Quando arriverà il vero caso d’uso dell’IA? È una domanda molto interessante. Le persone si chiedono se l’IA, nonostante l’alto grado di intelligenza raggiunto, sia ancora lontana dall’offrire una soluzione concreta nel campo della scienza medica. Mentre OpenAI è ancora concentrata su ChatGPT, Google sta cercando di sviluppare un chatbot medico, qualcosa che le persone desiderano davvero.
Attualmente, Google sta conducendo test su un programma avanzato di intelligenza artificiale specializzato nel rispondere a domande mediche. Secondo un recente rapporto del Wall Street Journal (WSJ), Google ha testato un chatbot medico chiamato Med-PaLM 2, che fornisce risposte sicure alle domande mediche. Il prodotto è attualmente in fase di test presso rinomate istituzioni sanitarie come la Mayo Clinic.
Med-PaLM 2 sfrutta la potenza dei modelli linguistici di Google, addestrati specificamente nel dominio medico, per fornire risposte più accurate e sicure alle domande mediche. Si basa sul modello linguistico di Google chiamato PaLM 2. Secondo un blog di Google pubblicato ad aprile, Med-PaLM 2 è stato il primo modello linguistico medico a superare i test “esperti” sul set di dati MedQA, composto da domande simili all’esame di abilitazione medica negli Stati Uniti (USMLE), con un’accuratezza superiore all’85%. Inoltre, è stato il primo sistema di intelligenza artificiale a ottenere un punteggio positivo nel set di dati MedMCQA, che comprende domande degli esami medici AIIMS e NEET in India, con un punteggio del 72,3%.
Tuttavia, superare un esame non garantisce automaticamente di essere un buon medico. L’esame serve solo a verificare che si abbia una conoscenza di base nel proprio campo e che i pazienti possano fidarsi di voi. Secondo i dati ufficiali, nel 2022 il 91% dei candidati ha superato il passaggio 1 dell’esame USMLE. Ma ciò non implica che tutti siano dei bravi medici.
L’esperienza medica deriva dagli scenari reali che si affrontano con i pazienti. Ogni paziente è unico e il processo di prescrizione di farmaci non può essere generalizzato. Ogni corpo funziona in modo diverso e bisogna considerare fattori individuali come le allergie. Google è consapevole di questa complessità e riconosce l’importanza di un’assistenza medica personalizzata.
Il documento di ricerca “Towards Expert-Level Medical Question Answering with Large Language Models” pubblicato da Google e DeepMind riconosce le limitazioni di Med-PaLM 2. Nel documento si afferma: “Va notato che i nostri risultati non possono essere considerati generalizzabili a tutti i contesti e al pubblico di domande mediche”.
Med-PaLM 2 è addestrato su set di dati di risposte a domande mediche multiple e di lunga durata provenienti da MultiMedQA, con l’esclusione dei dati personali dei pazienti in conformità alle norme etiche.
Tuttavia, avere accesso ai dati personali dei pazienti potrebbe migliorare l’efficienza del sistema a un livello completamente nuovo. Tuttavia, è molto probabile che i pazienti non si sentano a proprio agio nel condividere le proprie informazioni sanitarie poiché si tratta di dati personali sensibili. Inoltre, i dirigenti di Google hanno confermato che i clienti che testano Med-PaLM 2 manterranno il controllo dei propri dati in impostazioni crittografate inaccessibili all’azienda tecnologica e il programma non accederà a tali dati.
Nonostante le limitazioni, i casi d’uso dei modelli linguistici di intelligenza artificiale per l’assistenza sanitaria sono molto promettenti. Tuttavia, devono essere gestiti attentamente poiché si tratta di una questione di vita o di morte.
Oltre a Google, anche Microsoft sta facendo progressi significativi nell’applicazione dei modelli linguistici di intelligenza artificiale nel settore sanitario. In collaborazione con Epic, un’azienda di software sanitario, Microsoft sta sviluppando strumenti che utilizzano gli algoritmi alla base di ChatGPT per generare automaticamente messaggi ai pazienti.
Secondo Junaid Bajwa, chief medical scientist di Microsoft, il campo della conoscenza medica raddoppia ogni 73 giorni. Questa enorme quantità di informazioni comprende dati provenienti da pubblicazioni sulla ricerca medica, tra cui disturbi, cure e condizioni mediche in tutto il mondo. Considerando il tasso di pubblicazione degli articoli di ricerca, si stima che la quantità di informazioni possa raddoppiare ogni tre giorni entro pochi anni.
Qui è dove i modelli linguistici medici diventano preziosi. Immagina una situazione in cui un medico potrebbe non essere al corrente di un metodo di trattamento alternativo durante un’urgenza medica. In tali situazioni, i modelli linguistici possono fornire un supporto significativo, poiché dispongono di una vasta conoscenza derivante da libri di testo medici. Utilizzando questa vasta base di conoscenze, i modelli linguistici possono aiutare i medici a offrire approcci alternativi e assicurarsi che le informazioni vitali siano prontamente disponibili quando più necessarie.
I modelli linguistici medici possono aiutare i medici a condurre discussioni informative, rispondere a domande mediche complesse e trovare informazioni importanti in testi medici complessi. Con l’esperienza dei medici e l’apporto dei modelli linguistici, insieme possono formare un team formidabile.
Google ha dichiarato ai dipendenti ad aprile che un modello di intelligenza artificiale affidabile come assistente medico potrebbe “essere di enorme valore nei paesi con un accesso limitato ai medici”, secondo un’e-mail interna riportata dal Wall Street Journal, che cita un ricercatore coinvolto nel progetto.