Le capacità diagnostiche dell’intelligenza artificiale generativa sono paragonabili a quelle dei medici non specialisti

Negli ultimi anni, il fiorente campo dell’intelligenza artificiale (IA) generativa ha suscitato notevole entusiasmo in numerosi settori, in particolare in quello medico. L’IA generativa, nota principalmente per la sua capacità di produrre testo, immagini e altri dati di tipo umano, è particolarmente promettente nella medicina diagnostica. Il potenziale dei sistemi di IA di analizzare i sintomi, interpretare le immagini mediche e suggerire diagnosi offre l’allettante prospettiva di migliorare o addirittura trasformare l’erogazione dell’assistenza sanitaria. Tuttavia, poiché i criteri di valutazione erano diversi per ogni studio, è stata necessaria un’analisi completa per determinare in che misura l’IA potesse essere utilizzata in contesti medici reali e quali vantaggi presentasse rispetto ai medici.

Un gruppo di ricerca guidato dal Dott. Hirotaka Takita e dal Professore Associato Daiju Ueda presso la Graduate School of Medicine dell’Università Metropolitana di Osaka ha condotto una meta-analisi delle capacità diagnostiche dell’IA generativa utilizzando 83 articoli di ricerca pubblicati tra giugno 2018 e giugno 2024, che coprivano un’ampia gamma di specialità mediche, tra cui medicina interna, radiologia, dermatologia e patologia. Tra i grandi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT di OpenAI analizzati, ChatGPT è risultato il più comunemente studiato. La meta-analisi mirava a superare l’eterogeneità metodologica che ha caratterizzato la ricerca precedente, applicando rigorose tecniche statistiche per unificare le metriche di performance diagnostica e consentire un confronto diretto tra diagnosi basate sull’intelligenza artificiale e diagnosi generate dall’uomo.

I risultati sono stati pubblicati su npj Digital Medicine.

La valutazione comparativa ha rivelato che i medici specialisti avevano un’accuratezza diagnostica superiore del 15,8% rispetto all’IA generativa. L’accuratezza diagnostica media dell’IA generativa era del 52,1%, con i modelli più recenti di IA generativa che a volte mostravano un’accuratezza pari a quella dei medici non specialisti.

“Questa ricerca dimostra che le capacità diagnostiche dell’IA generativa sono paragonabili a quelle dei medici non specialisti. Potrebbe essere utilizzata nella formazione medica per supportare i medici non specialisti e assistere nella diagnosi in aree con risorse mediche limitate”, ha affermato il Dott. Takita. “Sono necessarie ulteriori ricerche, come valutazioni in scenari clinici più complessi, valutazioni delle prestazioni utilizzando cartelle cliniche reali, miglioramento della trasparenza del processo decisionale dell’IA e verifica in diversi gruppi di pazienti, per verificare le capacità dell’IA”. Tuttavia, i ricercatori avvertono che c’è ancora molto lavoro da fare prima che l’IA generativa possa essere considerata pienamente affidabile come partner diagnostico.

Questa meta-analisi rappresenta sia una pietra miliare che un chiaro invito, invitando le comunità di ricerca medica e di intelligenza artificiale a collaborare ampiamente a livello globale. L’armonizzazione degli standard dei dati, lo sviluppo di solidi quadri di valutazione e la promozione di pratiche di reporting trasparenti catalizzeranno l’innovazione e garantiranno che gli strumenti diagnostici basati sull’intelligenza artificiale siano rigorosamente verificati e implementati in modo equo nei sistemi sanitari.

Takita H, Kabata D, Walston SL, Tatekawa H, Saito K, Tsujimoto Y, Miki Y, Ueda D. A systematic review and meta-analysis of diagnostic performance comparison between generative AI and physicians. NPJ Digit Med. 2025 Mar 22;8(1):175. doi: 10.1038/s41746-025-01543-z. PMID: 40121370; PMCID: PMC11929846.