I bot di IA commettono errori nella diagnosi quasi all'80 %, come si è scoperto in uno studio
Breve riepilogo dei risultati della ricerca
Una recente indagine pubblicata su *Jama Network Open* e citata da *Financial Times* ha dimostrato che i chatbot popolari non sono in grado di fare diagnosi mediche accurate quando ricevono un set limitato di dati. In oltre l’80 % dei casi, fornivano una diagnosi errata; solo con una descrizione completa dei sintomi la precisione aumentava al 90 %.
Come è stata condotta lo studio
Passo | Cosa si faceva | Selezione casi | 29 scenari clinici tratti dalla letteratura di riferimento. | Trasmissione dati | Le informazioni sul paziente venivano inviate ai chatbot in modo progressivo: storia clinica → risultati degli esami → analisi di laboratorio. | Domande all’IA | Si chiedeva una diagnosi; si misurava precisione e completezza delle risposte.
Partecipanti al esperimento
* 20 modelli popolari da OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek.
* Con dati incompleti, oltre l’80 % di essi dava diagnosi errata.
* Con l’aumento della quantità di informazioni la precisione cresceva: nei migliori casi >90 %; in media gli errori erano inferiori al 40 %.
Reazione degli sviluppatori
Azienda | Commento
Google & Anthropic | Se si cerca un consiglio medico, i chatbot raccomandano vivamente di rivolgersi a uno specialista.
OpenAI | Nei termini d’uso afferma che i suoi servizi non sono destinati a fornire consigli medici autorizzati.
xAI & DeepSeek | Non hanno fornito commenti.
Alcuni stanno sviluppando modelli specializzati: Google ha creato AMIE, che mostra buoni risultati, ma le sue conclusioni richiedono comunque la conferma di un medico vivo, soprattutto per l’importanza della valutazione visiva.
Conclusione
I chatbot possono essere utili come strumento ausiliario, ma con informazioni limitate tendono a commettere errori. Il loro utilizzo al posto di un professionista medico qualificato è ancora inaccettabile, sebbene possano risultare utili nelle regioni dove l’accesso alla medicina tradizionale è carente.
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