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Sebbene l’AMIE abbia dimostrato capacità diagnostiche superiori rispetto ai medici umani, permangono dubbi sull’etica della sua implementazione.
Nel campo dell’innovazione medica, Google ha recentemente svelato un progresso rivoluzionario con il suo sistema di intelligenza artificiale Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE), segnando un passo avanti significativo nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario.
Questo impegno ambizioso mira a semplificare i processi sanitari, offrendo ai professionisti medici più tempo per casi complessi ed estendendo l’accesso diagnostico alle aree scarsamente servite.
Con il dibattito in corso sull’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle pratiche mediche, permangono interrogativi sulla portata dell’utilizzo del sistema. Ciò è particolarmente pertinente durante la fase di ricerca, in cui le sperimentazioni umane svolgono un ruolo vitale nel suo sviluppo.
Obiettivo del sistema
AMIE spera di colmare il divario tra diagnosi e trattamento, per eguagliare o superare la precisione dei medici umani in settori specifici. Questo obiettivo potrebbe far sì che il lavoro sanitario funzioni più agevolmente, dando ai medici più tempo per i casi complicati e ampliando l’accesso alle diagnosi in aree prive di servizi medici sufficienti.
Inoltre, Google spera che il suo nuovo sistema raggiunga o addirittura superi la precisione dei medici umani nella diagnosi di varie malattie. Ciò potrebbe essere ottenuto attraverso l’accesso a un enorme set di dati di cartelle cliniche e la sua capacità di analizzare modelli complessi nei dati dei pazienti.
AMIE è inoltre progettato per essere empatico e comprensivo nelle sue interazioni con i pazienti. Ciò potrebbe contribuire a creare un'esperienza più positiva e confortevole, soprattutto per coloro che potrebbero essere ansiosi di consultare un medico.
Inoltre, il sistema ha anche il potenziale per fornire istantaneamente ai pazienti materiali e risorse formativi sulla loro condizione specifica, aiutandoli a comprendere meglio la diagnosi e le opzioni di trattamento.
Guardando il quadro più ampio, la capacità dell’AMIE di analizzare quantità infinite di dati medici potrebbe portare a nuove conoscenze sulle cause e sulla progressione delle malattie. Ciò potrebbe a sua volta portare allo sviluppo di trattamenti nuovi e più efficaci.
Oggi abbiamo condiviso la nostra ultima prestampa che introduce AMIE (Articulate Medical Intelligence Explorer), un sistema di intelligenza artificiale di ricerca basato su Large Language Model (LLM) per ragionamenti e conversazioni medico-diagnostiche.🔗 https://t.co/7MiUI7IuU8 pic.twitter.com/kMJzFwKNFw
—Google AI (@GoogleAI) Gennaio 12, 2024
L’efficacia di Google AMIE
A testare il sistema, i ricercatori hanno utilizzato 20 partecipanti come pazienti simulati. Ogni persona ha ricevuto consultazioni online dall’AMIE e da 20 medici certificati, ma non è stato detto loro se stavano interagendo con un medico umano o con l’intelligenza artificiale. I pazienti hanno affrontato un totale di 149 scenari clinici, dopo di che ciascuno di loro ha rivisto la propria esperienza personale.
Sono stati chiamati diversi specialisti per valutare le prestazioni del sistema di Google e dei medici. I risultati hanno rivelato che l'AMIE ha funzionato significativamente migliore quando si trattava di accuratezza diagnostica.
In termini di qualità della conversazione, come la cortesia, il chiarimento della condizione e del trattamento, l’onestà e l’espressione di cura e impegno, il sistema ha anche superato le capacità dei medici in 24 criteri su 26.
Inizialmente, le basi del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) utilizzato sono state ottimizzate sulla base delle cartelle cliniche elettroniche esistenti e delle conversazioni mediche che erano state precedentemente trascritte.
Per migliorare la formazione del modello, i ricercatori hanno indirizzato il LLM a simulare sia la prospettiva di un individuo con una condizione medica del paziente sia quella di un medico compassionevole che cerca di comprendere la storia medica della persona e formulare potenziali diagnosi.
