E se vi dicessi che i vostri medici si consulteranno con un “collega robot” dotato di una intelligenza artificiale basata sulla vostra storia clinica per diagnosticare il vostro stato di salute e prescrivervi farmaci?
Per decenni, l’idea di affidare la diagnosi medica a una macchina è stata considerata semplicemente fantascienza. Ora, con l’avvento di modelli linguistici sofisticati come GPT-3, questa possibilità potrebbe diventare piuttosto reale.
Dica trentatremila
A dicembre, dal mare dei sempre più numerosi articoli scientifici sull’intelligenza artificiale è spuntato Foresight, un modello di machine learning medico sviluppato dai ricercatori del King’s College di Londra (KCL).
Fa uso proprio di GPT-3, il modello che alimenta il popolare chatbot “intelligente” ChatGPT, e di un set di dati basato su 10 anni di vere cartelle cliniche elettroniche. E cosa fa? Prevede eventi medici futuri, stima rischi, suggerisce diagnosi alternative o prevede complicazioni in persone simulate o reali le cui informazioni vengono inserite in esso.
Non è il solo “dottore AI” che muove i primi passi. Alla fine del 2022, Google ha annunciato gli ultimi progressi di Med-PaLM, una versione medica del suo enorme modello Al chiamato PaLM. Med-Palm, come è facile intuire dal nome, viene addestrato su testi presi dal web e libri di medicina e ottimizzato usando documenti medici.
Qui il discorso si fa ancora più interessante. Med-Palm risponde a domande mediche comuni che richiedono lunghe risposte scritta, e i (veri) medici che l’hanno testata riscontrano risultati pazzeschi. Quando abbiamo iniziato a parlarne, a marzo 2021, l’accuratezza del modello era del 75%. Oggi, Il 92,6% delle risposte di Med-PaLM “è in linea con il consenso scientifico”: solo lo 0,3% in meno delle risposte fornite da medici umani.
Ci sono ancora lacune in alcune risposte e possibili problemi di sicurezza che non rendono ancora il modello pronto per l’uso clinico, ma è chiaro questa AI sta facendo progressi rapidissimi.
Quanto siamo vicini a vedere questi strumenti medici AI in cliniche e ospedali?
Prendete nota di questa previsione generale, poi vi spiego. E’ probabile che i modelli di intelligenza artificiale medica raggiungano un livello di competenza clinica prima che vengano stabilite tutte le regole e i limiti necessari da parte degli organismi di regolamentazione.
Perché ve l’ho scritta? Perché probabilmente l’unico, maggior ostacolo all’impiego clinico di una intelligenza artificiale medica sarà la privacy.
I creatori di Foresight al King’s College dicono di aver rimosso qualsiasi informazione potenzialmente identificativa dalla cartelle mediche elettroniche usate per addestrare l’AI. Perfino la presenza di malattie rare con meno di 100 campioni. Questo elimina (o almeno riduce) il rischio di identificazione dei pazienti, ma limita anche le capacità del sistema.
Ad ogni modo, per rispondere alla domanda sui tempi, i tecnici dicono che per “blindare” la sicurezza di questi sistemi medici serve un altro anno. Ok, nel 2024 questi aggeggi saranno pronti: a quel punto (torniamo alla regola generale) la loro adozione sarà solo un fatto politico. Normativo.
Dubbi personali
Immagino che l’accuratezza nelle risposte e la trasparenza del processo decisionale non siano le uniche cose da valutare prima di usare un “medici robot”. Servirà capire, ad esempio, se l’intelligenza artificiale medica è “equa”, e non prevenuta nei confronti di determinati gruppi di persone, magari a causa di un “addestramento” parziale.
Ancora, bisognerà circoscrivere le “allucinazioni” che talvolta portano questi sistemi medici di intelligenza artificiale a dare risposte apparentemente precise, ma viziate da tragici errori.
Come sempre, l’ultima parola spetta a noi: ma visti i risultati di questi modelli preliminari, è questione di “quando”, non di “se”. Presto i medici saranno assistiti nelle diagnosi da un’intelligenza artificiale.
