Uno dei principali ostacoli nella diagnosi corretta delle malattie respiratorie croniche è l’interpretazione della spirometria, un esame fondamentale per valutare la funzionalità dei polmoni. Sebbene sia uno strumento molto utilizzato anche nella medicina generale, la sua interpretazione può essere complessa e spesso soggetta a errori, con il rischio concreto di diagnosi sbagliate o mancate. Un recente studio clinico condotto nel Regno Unito e pubblicato dalla prestigiosa rivista inglese di medicina The New England Journal of Medicine, ha voluto testare se l’intelligenza artificiale possa rappresentare un aiuto concreto per i medici di base in questo ambito.
I risultati sembrano incoraggianti: il supporto di un software intelligente ha migliorato in modo significativo la capacità dei medici di formulare diagnosi corrette a partire dai dati spirometrici. Lo studio ha coinvolto oltre 200 professionisti della salute attivi nelle cure primarie – tra cui medici di famiglia e infermieri – chiamati ad analizzare 50 casi reali di pazienti, attraverso una piattaforma online. Alcuni di loro hanno ricevuto il supporto del software di IA, altri no. Obiettivo: capire chi tra i due gruppi si avvicinava di più alla diagnosi corretta, stabilita da pneumologi esperti. Il risultato è chiaro: l’IA ha fatto la differenza. I medici che l’hanno utilizzata hanno ottenuto una percentuale di diagnosi corrette più alta del 9% rispetto ai colleghi del gruppo di controllo. Il miglioramento è stato ancora più marcato nei casi di broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO), con un aumento della precisione diagnostica di quasi il 16%. Oltre a questo, i partecipanti che hanno avuto accesso al supporto intelligente hanno mostrato anche una maggiore accuratezza nella valutazione della qualità tecnica del test e nella formulazione di diagnosi alternative.
Tuttavia, non sono stati riscontrati cambiamenti significativi nella loro interpretazione dei modelli respiratori né nella fiducia che avevano nelle proprie conclusioni. Secondo gli autori dello studio, finanziato dal National Institute for Health and Care Research, questi risultati dimostrano come l’intelligenza artificiale possa essere uno strumento prezioso anche in contesti non specialistici, contribuendo a ridurre gli errori diagnostici che spesso si verificano nella medicina generale. In un sistema sanitario sempre più orientato verso la prevenzione e la diagnosi precoce, l’integrazione di soluzioni digitali come questa potrebbe rappresentare un passo avanti importante nella gestione delle malattie respiratorie croniche, con benefici concreti per i pazienti e per l’efficienza delle cure primarie