Pubblicato il 27 ottobre 2026
Uno studio pubblicato su Science il 22 ottobre riferisce che un sistema di intelligenza artificiale chiamato MAI-DxO ha ottenuto risultati superiori a quelli dei medici generalisti in due serie di casi diagnostici valutati in modo sequenziale. Il risultato è rilevante, ma non dimostra ancora una superiorità dell’IA nell’assistenza clinica reale.
Come funziona il sistema?
A differenza dei test in cui tutte le informazioni cliniche vengono fornite al modello fin dall’inizio, il sistema procede per fasi: richiede ulteriori dati anamnestici, aggiorna le diagnosi differenziali e decide quali esami richiedere. MAI-DxO coordina più ruoli virtuali che mettono alla prova le ipotesi e valutano la scelta degli accertamenti.
I principali risultati
I ricercatori hanno valutato il sistema su due insiemi di casi: casi complessi pubblicati nelle conferenze clinicopatologiche del New England Journal of Medicine e ricoveri in pronto soccorso tratti dal database MIMIC-IV-ED.
- Nei casi complessi del NEJM, l’accuratezza del sistema è stata dell’83,2%; i medici generalisti con accesso a risorse di consultazione hanno raggiunto in media il 36,1%.
- Nei casi di pronto soccorso del MIMIC-IV-ED, l’accuratezza riportata è stata dell’80,3% per il sistema e del 46,8% per i medici.
- I costi degli accertamenti variavano in base alla configurazione e ai limiti di budget: non si può quindi concludere che l’IA sia sempre meno costosa.
Questi dati provengono da una valutazione controllata e non misurano direttamente gli errori o gli esiti clinici negli ospedali reali.
Limiti da considerare
Il confronto principale è stato effettuato con medici generalisti, non con specialisti selezionati per ciascuna patologia o con équipe multidisciplinari. I casi erano prevalentemente testuali e non comprendevano immagini diagnostiche, tracciati fisiologici o vetrini istopatologici. Lo studio, inoltre, non ha valutato le decisioni terapeutiche, la sicurezza dei pazienti o gli esiti clinici. Poiché gli autori lavorano per Microsoft, saranno importanti anche la verifica indipendente e la replicazione dei risultati.
Il sistema è pronto per l’uso clinico?
No. Si tratta di una valutazione di ricerca; per stabilire se sia utile nella pratica quotidiana servono studi prospettici in contesti clinici reali. In futuro, l’IA potrebbe aiutare a strutturare l’anamnesi, proporre diagnosi differenziali e orientare la scelta degli esami, ma le decisioni devono rimanere sotto la supervisione del medico e adattarsi al singolo paziente.
In sintesi
Lo studio pubblicato su Science mostra che un approccio diagnostico sequenziale, coordinato tra più modelli, può raggiungere prestazioni elevate in specifici test. Il passaggio decisivo sarà verificare sicurezza, affidabilità e beneficio concreto nella pratica clinica, anche rispetto a medici specialisti.
Foto: Accuray / Unsplash; immagine illustrativa, non raffigura il sistema oggetto dello studio.
Fonti: Nori et al., “Sequential diagnosis with language models”, Science, 22 ottobre 2026; Reuters, aggiornamento sulla ricerca e sulla futura valutazione clinica.
#Intelligenza_artificiale #Diagnosi_medica #Medicina_digitale #Ricerca_medica
