AI contro Medici: capacità di diagnosi medica messa a confronto
Uno studio rivela che l'AI generativa eguaglia i medici non esperti nella diagnosi, aprendo nuove prospettive e interrogativi
Un recente studio getta nuova luce sul confronto tra le capacità diagnostiche dell'intelligenza artificiale generativa e quelle dei medici. La ricerca, condotta da un team guidato dal Dottor Hirotaka Takita e dal Professor Associato Daiju Ueda presso la Graduate School of Medicine dell'Università Metropolitana di Osaka, ha analizzato un vasto numero di studi, arrivando a una selezione di 83 per un'analisi approfondita. I risultati ottenuti delineano un quadro in cui l'AI mostra notevoli punti di forza, ma anche limiti ben definiti nel contesto sanitario.
La metanalisi ha preso in considerazione diversi modelli di AI generativa, tra cui GPT-4, Llama3 70B, Gemini 1.5 Pro e Claude 3 Sonnet, applicati a svariati ambiti medici. Il modello GPT-4 è risultato il più studiato. Complessivamente, l'accuratezza diagnostica media di questi sistemi di AI si è attestata al 52.1% (con un intervallo di confidenza del 95% tra il 47.0% e il 57.1%). Alcuni modelli hanno dimostrato una precisione comparabile a quella di medici non esperti, senza una differenza statistica significativa (differenza di accuratezza dello 0.6% [IC 95%: -14.5% a 15.7%], p=0.93). Tuttavia, i medici esperti hanno continuato a superare l'AI, con un divario di accuratezza significativo del 15.8% (IC 95%: 4.4%–27.1%, p=0.007). Nonostante ciò, con i continui progressi, questo distacco potrebbe ridursi nel tempo.
Lo studio ha anche evidenziato come le prestazioni dell'AI siano state simili nella maggior parte delle specializzazioni mediche, con alcune eccezioni degne di nota: dermatologia e urologia. In dermatologia, l'AI ha mostrato risultati più promettenti, probabilmente grazie alla natura di questa disciplina che implica il riconoscimento di pattern, un'abilità in cui l'AI eccelle.
