The Albany Gazette - Device medici con l'IA approvati, metà non si basa su dati reali

Quasi la metà degli apparecchi medici basati sull'intelligenza artificiale tra quelli approvati dalla Food and Drug Administration statunitense (Fda) non sono stati addestrati su pazienti nella vita reale. Lo rivela uno studio su Nature Medicine, condotto dai ricercatori di più istituzioni della Unc School of Medicine, Duke University, Ally Bank, Oxford University, Columbia University e University of Miami. "L'intelligenza artificiale (IA) ha applicazioni praticamente illimitate in ambito sanitario, che vanno dalla redazione automatica di messaggi per i pazienti all'ottimizzazione del trapianto di organi e al miglioramento della precisione nella rimozione dei tumori. Dal 2016, il numero medio di autorizzazioni per dispositivi medici basati sull'IA da parte della Fda per anno è aumentato da 2 a 69, indicando una crescita straordinaria nella commercializzazione delle tecnologie mediche basate sull'IA. La maggior parte delle tecnologie mediche basate sull'IA approvate viene utilizzata per assistere i medici nella diagnosi di anomalie nelle immagini radiologiche, nell'analisi di vetrini patologici, nel dosaggio dei farmaci e nella previsione della progressione della malattia. Gli esperti hanno condotto un'analisi approfondita dei dati di validazione clinica per oltre 500 dispositivi medici basati sull'IA. L'approvazione da parte della Fda non sempre significa che i dispositivi siano stati adeguatamente valutati per l'efficacia clinica utilizzando dati reali dei pazienti, afferma Chouffani El Fassi, primo autore del paper. L'intelligenza artificiale è in grado di apprendere ed eseguire funzioni simili a quelle umane utilizzando combinazioni di algoritmi. La tecnologia viene addestrata fornendole dei dati e delle regole. Ben 226 dei 521 dispositivi medici approvati dalla Fda, ovvero circa il 43%, mancavano di dati di validazione clinica pubblicati. Alcuni dei dispositivi utilizzavano 'immagini fantasma' o immagini generate al computer che non provenivano da un vero paziente, il che tecnicamente non soddisfaceva i requisiti per la validazione clinica.

(T.Brown--TAG)