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DidascaliaImmagine: The Medical Futurist editors., CC BY 4.0 <https://creativecommons.org/licenses/by/4.0>, via Wikimedia Commons
In campo medico, intelligenza artificiale e umani “sbagliano” in maniera differente quando si tratta di fare diagnosi. A questa conclusione è giunto uno studio internazionale guidato dal Max Planck Institute for Human Development, in collaborazione con lo Human Diagnosis Project (Human Dx) e con l'Istituto di scienze e tecnologie della cognizione del Cnr, pubblicato sulla PNAS.
Le differenze, però, non rappresentano un problema, anzi possono costituire una sorta di complementarietà tra l'Ia e umani nel “fare squadra” per ridurre gli errori diagnostici, contribuendo a una maggiore efficacia ed equità dell'assistenza.
I sistemi basati su intelligenza artificiale comportano rischi considerevoli: per esempio, possono "allucinare" e generare false informazioni. Inoltre, riproducono pregiudizi osservabili in ambito sia medico sia sociale e a volte commettono errori che lasciano perplessi gli utenti più esperti.
Il team di ricerca ha allora studiato come esperti umani e sistemi di Ia possano collaborare al meglio: il risultato è che i team ibridi, cioè composti da umani e sistemi Ia, sono significativamente più accurati dei team composti esclusivamente da esperti umani o da sistemi Ia. Questo vale in particolare per quesiti diagnostici complessi e aperti con numerose possibili soluzioni.
«I nostri risultati dimostrano che la cooperazione tra esperti umani e sistemi Ia ha un grande potenziale per migliorare la diagnosi medica e quindi la salute dei pazienti» sostiene l'autore principale dello studio, Nikolas Zöller, ricercatore al Center for Adaptive Rationality del Max Planck Institute for Human Development.
I ricercatori hanno utilizzato i dati forniti da Human Dx, che associano a vignette cliniche (brevi descrizioni testuali di casi clinici) alle diagnosi corrette. Utilizzando oltre 2.100 di queste vignette, lo studio ha confrontato le diagnosi formulate da medici con quelle di cinque sistemi di intelligenza artificiale. Nell'esperimento principale sono stati simulati diversi team diagnostici: individui, team umani, team di Ia e team misti. In totale, il gruppo di ricerca ha analizzato oltre 40 mila diagnosi, ciascuna delle quali classificata e valutata attraverso standard medici internazionali.
In media, i team composti da sistemi Ia hanno ottenuto risultati migliori rispetto ai team composti da esperti umani nell'85% dei casi. Tuttavia, ci sono stati numerosi casi in cui gli esperti umani hanno ottenuto risultati migliori. Da notare che, quando i sistemi Ia falliscono, gli esperti umani spesso forniscono la diagnosi corretta. Il risultato più importante è che la combinazione di entrambi porta a un aumento significativo dell'accuratezza. Anche l'aggiunta di un singolo sistema Ia a un gruppo di esperti umani (o viceversa) porta a migliorare sostanzialmente l’accuratezza. I risultati più affidabili sono emersi da decisioni collettive che coinvolgono allo stesso tempo più esperti umani e più Ia.
La spiegazione è che gli esperti umani e i sistemi Ia commettono errori sistematicamente diversi. Quando l'Ia fallisce, un esperto umano può compensare l'errore e viceversa.
Pertanto, precisa il coautore Stefan Herzog, ricercatore al Max Planck Institute for Human Development, «non si tratta di sostituire gli esseri umani con le macchine. Piuttosto, dovremmo considerare l'intelligenza artificiale come uno strumento complementare che dispiega appieno il suo potenziale nel processo decisionale collettivo».
Sono gli stessi ricercatori, però, a evidenziare i limiti del lavoro svolto: lo studio ha preso in considerazione solo casi clinici basati su testo, non pazienti reali in contesti clinici reali. Se i risultati possano essere trasferiti direttamente alla pratica clinica rimane una questione che gli studi futuri dovranno affrontare. Inoltre, lo studio si limita alla fase diagnostica senza affrontare le conseguenze terapeutiche e una diagnosi corretta non garantisce di arrivare a un trattamento ottimale.
Rimane, inoltre, incerto come i sistemi di supporto basati sull'Ia saranno accettati nella pratica dal personale medico e dai pazienti. Anche i potenziali rischi di pregiudizi e discriminazioni da parte sia dell'Ia sia degli esperti umani, in particolare in relazione a differenze etniche, sociali o di genere, richiedono ulteriori ricerche.
Lo studio fa parte del progetto Hybrid Human Artificial Collective Intelligence in Open-Ended Decision Making (HACID), finanziato nell'ambito di Horizon Europe, che mira a promuovere lo sviluppo di futuri sistemi di supporto alle decisioni cliniche attraverso l'integrazione di intelligenza umana e artificiale.
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