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Notiziario dell'Ordine dei Medici Chirurghi e Odontoiatri di Brescia – aut. Tribunale di Brescia n. 195/1962

L’impatto dell’IA sul sistema sanitario

Dalla letteratura internazionale/ Proponiamo la sintesi di un articolo pubblicato su Jama Forum, che può offrire spunti di riflessione per la pratica clinica.

David M. Cutler, What Artificial Intelligence Means for Health Care. JAMA Health Forum. 2023;4(7):e232652. doi:10.1001/jamahealthforum.2023.2652

L’articolo di JAMA Forum sul tema What Artificial Intelligence Means for Health Care offre un’analisi dettagliata dell’impatto dell’intelligenza artificiale (IA) sul settore sanitario.

In primo luogo, si evidenzia come l’IA possa sostituire attività ripetitive e amministrative, riducendo la necessità di personale e i relativi costi.

L’intelligenza artificiale potrebbe svolgere attività complementari piuttosto che sostituire i clinici nelle attività cliniche, svolgendo compiti come la scansione dei risultati di laboratorio alla ricerca di anomalie nei risultati stessi.

Tuttavia, l’attività clinica coinvolge anche aspetti più sottili che l’IA non può ancora imitare, come la capacità di valutare segnali non strutturati quali l’aspetto fisico del paziente, il tono della voce e altri dati non registrati. Pertanto, è importante che i clinici imparino a integrare le proprie capacità decisionali con il software.

Inoltre, è essenziale progettare sistemi efficaci per le interazioni tra esseri umani e IA al fine di massimizzare i benefici dell’IA nell’attività clinica.

Le sfide e le limitazioni nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario includono la necessità di superare i bias umani e garantire che gli algoritmi di IA non replichino errori o discriminazioni presenti nei dati su cui si basano gli algoritmi.

L’IA, inoltre, può individuare pattern nei dati, ma non può sostituire la necessità di prove causali nelle determinazioni mediche.

È importante riconoscere che l’IA è più adatta a generare ipotesi piuttosto che a fornire prove definitive di differenze o causali.

Per affrontare queste sfide è necessario raccogliere una quantità maggiore di dati di alta qualità basati sulla verità oggettiva anziché solo sulle percezioni della verità. E’ cruciale sviluppare algoritmi di IA che evitino gli errori del pensiero umano e riducano i bias, nonché garantire che gli algoritmi siano addestrati su dati rappresentativi e diversificati.  Si sottolinea l’importanza di sviluppare applicazioni di IA che migliorino l’efficienza e riducano i costi, ad esempio facilitando il monitoraggio remoto e rendendo più accessibili le diagnosi. L’articolo sottolinea la necessità di un impegno consapevole e di una pianificazione attenta per massimizzare i benefici dell’IA nel settore sanitario.

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