Una macchina per la risonanza magnetica - Fotogramma
In un editoriale sulla rivista scientifica Stat, Lakshmi Krishnan, medico ricercatore e direttore fondatore delle Medical Humanities alla Georgetown University, dove svolge ricerche sull'intersezione tra conoscenza, cultura e pratica medica, ha commentato il fatto, già visto in questa rubrica, che secondo un recente studio pubblicato su Jama ChatGpt-4 ha superato i medici nella diagnosi, ottenendo un punteggio di ragionamento diagnostico del 90% rispetto al 76% dei medici, anche quando questi ultimi lavoravano con il chatbot. Questo risultato inatteso solleva, secondo il ricercatore statunitense, interrogativi sulla natura del pensiero medico e sulla possibilità che i medici vengano sostituiti dall'IA.
Secondo Krishnan l'introduzione di nuove tecnologie diagnostiche ha sempre generato preoccupazioni riguardo al futuro della pratica medica. Ad esempio, lo stetoscopio e i raggi X furono inizialmente visti come minacce al rapporto medico-paziente, mentre la cartella clinica elettronica, introdotta per alleggerire il carico di lavoro dei medici, è diventata fonte di interruzioni e oneri amministrativi. Tuttavia, ogni innovazione ha trovato il suo posto come strumento all'interno di un sistema medico più ampio piuttosto che come sostituto dei medici. L'importanza attribuita alla diagnosi risale agli antichi, ma è diventata centrale con lo sviluppo dell’anatomia patologica e la localizzazione della malattia. I medici si vedono spesso come “detective” che devono raccogliere indizi per arrivare a una diagnosi. Tuttavia, la metafora del detective non coglie completamente la complessità della diagnosi, che non è solo una questione di “catturare un assassino” ma di migliorare la vita delle persone. La diagnosi è sia un'etichetta che un processo, e richiede l'interpretazione di prove e narrazioni, oltre al semplice riconoscimento di schemi.
L'IA eccelle nel riconoscere schemi, ma non può valutare l'importanza dell'esperienza vissuta o del contesto culturale di un paziente. Le disuguaglianze diagnostiche mostrano come gli errori derivino non solo dalla mancanza di conoscenza medica ma anche da problemi di sistema, di accesso e di interpretazione. Gli algoritmi IA possono persino codificare e amplificare le disuguaglianze esistenti nel sistema sanitario. L'IA non sostituisce il ragionamento medico ma offre un nuovo tipo di ragionamento. ChatGpt ha avuto successo non mimando i processi di pensiero dei medici ma applicando il proprio riconoscimento di schemi alla conoscenza medica.
La capacità dell'IA di spiegare il proprio ragionamento, in modo da sfidare e migliorare il pensiero dei medici, è ciò che la distingue. Tuttavia, i medici tendono a utilizzare l'IA in modo limitato, senza sfruttare appieno le sue capacità analitiche e spesso rimanendo ancorati alle prime impressioni. L'integrazione ponderata di intelligenza umana e artificiale è fondamentale. La formazione medica deve evolvere, concentrandosi meno sull'acquisizione di conoscenze biomediche e di più sullo sviluppo delle capacità di interpretare narrazioni e contesti. I medici devono diventare lettori attenti di letteratura scientifica e storie umane, capaci di articolare il proprio ragionamento e di interpretare il contesto biologico, sociale e culturale. Invece di essere semplici “detective” dovrebbero trasformarsi in interpreti collaborativi, capaci di dare significato alle informazioni.
L’IA, quindi, non dovrebbe sostituire i medici ma aiutarli a riflettere sul loro modo di pensare e di usare il linguaggio e sulle disuguaglianze esistenti nel sistema sanitario. Insomma, algoretica è anche lo sforzo per integrare in maniera adeguata questo strumento alla professione del medico.
