L’intelligenza artificiale (AI) sta dimostrando un’inaspettata capacità di identificare i primi indicatori di declino cognitivo analizzando i modelli negli appunti dei medici, superando potenzialmente la precisione umana nei casi più sottili. Un nuovo studio, pubblicato il 7 gennaio su npj Digital Medicine, rivela che un sistema di intelligenza artificiale può segnalare i pazienti le cui cartelle cliniche suggeriscono possibili problemi cognitivi – come perdita di memoria, confusione o cambiamenti comportamentali – con sorprendente precisione. Non si tratta di sostituire i medici; si tratta di migliorare i processi di screening laddove gli specialisti scarseggiano.
La potenza del riconoscimento dei pattern basato sull’intelligenza artificiale
Il sistema di intelligenza artificiale è stato progettato per scansionare le note cliniche alla ricerca di menzioni ricorrenti di deterioramento cognitivo, preoccupazioni familiari o comportamento insolito del paziente. Invece di fare diagnosi, il sistema evidenzia i pazienti che potrebbero richiedere un’ulteriore valutazione, consentendo ai medici di dare priorità ai follow-up in modo efficiente.
“L’obiettivo non è sostituire il giudizio clinico ma fungere da ausilio allo screening”, spiega la dott.ssa Lidia Moura, neurologa del Massachusetts General Hospital. Ciò è particolarmente importante date le crescenti pressioni sui sistemi sanitari in tutto il mondo, dove la diagnosi precoce può migliorare significativamente i risultati.
Come funziona il sistema di intelligenza artificiale: un approccio agente
Il gruppo di ricerca ha utilizzato un approccio “agentico” innovativo, utilizzando cinque programmi di intelligenza artificiale interconnessi che hanno perfezionato in modo collaborativo le loro interpretazioni delle note mediche senza intervento umano. Il sistema è stato addestrato su tre anni di appunti di medici del mondo reale – visite cliniche, rapporti sui progressi e riepiloghi delle dimissioni – già etichettati dai medici per problemi cognitivi.
Inizialmente, l’intelligenza artificiale ha raggiunto un accordo del 91% con i medici. Tuttavia, i test nel mondo reale hanno rivelato una sensibilità di circa il 62%, il che significa che non sono stati rilevati alcuni casi. Sorprendentemente, un’ulteriore revisione da parte di esperti clinici indipendenti ha mostrato che l’intelligenza artificiale era più accurata nel 44% dei disaccordi, applicando le definizioni cliniche in modo più rigoroso rispetto ad alcuni medici. L’intelligenza artificiale ha dato priorità alle menzioni dirette dei problemi cognitivi, mentre alcuni medici potrebbero trascurare segnali sottili presenti in cartelle cliniche più ampie.
I limiti della revisione umana e il futuro dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario
Questa discrepanza evidenzia un difetto critico nelle revisioni tradizionali dei grafici: gli esseri umani possono perdere segnali sottili che l’intelligenza artificiale identifica costantemente. “Quando i segnali sono evidenti, tutti li vedono”, afferma il dottor Moura, “Quando sono sottili, è lì che gli esseri umani e le macchine possono divergere”. Il sistema non è destinato a sostituire i medici, ma a funzionare in background, fornendo informazioni su potenziali problemi direttamente all’interno della cartella clinica.
Sebbene promettente, l’accuratezza del sistema può variare a seconda dei diversi contesti sanitari a causa delle diverse pratiche di documentazione. Come sottolinea Karin Verspoor, ricercatrice di intelligenza artificiale e tecnologie sanitarie presso l’Università RMIT, la qualità delle note influenza in modo significativo le prestazioni dell’intelligenza artificiale.
Il sistema non è ancora entrato nella pratica clinica, ma il suo potenziale è chiaro: fornire un ulteriore livello di conoscenza senza gravare sui medici, migliorando la diagnosi precoce e potenzialmente invertendo la traiettoria del declino cognitivo.
Questo studio sottolinea il ruolo crescente dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario, non come sostituto dei medici, ma come potente strumento per aumentare le capacità umane e migliorare la cura dei pazienti.
