I ricercatori di Microsoft hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale che diagnosa i pazienti passo dopo passo, come fanno i medici, e si è dimostrato più del doppio preciso rispetto ai medici di medicina generale nel risolvere casi medici complessi, secondo uno studio pubblicato giovedì sulla rivista Science. Il lavoro prende di mira la diagnosi stessa — un ambito a lungo identificato dai ricercatori sulla sicurezza dei pazienti come fonte persistente di danni evitabili e una delle frontiere più osservate dell'IA medica.

Invece di elaborare tutte le informazioni di un paziente in una volta sola — l'approccio della maggior parte dei modelli di IA medica esistenti, che esaminano insieme sintomi, esami di laboratorio e imaging per generare una diagnosi — il nuovo sistema lavora in sequenza. Si affida a un "orchestratore" che organizza il modo in cui l'IA affronta un problema impiegando un panel simulato di esperti clinici che collaborano per risolvere i casi diagnostici, secondo il report.

Con l'orchestratore che coordina i passi verso la diagnosi, il modello decide prima quali domande porre sulla storia del paziente e quali reperti siano rilevanti nell'esame fisico. In base a ciò che apprende, determina quali esami richiedere, valuta i risultati e dispone ulteriori accertamenti se necessario. Durante tutto il processo, aggiorna le proprie ipotesi di lavoro e i propri piani, hanno detto i responsabili della ricerca in un'intervista.

Incaricato di diagnosticare oltre 300 dilemmi medici altamente insoliti e fuorvianti, il modello che impiega l'orchestratore diagnostico è stato più del doppio preciso nel "valutare" il paziente e determinare la diagnosi rispetto a medici di medicina generale che usavano libri di testo e internet. Lo strumento ha inoltre superato i medici umani quando gli sono stati presentati scenari tratti da un'importante banca dati di accessi in pronto soccorso.

I ricercatori hanno notato che le valutazioni convenzionali che confrontano i vecchi sistemi di IA di questo tipo con i medici umani si basano in genere su domande a scelta multipla. "L'IA è diventata molto brava a ottenere un tasso di successo del 100% su quelle", ha detto il dottor Dominic King, corporate vice president dell'unità sanitaria di Microsoft AI, il cui team sta sviluppando la nuova tecnologia. "Ma naturalmente, quella non è la realtà. Nessun paziente è mai venuto da me con un bel riunto." I risultati alimentano il dibattito in corso nel campo dell'IA sul fatto che i punteggi elevati nei benchmark in stile esame si traducano in prestazioni sicure e utili in contesti clinici reali e complessi.

Lo studio ha inoltre rilevato che i processi diagnostici costano meno quando è l'orchestratore a progettare i percorsi diagnostici rispetto a quando lo fanno i medici umani — un risultato notevole, dato che la richiesta di esami è un fattore riconosciuto della spesa sanitaria. "Non stiamo solo misurando l'accuratezza dei sistemi. Stiamo anche misurando con quanta giudizio e attenzione affronta un percorso diagnostico", ha detto Harsha Nori, head of AI di Microsoft AI Health.

Come passo successivo, in collaborazione con il Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston, i ricercatori testeranno la capacità dello strumento di fare il triage dei pazienti nelle sale d'attesa dei pronto soccorsi. Quella sperimentazione indicherà se i risultati di laboratorio reggono nel flusso di lavoro clinico reale, dove le decisioni di triage hanno conseguenze immediate, e qualsiasi passo verso un uso clinico di routine attirerebbe l'attenzione sulla revisione normativa, poiché i tool di IA che informano le diagnosi rientrano in genere nella supervisione sui dispositivi medici negli Stati Uniti.

— Reuters