Gli strumenti possono essere precisi, ma ciò non significa necessariamente che miglioreranno gli esiti clinici.
Non c’è bisogno che vi dica che l’IA è ovunque.
O che viene utilizzata, sempre più spesso, negli ospedali. I medici utilizzano l’IA per aiutarli nella compilazione delle cartelle cliniche. Gli strumenti basati sull’IA setacciano le cartelle cliniche dei pazienti, segnalando le persone che potrebbero necessitare di un determinato supporto o trattamento. Vengono utilizzati anche per interpretare i risultati degli esami medici e delle radiografie.
Un numero crescente di studi suggerisce che molti di questi strumenti possono fornire risultati accurati. Ma c’è una domanda più importante: il loro utilizzo si traduce effettivamente in migliori risultati sanitari per i pazienti?
Non abbiamo ancora una risposta definitiva.
È quanto sostengono Jenna Wiens, informatica presso l’Università del Michigan, e Anna Goldenberg dell’Università di Toronto, in un articolo pubblicato questa settimana sulla rivista Nature Medicine.
Wiens mi racconta di aver trascorso anni a studiare come l’IA possa apportare benefici all’assistenza sanitaria. Durante il primo decennio della sua carriera ha cercato di promuovere questa tecnologia presso i medici. Negli ultimi anni, dice, è come se fosse scattato un interruttore. Gli operatori sanitari non solo sembrano molto più interessati alle potenzialità di queste tecnologie, ma hanno anche iniziato a implementarle rapidamente.
Il problema è che molti operatori non stanno valutando in modo rigoroso quanto effettivamente funzionino.
Prendiamo ad esempio gli strumenti di “IA ambientale”. Conosciuti anche come “scribes IA”, “ascoltano” le conversazioni tra medici e pazienti, per poi trascriverle e riassumerle. Sono disponibili diversi strumenti, che sono già ampiamente adottati dagli operatori sanitari.
Qualche mese fa, un membro dello staff di un importante centro medico di New York che sviluppa strumenti di IA per i medici mi ha detto che, aneddoticamente, i medici sono “entusiasti” della tecnologia: essa permette loro di concentrare tutta la loro attenzione sui pazienti durante le visite e li risparmia da un sacco di pratiche burocratiche che richiedono tempo. I primi studi confermano questi aneddoti e suggeriscono che gli strumenti possano ridurre il burnout dei medici.
Tutto questo va benissimo. Ma che dire dei risultati sulla salute dei pazienti? “[I ricercatori] hanno valutato la soddisfazione degli operatori sanitari o dei medici e dei pazienti, ma non realmente come questi strumenti stiano influenzando il processo decisionale clinico”, afferma Wiens. “Semplicemente non lo sappiamo.”
Lo stesso vale per altre tecnologie basate sull’intelligenza artificiale utilizzate in ambito sanitario. Alcune vengono utilizzate per prevedere l’andamento della salute dei pazienti, altre per raccomandare trattamenti. Sono progettate per rendere l’assistenza sanitaria più efficace ed efficiente.
Ma anche uno strumento “accurato” non migliorerà necessariamente gli esiti clinici. L’IA potrebbe accelerare l’interpretazione di una radiografia del torace , ad esempio. Ma quanto un medico si affiderà alla sua analisi? In che modo quello strumento influenzerà il modo in cui un medico interagisce con i pazienti o raccomanda un trattamento? E, in definitiva: cosa significherà questo per quei pazienti?
Le risposte a queste domande potrebbero variare da un ospedale all’altro o da un reparto all’altro e potrebbero dipendere dai flussi di lavoro clinici, afferma Wiens. Potrebbero anche differire tra medici in diverse fasi della loro carriera.
Prendiamo gli scribi AI, come altro esempio. Alcune ricerche sull’uso dell’IA nel campo della formazione suggeriscono che tali strumenti possono influire sul modo in cui le persone elaborano cognitivamente le informazioni. Potrebbero influenzare il modo in cui un medico elabora le informazioni di un paziente? Gli strumenti influenzeranno il modo in cui gli studenti di medicina considerano i dati dei pazienti in modo da incidere sull’assistenza? Queste domande devono essere approfondite, afferma Wiens. “Ci piacciono le cose che ci fanno risparmiare tempo, ma dobbiamo pensare alle conseguenze indesiderate di tutto questo”, afferma.
In uno studio pubblicato nel gennaio 2025, Paige Nong dell’Università del Minnesota e i suoi colleghi hanno scoperto che circa il 65% degli ospedali statunitensi utilizzava strumenti predittivi assistiti dall’intelligenza artificiale. Solo due terzi di questi ospedali ne hanno valutato l’accuratezza. Ancora meno li hanno valutati per verificare la presenza di distorsioni.
Il numero di ospedali che utilizzano questi strumenti è probabilmente aumentato da allora, afferma Wiens. Questi ospedali, o entità diverse dalle aziende che sviluppano gli strumenti, devono valutare quanto siano utili in contesti specifici. Esiste la possibilità che possano peggiorare le condizioni dei pazienti, anche se è più probabile che gli strumenti di IA semplicemente non siano così vantaggiosi come gli operatori sanitari potrebbero supporre, afferma Wiens.
“Credo nel potenziale dell’IA di migliorare realmente l’assistenza clinica”, afferma Wiens, che sottolinea di non voler fermare l’adozione degli strumenti di IA nell’assistenza sanitaria. Vuole solo maggiori informazioni su come questi strumenti influenzano le persone. “Devo credere che in futuro non si tratterà di tutto o niente per quanto riguarda l’IA“, dice. “Ci sarà una via di mezzo.”
