L'OMS sottolinea i rischi e i benefici dell'intelligenza artificiale nell'assistenza sanitaria

Gli operatori sanitari di tutto il mondo devono essere cauti nell'adottare tecnologie di intelligenza artificiale (IA), in particolare nei paesi a basso e medio reddito, avverte l'Organizzazione mondiale della sanità (OMS). 

Sebbene i modelli multimodali di grandi dimensioni (LMM), un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale generativa, abbiano il potenziale per rivoluzionare l'assistenza sanitaria, l'OMS sottolinea la necessità di consapevolezza e di un'implementazione responsabile. 

L'intelligenza artificiale in sanità: una svolta

L'OMS riconosce il notevole potenziale dei Grandi Modelli Multimodali (LMM) in ambito sanitario. Questi sistemi di intelligenza artificiale, come le piattaforme ChatGPT, Bard e Bert, hanno rapidamente acquisito importanza. Gli LMM possono elaborare vari input di dati, inclusi testo, video e immagini, per generare vari output. 

Le loro applicazioni in ambito sanitario comprendono la diagnostica, la ricerca scientifica, lo sviluppo di farmaci, la formazione medica, la somministrazione e persino l'autovalutazione dei sintomi da parte dei pazienti. Analizzando enormi quantità di dati medici, come immagini, scansioni e cartelle clinichetron, i LMM possono migliorare la diagnosi, ottimizzare i trattamenti, prevedere gli esiti per i pazienti e aumentare l'efficienza.

Uno dei vantaggi più significativi dell'intelligenza artificiale in ambito sanitario è la possibilità di salvare vite umane fornendo diagnosi accurate e piani di trattamento personalizzati. Inoltre, può alleviare il carico di lavoro degli operatori sanitari, consentendo loro di concentrarsi su attività più critiche rispetto alle pratiche burocratiche di routine. Nelle regioni con carenza di medici, i centri di medicina generale possono svolgere un ruolo fondamentale nel migliorare l'accessibilità all'assistenza sanitaria, garantendo un'assistenza medica più ampia ed equa.

Rischi e sfide

Nonostante le prospettive promettenti, l'OMS mette in guardia dal sottovalutare i rischi associati. Diagnosi errate e decisioni terapeutiche inappropriate possono derivare da una sopravvalutazione delle capacità dei LMM, soprattutto se i loro limiti non vengono adeguatamente riconosciuti. 

Inoltre, è probabile che i sistemi sanitari diventino eccessivamentedent dai LMM, soprattutto nei paesi a basso e medio reddito, dove la manutenzione e gli aggiornamenti potrebbero essere inadeguati. Questa dipendenza potrebbe anche comportare la perdita di posti di lavoro e richiedere una significativa riqualificazione degli operatori sanitari.

Inoltre, il costo ambientale dell'addestramento e dell'utilizzo di questi modelli di intelligenza artificiale è preoccupante. È noto che i modelli di intelligenza artificiale contribuiscono alle emissioni di carbonio e al consumo di acqua. Inoltre, lo sviluppo e l'implementazione di LMM sono principalmente concentrati nelle mani di grandi aziende tecnologiche a causa degli elevati costi finanziari che comportano, il che potenzialmente rafforza il loro potere e la loro posizione dominante nel settore.

Disuguaglianze nell'accesso

L'OMS solleva questioni relative alla parità di accesso all'intelligenza artificiale in ambito sanitario. Il divario digitale e gli elevati costi di abbonamento potrebbero limitare l'accesso a questi modelli, esacerbando le disuguaglianze sanitarie tra paesi sviluppati e in via di sviluppo. Inoltre, se i LMM vengono addestrati su dati distorti, potrebbero perpetuare questi pregiudizi all'interno dei sistemi sanitari.

Per affrontare queste sfide è necessario costruire le infrastrutture necessarie e implementare normative per l'uso dell'IA sia nel settore pubblico che in quello privato. Trasparenza, una solida governance dei dati e considerazioni etiche sono fondamentali. 

Iniziative come la concessione di sovvenzioni, l'accesso a risorse di cloud computing condivise e set di dati aperti potrebbero apportare notevoli benefici ai paesi a basso e medio reddito, livellando il campo di gioco.

Le organizzazioni internazionali possono facilitare il trasferimento di conoscenze e supportare i paesi nell'acquisizione di dati locali, garantendo che questi modelli di intelligenza artificiale riflettano accuratamente le esigenze regionali. Il coinvolgimento degli stakeholder provenienti da nazioni con minori risorse nello sviluppo e nella governance di nuove tecnologie LMM è fondamentale per promuovere uno sviluppo inclusivo.

In definitiva, l'OMS riconosce che alcuni danni causati dall'IA in ambito sanitario sono inevitabili. Pertanto, le linee guida fornite dall'organizzazione includono raccomandazioni sui sistemi di responsabilità e richiedono meccanismi di risarcimento per i pazienti che soffrono a causa dell'IA. Stabilire norme chiare in materia di responsabilità e un solido controllo normativo è essenziale per garantire che le persone colpite negativamente da LMM ricevano un adeguato risarcimento e un ricorso legale.