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ChatGPT, un po’ scarso nelle diagnosi differenziali
Pubblicato da dzamperini in data 16/04/2024 00:00
Medicina Clinica


Secondo una nuova ricerca le prestazioni del chatbot sono discrete in termini di accuratezza diagnostica complessiva ma scarse nelle diagnosi differenziali.


Una delle sfide principali dei sistemi come chatGPT è dimostrare la propria efficacia in ambiti complessi come la diagnostica.
I ricercatori dell'Innovation in Operations Research Center del Massachusetts General Hospital di Boston hanno addestrato ChatGPT su 36 scenari clinici pubblicati dal manuale clinico Merck Sharpe & Dohme
e ne hanno confrontato l'accuratezza su diagnosi differenziali, test diagnostici, diagnosi finale e gestione in base all'età del paziente, al sesso e alla gravità del caso.

I ricercatori hanno rilevato una accuratezza complessiva, nei 36 casi clinici, del 71,7%.
ChatGPT ha formulato possibili diagnosi e ha posto le diagnosi finali e le decisioni sulla gestione delle cure. Sono stati assegnati punteggi in cieco per le risposte corrette.
L’accuratezza del chatbot è stata valutata sulla diagnosi differenziale, i test diagnostici, la diagnosi finale e la gestione in un processo clinico strutturato.
ChatGPT si è dimostrato migliore nel fare una diagnosi finale, nella quale ha avuto una precisione del 77%.
Ha ottenuto prestazioni più basse nell'effettuare diagnosi differenziali, dove ha raggiunto un’accuratezza solo del 60%, e nelle decisioni di gestione clinica, con prestazioni inferiori al 68%.

La difficoltà di ChatGPT con la diagnosi differenziale non stupisce perché è un ambito nel quale i medici sono veramente esperti e apportano il massimo valore. Nelle fasi iniziali della cura del paziente il curante dispone di Informazioni spesso indistinte, variabili, dove prevalgono elementi soggettivi e qualità tacite, come intuizione, occhio clinico, empatia per interpretare il volto del paziente, il suo modo di parlare, la sequenza espositiva, il detto e il non detto, la sofferenza, i dettagli soggettivi. I dati osservati inoltre assumono significato diverso in funzione del contesto clinico, delle loro caratteristiche, della cronologia di comparsa, della frequenza nella malattia ipotizzabile. Ad esempio una epatomegalia associata a splenomegalia in bevitore orienta verso una cirrosi, in presenza di giugulari e fibrillazione verso uno scompenso cardiaco.

Prima che strumenti come ChatGPT possano essere presi in considerazione per l’integrazione nell’assistenza clinica, sono sicuramente necessari ulteriori miglioramenti.


Giampaolo Collecchia, Riccardo De Gobbi, Roberto Fassina


Bibliografia
Rao A et al. Assessing the Utility of ChatGPT Throughout the Entire Clinical Workflow: Development and Usability Study. J Med Internet Res 2023;25:e48659) doi: 10.2196/48659

Per approfondire:
Collecchia G, De Gobbi R, Fassina R, Ressa G, Rossi RL: La Diagnosi Ritrovata. Il Pensiero Scientifico Editore
http://pensiero.it/catalogo/libri/professionisti/la-diagnosi-ritrovata

Collecchia G. De Gobbi R.: Intelligenza Artificiale e Medicina Digitale. Una guida critica. Il Pensiero Scientifico Ed. Roma 2020
http://pensiero.it/catalogo/libri/pubblico/intelligenza-artificiale-e-medicina-digitale

 
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