Intelligenza artificiale, la diagnosi migliora ma la gestione del paziente resta una sfida

L'intelligenza artificiale si avvicina, e in alcuni casi supera, le capacità dei medici nel formulare diagnosi corrette. È quanto sostiene un'analisi pubblicata da The Conversation, che richiama studi recenti secondo cui i modelli linguistici di ultima generazione hanno ottenuto risultati elevati nell'identificazione di patologie anche complesse.

Secondo l'articolo, uno studio pubblicato nell'aprile 2026 ha rilevato che il modello OpenAI o1 ha raggiunto un'accuratezza del 78% in casi diagnostici complessi pubblicati sul New England Journal of Medicine e ha superato medici esperti nella diagnosi di pazienti reali in pronto soccorso. Viene inoltre citato uno studio del 2024 nel quale ChatGPT avrebbe ottenuto prestazioni superiori a quelle dei medici nella diagnosi di casi complessi.

L'autore, medico e docente che si occupa di processi decisionali clinici, sottolinea però che formulare una diagnosi rappresenta solo una parte del lavoro del medico. L'altra riguarda la gestione della condizione del paziente, cioè la scelta di esami, trattamenti, controlli e percorsi assistenziali più appropriati.

L'articolo distingue tra il processo diagnostico e quello che definisce "management reasoning", il ragionamento necessario per decidere come gestire una malattia una volta identificata. I medici, viene spiegato, sviluppano nel tempo schemi mentali basati sull'esperienza clinica che consentono di riconoscere rapidamente quadri patologici ricorrenti e di individuare eventuali elementi atipici.

I modelli di intelligenza artificiale risultano particolarmente efficaci proprio nel riconoscimento di schemi e correlazioni, grazie all'analisi di grandi quantità di dati e letteratura scientifica. Tuttavia, secondo l'autore, la gestione clinica richiede spesso di scegliere tra diverse opzioni ragionevoli, valutando rischi, benefici, preferenze del paziente e livelli di incertezza.

Per illustrare il concetto viene riportato l'esempio di due uomini di 68 anni con una diagnosi identica di tumore della prostata in fase iniziale. Entrambi possono scegliere tra trattamento immediato o sorveglianza attiva. Sebbene le evidenze disponibili mostrino una mortalità molto bassa in entrambi i casi, la decisione finale può variare in base alle condizioni cliniche, alle altre patologie presenti e alle preferenze personali.

Secondo l'analisi, l'intelligenza artificiale è in grado di presentare le opzioni disponibili e i dati di efficacia, ma il medico aggiunge la conoscenza della storia individuale del paziente e la capacità di contestualizzare le informazioni.

L'articolo evidenzia inoltre che il processo decisionale clinico richiede una valutazione continua del rischio e dell'incertezza. Strumenti predittivi e linee guida possono supportare le decisioni, ma sono generalmente costruiti sul "paziente medio" e non sempre riflettono le caratteristiche della singola persona.

Per questo motivo, conclude l'autore, l'intelligenza artificiale può rappresentare un supporto utile nella formulazione delle diagnosi, mentre la gestione della malattia e il confronto sulle decisioni da prendere restano aspetti nei quali il rapporto tra medico e paziente mantiene un ruolo centrale.