L’articolo Medical AI falters when assessing patients it hasn’t seen di Miryam Naddaf su Nature tratta l’efficacia degli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) nel trattamento della schizofrenia. In particolare, si concentra su come questi algoritmi, progettati per personalizzare i trattamenti medici basandosi su grandi insiemi di dati, si comportano quando vengono applicati a nuovi dati non precedentemente analizzati.
I ricercatori hanno utilizzato dati provenienti da cinque studi clinici su farmaci antipsicotici, che coinvolgevano 1.513 partecipanti da diverse regioni del mondo, tutti diagnosticati con schizofrenia. Gli studi hanno misurato i sintomi dei partecipanti prima e dopo quattro settimane dall’assunzione di uno dei tre farmaci antipsicotici.
L’algoritmo è stato addestrato per prevedere il miglioramento dei sintomi nel corso di quattro settimane di trattamento antipsicotico. I risultati hanno mostrato che, mentre l’algoritmo era in grado di prevedere con alta precisione i risultati del trattamento per il campione su cui era stato addestrato, le previsioni risultavano quasi casuali quando l’algoritmo era applicato a un insieme di dati su cui non era stato addestrato.
Una delle principali criticità emerse dalla ricerca è che molti modelli di previsione clinica in psichiatria non sono adeguatamente testati su campioni diversi da quelli su cui sono stati sviluppati. Questo limita significativamente la loro generalizzabilità e affidabilità.
Inoltre, la ricerca sottolinea l’importanza di avere un rigoroso processo di validazione per questi algoritmi, paragonabile a quello utilizzato nello sviluppo dei farmaci. L’articolo enfatizza l’importanza di testare gli algoritmi su molteplici campioni prima di considerarli affidabili.
In conclusione, è essenziale sottolineare l’importanza di prevedere con precisione l’efficacia degli psicofarmaci. Dato che tali trattamenti necessitano di circa quattro settimane per manifestare i loro effetti, poter anticipare la risposta del paziente a un farmaco specifico potrebbe notevolmente ridurre i tempi per trovare la terapia più adeguata. Questo avrebbe un impatto significativo, alleviando più rapidamente la sofferenza dei pazienti e offrendo un sostegno immediato alle loro famiglie.
C’è l’urgenza di sviluppare algoritmi AI più avanzati e versatili, essenziali per realizzare il potenziale della medicina di precisione. Per queste ragioni, è essenziale che gli algoritmi in medicina di precisione seguano protocolli di validazione rigidi, analoghi a quelli dei farmaci. Questo assicurerebbe l’affidabilità nelle previsioni sull’efficacia degli psicofarmaci, riducendo tempi di attesa e incertezze per pazienti e famiglie.
