Medicii sprijiniți de inteligența artificială iau decizii clinice mai eficiente în cazuri complexe
Inteligența artificială, prin intermediul chatbot-urilor, a demonstrat o capacitate crescută de a diagnostica diverse boli, chiar și în cazuri complexe.
Însă, cum se descurcă aceste chatbot-uri în ceea ce privește ghidarea tratamentului și îngrijirii după diagnostic? De exemplu, cât timp înainte de o operație ar trebui un pacient să înceteze administrarea anticoagulantelor prescrise? Ar trebui să se schimbe protocolul de tratament al unui pacient dacă acesta a avut reacții adverse la medicamente similare în trecut? Astfel de întrebări nu au un răspuns corect sau greșit universal, ci depind de judecata medicilor.
Jonathan H. Chen, MD, PhD, și o echipă de cercetători studiază dacă chatbot-urile, un tip de model lingvistic de mari dimensiuni (LLM), pot răspunde eficient la aceste întrebări nuanțate și dacă medicii, sprijiniți de chatbot-uri, obțin rezultate mai bune.
Se pare că răspunsurile sunt afirmative. Echipa de cercetare a testat performanța unui chatbot în diverse situații clinice complexe. Chatbot-ul a depășit medicii care aveau acces doar la căutări pe internet și la referințe medicale, în timp ce medicii care au utilizat propriul LLM au reușit să țină pasul cu chatbot-urile.
„De ani de zile spun că, atunci când sunt combinate, omul și computerul vor performa mai bine decât fiecare dintre ele separat”, a declarat Chen. „Cred că acest studiu ne provoacă să gândim mai critic și să ne întrebăm: ‘La ce este bun un computer? La ce este bun un om?’ Poate că trebuie să regândim modul în care folosim și combinăm aceste abilități și pentru ce sarcini recrutăm inteligența artificială.”
Un studiu care detaliază aceste rezultate a fost publicat în Nature Medicine pe 5 februarie 2025. Chen și Adam Rodman, MD, sunt coautori senior ai lucrării, iar cercetătorii postdoctorali Ethan Goh, MD, și Robert Gallo, MD, sunt coautori principali.
În octombrie 2024, Chen și Goh au condus o echipă care a realizat un studiu, publicat în JAMA Network Open, testând performanța chatbot-ului în diagnosticul bolilor, constatând că precizia acestuia a fost superioară celei a medicilor, chiar și atunci când aceștia utilizau un chatbot. Lucrarea de față se concentrează pe aspectele mai subtile ale medicinei, evaluând performanța chatbot-ului și a medicilor în ceea ce privește întrebările din categoria „raționament în management clinic.”
Goh explică diferența astfel: Imaginează-ți că utilizezi o aplicație de hărți pe telefon pentru a ajunge la o anumită destinație. Folosirea unui LLM pentru a diagnostica o boală este similară cu utilizarea unei hărți pentru a localiza corect destinația. Cum ajungi acolo ține de raționamentul în management – iei drumuri ocolitoare din cauza traficului? Rămâi pe drumul principal, chiar dacă e aglomerat? Sau aștepți și speri că traficul se va desfunda?
În context medical, aceste decizii pot fi complicate. De exemplu, un medic descoperă accidental că un pacient internat are o masă de dimensiuni considerabile în partea superioară a plămânului. Care ar trebui să fie pașii următori? Medicul (sau chatbot-ul) ar trebui să recunoască faptul că un nodul mare în lobul superior al plămânului are o probabilitate statistică ridicată de a se răspândi în organism. Medicul ar putea decide să facă imediat o biopsie a masei, să programeze procedura pentru o dată ulterioară sau să comande imagistică pentru a obține mai multe informații.
Stabilirea celei mai bune abordări pentru pacient depinde de o serie de detalii, începând cu preferințele cunoscute ale pacientului. Este reticent să se supună unei proceduri invazive? Istoricul pacientului arată o neglijență în urma programărilor? Este sistemul de sănătate al spitalului fiabil în organizarea programărilor de urmărire? Ce se întâmplă cu trimiterile? Aceste tipuri de factori contextuali sunt esențiale de luat în considerare, spune Chen.
În cadrul studiului, echipa a evaluat performanța raționamentului în management clinic în trei grupuri: chatbot-ul singur, 46 de medici cu suport de chatbot și 46 de medici cu acces doar la căutări pe internet și referințe medicale. Au selectat cinci cazuri de pacienți anonimizate și le-au oferit atât chatbot-ului, cât și medicilor, toți având sarcina de a oferi un răspuns scris detaliind ce ar face în fiecare caz, de ce și ce au luat în considerare când au luat decizia.
În plus, cercetătorii au apelat la un grup de medici certificați pentru a crea o rubrică care să evalueze calitatea unui raționament sau a unei decizii medicale. Deciziile au fost apoi punctate conform acestei rubrici.
Contrar așteptărilor echipei, chatbot-ul a depășit medicii care aveau acces doar la internet și referințe medicale, îndeplinind mai multe criterii din rubrică decât medicii. Însă, medicii asociați cu un chatbot au performat la fel de bine ca chatbot-ul singur.
Chen și colegii săi au continuat să investigheze această descoperire. Nu este suficient să se instruiască medicii să utilizeze inteligența artificială – colaborarea de succes depinde de modul în care instrumentele sunt integrate în fluxul de lucru medical. Cu alte cuvinte, cine ar trebui să intervină primul? Ar trebui medicul să evalueze un caz și apoi să consulte inteligența artificială pentru o a doua opinie? Sau ar trebui inteligența artificială să ofere o evaluare inițială?
Într-o lucrare publicată în Nature Digital Medicine pe 18 martie 2026, echipa de cercetare a detaliat rezultatele unui studiu controlat, randomizat, realizat pe 70 de medici care au colaborat cu un agent de inteligență artificială care a evaluat un set de cazuri medicale. Echipa a constat că, atunci când inteligența artificială a evaluat un caz după ce medicul a oferit o evaluare, inteligența artificială a tendințat să se alinieze cu medicul, chiar dacă a fost instruită să raționeze independent. Abordarea câștigătoare s-a dovedit a fi analiza paralelă: medicul și inteligența artificială au evaluat cazul simultan, iar apoi instrumentul AI a creat un rezumat analizând cele două perspective, similaritățile și abaterile.
„Ideea de bază a fost să studiem cum ar putea operațiunile sistemelor AI să fie reproiectate pentru a sprijini o colaborare mai profundă între medici și inteligența artificială, schimbând utilizarea AI de la interacțiunea cu un instrument la colaborarea cu un coleg clinic”, a spus Selin Everett, student la medicina de la Stanford și autor principal al acestui studiu.
Exact ce a contribuit la îmbunătățirea colaborării dintre medic și chatbot este subiect de dezbatere. Oare utilizarea LLM-ului îi determină pe medici să fie mai atenți la caz? Sau LLM-ul oferă îndrumări pe care medicii nu le-ar fi luat în considerare singuri? Este o direcție de explorare viitoare, a afirmat Chen.
Rezultatele pozitive pentru chatbot-uri și medicii care colaborează cu chatbot-uri ridică o întrebare populară: sunt doctorii AI pe cale să devină o realitate?
„Poate că acesta este un argument în favoarea inteligenței artificiale”, a spus Chen
