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L’applicazione dell’intelligenza artificiale in psichiatria e in medicina in generale ha permesso di compiere notevoli passi in avanti nelle prassi legate all’assistenza sanitaria, al miglioramento della qualità delle cure e nelle prassi diagnostiche come quelle in ambito psichiatrico.

L’applicazione dell’IA, però, non è scevra da problematiche dovute a una non chiara conoscenza e all’attuale sperimentazione delle sue proprietà tecnologiche.

Molti ricercatori sostengono, infatti, che l’IA abbia ancora un basso livello di maturità tecnologica che influisce sul massimo rendimento in ambito medico-clinico. Sono diversi gli ostacoli legati alla maturazione tecnologica dell’intelligenza artificiale in psichiatria.

A tale proposito si può far riferimento ad una revisione della letteratura di questi ostacoli e problemi.

Ostacoli legati alla qualità dei dati

I primi ostacoli alla maturità tecnologica dell’IA provengono dalla qualità dei dati. Com’è noto l’IA si basa sull’elaborazione di grandi quantità di dati i quali, anche in ambito psichiatrico, provengono dall’analisi delle cartelle cliniche elettroniche. Esse spesso non contengono alcuni dati o possiedono dati imprecisi e distorti legati ad esempio alle diagnosi, visite ed ai ricoveri.

Ostacoli legati all’ambiente

Un altro elemento che produce dei problemi e che non permette di considerare matura questa tecnologia proviene dalla discrepanza tra l’ambiente di training e quello di impiego reale: quando un algoritmo di IA è impiegato in un ambiente i cui i dati di produzione differiscono da quelli di addestramento, spesso non ottiene buone prestazioni.

Ciò avviene ad esempio quando lo stesso algoritmo sperimentato su una popolazione è utilizzato con una popolazione diversa o quando ad esempio è applicato su una grande quantità di dati vecchi rispetto a dati più recenti.

Oppure ciò avviene quando lo strumento impiegato per la rilevazione di dati è diverso da quello usato in fase di sperimentazione e addestramento.

Ostacoli legati all’atteggiamento e alla formazione dei medici

Nella rassegna sugli ostacoli alla maturità tecnologica dell’IA si tiene conto anche dell’atteggiamento dei medici nei confronti dell’impiego dell’IA in ambito clinico. Per quanto vi sia una maggiore apertura verso l’utilizzo dell’IA non sempre ciò accade nella realtà. Ad esempio, in un sondaggio condotto in Germania su 303 medici di diversa specializzazione, è emerso in generale un atteggiamento positivo rivolto all’IA: solo il 20,5%, però, riteneva che l’IA avrebbe aiutato nelle diagnosi di malattie psichiatriche.

Molti medici, così come emerso da un sondaggio su 720 medici del Regno Unito, reputano più funzionale l’applicazione dell’IA per ridurre gli onori burocratico-amministrativi ad oggi in capo ai medici considerando, invece, un impatto limitato sulle cure primarie.

Alcuni dei problemi legati all’applicazione dell’IA in ambito medico-clinico provengono dall’assenza di formazione dei medici. Ad esempio, da un sondaggio condotto su 699 medici e studenti di medicina in Corea del Sud è emerso che solo il 6% ha dichiarato di avere una buona familiarità con l’IA.

L’impiego dell’IA potrebbe indurre ad un eccessivo affidamento alla tecnologia sia da parte del medico che del paziente. Tale problema andrebbe ovviato considerando l’IA uno strumento di supporto in fase decisionale in cui al medico spetta il compito principale di decisore.

Al medico spetta l’interpretazione delle previsioni prodotto dall’IA tenendo conto del contesto clinico e delle caratteristiche specifiche del paziente.

Ostacoli legati alla sicurezza

Esistono anche ostacoli legati alla sicurezza come ad esempio quelli legati ad ipotetici guasti dei sistemi di IA dei quali il medico deve essere informato e sui quali può agire.

Riflessioni e sfide

Nonostante i problemi sopracitati che influiscono sulla maturità tecnologica dell’IA e che rappresentano delle sfide che vanno affrontate, l’IA rappresenta uno strumento dall’enorme potenziale in ambito medico-clinico.

Fonte:

Monteith, S., Glenn, T., Geddes, J. et al. Expectations for Artificial Intelligence (AI) in Psychiatry. Curr Psychiatry Rep 24, 709–721 (2022)

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