I chatbot basati sul’intelligenza artificiale formulano diagnosi errate in oltre l’80% dei casi medici nelle fasi iniziali. Lo rivela uno studio pubblicato sulla rivista Jama Network Open e riportato dal Financial Times, secondo cui i principali modelli linguistici di grandi dimensioni faticano a suggerire una gamma di possibili diagnosi quando i dati relativi al paziente sono scarsi, tendendo spesso a restringere il campo troppo precocemente a un’unica risposta. “Questi modelli eccellono nell’individuare la diagnosi definitiva una volta che i dati sono completi, ma incontrano difficoltà nella fase iniziale e ‘aperta’ del caso clinico, quando le informazioni a disposizione sono scarse”, spiega Arya Rao, autrice principale dello studio e ricercatrice presso il sistema sanitario Mass General Brigham, con sede in Massachusetts. I tassi di fallimento sono scesi a meno del 40% per le diagnosi finali basate su dati più completi, con i modelli più performanti che hanno superato il 90% di accuratezza. Le conclusioni del dossier, tuttavia, sottolineano i pericoli insiti nell’affidarsi esclusivamente alla tecnologia per individuare i problemi di salute, specialmente nei casi in cui i dati inseriti dagli utenti possano risultare vaghi o frammentari.
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