrebbero cercare di determinarne il motivo, che può essere il seme per migliorare lo strumento di IA. L’autore sottolinea che per migliorare la rilevanza clinica, i medici esperti dovrebbero essere coinvolti nello sviluppo del programma di IA.
