Scenario Le tecnologie generative per la sanità collaborativa

Marina Londei

Tempo di lettura: 2' 41''

Pubblicato il: 18/10/2023

Usare Google per capire di quale malattia stiamo soffrendo è deleterio e, nella maggior parte dei casi, inutile: a uno stesso sintomo corrispondono spesso una varietà di condizioni anche molto diverse tra loro.

Le auto-diagnosi raramente sono corrette e senza la conferma o la smentita di un professionista sanitario non è facile districarsi nella comprensione dei segnali del nostro corpo.

Presto, però, i tool di IA potrebbero migliorare l'analisi dei sintomi e fornire ai pazienti informazioni più dettagliate e precise per guidarli verso il professionista corretto.

Al di là dell'esempio semplicistico della ricerca sul web, l'intelligenza artificiale può trasferire parte della conoscenza dei medici ai pazienti, considerando anche la storia clinica del singolo per formulare la diagnosi più corretta.

Secondo Robert Pearl, medico e professore di chirurgia presso la Stanford University, l'intelligenza artificiale ha le potenzialità per rivoluzionare il rapporto tra medici e pazienti offrendo ai secondi totale accesso alle conoscenze sanitarie.

Un modello sanitario "capovolto"

L'IA generativa, spiega Pearl, ha il potere di ridurre il gap di conoscenze che c'è tra il paziente e il medico. Come nel caso del "modello capovolto" di insegnamento, basato sull'idea dell'apprendimento attivo tramite laboratori e attività interattive, il paziente non si limita ad ascoltare le indicazioni del professionista sanitario, ma approfondisce e comprende gli argomenti prima di presentarsi alla visita.

Grazie a questa "consulenza preparatoria", il paziente è in grado di rapportarsi meglio col medico e parlare in modo più preciso della terapia da intraprendere. Il tempo delle visite si riduce perché lo specialista non deve più spiegare al paziente i dettagli della sua condizione.

Definita la terapia, i pazienti possono monitorarne l'andamento da casa grazie al supporto dei sistemi di IA. Questo è particolarmente utile nel caso di malattie croniche che necessitano controlli continui poiché riduce la frequenza delle visite periodiche e permette sia ai pazienti che al sistema sanitario di risparmiare.

L'uso dell'IA generativa consente inoltre di migliorare la prevenzione: i tool possono consigliare agli utenti la dieta più adatta in base al loro stile di vita, aiutandoli anche a cambiare abitudini per prevenire malattie e complicazioni potenzialmente fatali.

I rischi da considerare

Nella teoria l'idea sembra funzionare, ma bisogna essere consapevoli che i modelli possono generare risultati errati o imprecisi. Gli sbagli possono derivare non solo da errori pregressi presenti nei dati, ma anche da prompt vaghi o confusionari.

Anche in questo caso gli strumenti di IA generativa non vanno intesi come un sostituto completo del medico, ma solo come un modo per avere una prima opinione su una serie di sintomi. La diagnosi va approvata da un professionista, soprattutto nei casi più complessi.

Per implementare questo approccio è necessario un cambiamento profondo della sanità: i sistemi di IA devono poter accedere ai record del paziente, allo storico delle diagnosi e alla conoscenza medica.

In questo modo è possibile creare un ecosistema in cui i pazienti accedono alle prime diagnosi e cure velocemente, senza sovraccaricare i medici. In futuro, il rapporto tra le due parti potrebbe diventare più collaborativo e semplice, mettendo il paziente in una posizione più vantaggiosa per comprendere i sintomi e seguire le terapie.