Inteligența artificială ar putea ajuta doctorii să depisteze mai devreme declinul cognitiv și posibila demență, potrivit unui nou studiu care arată că un sistem AI poate identifica semne subtile în notele medicale ale pacienților, uneori cu o acuratețe comparabilă sau chiar mai mare decât evaluările făcute de medici, scrie Live Science.
Primele semne ale declinului cognitiv apar adesea nu într-un diagnostic formal, ci în indicii subtile ascunse în notele medicilor.
Un studiu publicat pe 7 ianuarie în revista npj Digital Medicine sugerează că inteligența artificială (AI) poate ajuta la identificarea acestor semnale timpurii — precum probleme de memorie și gândire sau schimbări de comportament — prin analizarea notelor medicale pentru a depista tipare îngrijorătoare. Acestea pot include mențiuni repetate despre confuzie sau schimbări cognitive semnalate de pacient, ori îngrijorări exprimate de membrii familiei prezenți la consultații.
În loc să pună direct un diagnostic de declin cognitiv sau demență, sistemul este conceput pentru a semnala pacienții ale căror dosare indică necesitatea unei atenții sporite.
Un instrument de screening, nu un înlocuitor al medicului
„Scopul nu este să înlocuim judecata clinică, ci să funcționăm ca un instrument de screening”, a declarat coautoarea studiului, dr. Lidia Moura, profesor asociat de neurologie la Massachusetts General Hospital, pentru Live Science. Prin evidențierea acestor pacienți, sistemul ar putea ajuta medicii să decidă pe cine să urmărească mai atent, mai ales în contextul lipsei de specialiști.
Utilitatea acestui tip de screening depinde însă de modul în care este folosit, a explicat Julia Adler-Milstein, specialist în informatică medicală la Universitatea din California, San Francisco, care nu a fost implicată în studiu. „Dacă semnalele sunt corecte, ajung la persoana potrivită din echipa medicală și duc la un pas clar următor, atunci pot fi integrate cu ușurință în fluxul clinic”, a spus ea într-un e-mail pentru Live Science.
Nu un singur AI, ci o echipă de agenți
Pentru a construi noul sistem, cercetătorii au folosit ceea ce numesc o abordare de tip „agenție”. Termenul se referă la un set coordonat de programe AI — în acest caz, cinci — fiecare având un rol specific și verificându-și reciproc munca. Împreună, acești agenți colaborativi au rafinat modul în care sistemul interpretează notele clinice, fără intervenție umană.
Sistemul a fost construit pe modelul Llama 3.1 al companiei Meta și a analizat trei ani de note medicale, inclusiv fișe de consultație, note de progres și rapoarte de externare. Acestea proveneau dintr-un registru spitalicesc și fuseseră deja evaluate de clinicieni, care stabiliseră dacă existau sau nu îngrijorări cognitive în dosarele pacienților.
Inițial, cercetătorii au prezentat AI-ului un set echilibrat de note — jumătate cu îngrijorări cognitive documentate și jumătate fără — permițându-i să învețe din greșeli. La finalul procesului, sistemul a fost de acord cu evaluările clinicienilor în aproximativ 91% din cazuri.
Testarea în condiții reale și rezultatele neașteptate
Sistemul final a fost apoi testat pe un alt subset de date, pe care nu îl analizase anterior, dar extras din același set de trei ani. Acest al doilea set reflecta mai fidel practica medicală reală, astfel că doar aproximativ o treime dintre dosare erau etichetate de clinicieni ca indicând îngrijorări cognitive.
În acest test, sensibilitatea sistemului a scăzut la aproximativ 62%, ceea ce înseamnă că a ratat aproape patru din zece cazuri identificate de medici.
La prima vedere, această scădere părea un eșec — până când cercetătorii au reanalizat dosarele medicale clasificate diferit de AI și de evaluarea umană.
Experți clinici au revizuit aceste cazuri, recitind fișele medicale fără să știe dacă clasificarea inițială fusese realizată de medici sau de AI. În 44% dintre situații, aceștia au fost de acord cu evaluarea sistemului, nu cu cea inițială a medicilor.
Unde diferă oamenii și mașinile
„Acesta a fost unul dintre cele mai surprinzătoare rezultate”, a spus coautorul studiului, Hossein Estiri, profesor asociat de neurologie la Massachusetts General Hospital.
În multe dintre aceste cazuri, AI-ul a aplicat definițiile clinice mai strict decât medicii, refuzând să semnaleze îngrijorări atunci când notele nu descriau explicit probleme de memorie, confuzie sau alte schimbări cognitive — chiar dacă un diagnostic de declin cognitiv apărea în altă parte a dosarului. Sistemul a fost antrenat să prioritizeze mențiunile concrete ale simptomelor, aspecte pe care medicii nu le evidențiază întotdeauna în mod explicit.
Rezultatele scot în evidență limitele revizuirii manuale a dosarelor medicale, a explicat Moura. „Când semnalele sunt evidente, toată lumea le vede. Când sunt subtile, aici apar diferențele dintre oameni și mașini.”
Karin Verspoor, cercetătoare în AI și tehnologii medicale la RMIT University, care nu a participat la studiu, a avertizat că sistemul a fost evaluat pe un set atent selectat de note medicale dintr-o singură rețea spitalicească, ceea ce ar putea limita aplicabilitatea rezultatelor în alte contexte.
Potrivit lui Estiri, pentru moment, sistemul este conceput să funcționeze discret, în fundalul consultațiilor de rutină, semnalând potențiale îngrijorări și explicând modul în care a ajuns la ele. Deocamdată, însă, nu este utilizat în practica clinică.
„Ideea nu este ca medicii să stea și să folosească instrumente AI”, a spus el, „ci ca sistemul să ofere perspective — ce observăm și de ce — direct în cadrul dosarului medical.”
Editor : Ana Petrescu
