Negli anni 2000, Adam Rodman, all'epoca studente di medicina al secondo anno, ha utilizzato la sua biblioteca per assistere un paziente con una condizione complessa. Ha trascorso due ore a ricercare e condividere risultati basati su evidenze, influenzando notevolmente le cure del paziente. Oggi, come professore assistente alla Harvard Medical School e medico al Beth Israel Deaconess Medical Center, sfrutta un'app per smartphone chiamata OpenEvidence, sviluppata con il corpo docente di Harvard, che gli consente di accedere rapidamente alla letteratura medica durante le interazioni con i pazienti. L'introduzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT nel 2022 è destinata a trasformare il panorama medico, simile al progetto del genoma umano o al debutto di Internet, migliorando l'efficienza, riducendo gli errori e migliorando le relazioni tra paziente e medico. Tuttavia, questo cambiamento solleva preoccupazioni riguardo ai pregiudizi radicati nelle fonti di dati e al potenziale degli LLM di "allucinare", creando informazioni false. Rodman mette in guardia che, se la comunità medica non riesce a ripensare la propria struttura e priorità, l'impatto dell'IA potrebbe essere limitato. Isaac Kohane, presidente del Dipartimento di Informatica Biomedica, osserva che le capacità di IA odierne sono senza precedenti rispetto alle tecnologie passate. Con il sistema sanitario che mostra chiari segni di inefficienza, sottolinea che l'IA dovrebbe completare i clinici umani piuttosto che sostituirli. L'utilità immediata dell'IA è stata osservata in compiti come la generazione di richieste di autorizzazione preventiva e suggerimenti per diagnosi, evidenziando il suo potenziale nel migliorare il processo decisionale.

Uno studio ha indicato che gli LLM potrebbero superare i medici nella precisione diagnostica quando erano coinvolti clinici inesperti. Rodman propone di utilizzare l'IA come strumento per il secondo parere, migliorando il pensiero critico tra i professionisti. Nonostante le sue promesse, gli esperti avvertono che l'integrazione dell'IA deve essere gestita con attenzione a causa dei pregiudizi nei dati e della necessità di una supervisione umana informata. Casi che illustrano le disparità nelle cure ai pazienti evidenziano come i pregiudizi incorporati nell'IA possano amplificare le disuguaglianze sanitarie esistenti. Nella ricerca, l'IA mostra potenziale per facilitare progressi prevedendo le strutture e le funzioni delle proteine, aiutando gli scienziati a colmare le lacune di conoscenza. La Scuola di Medicina sta incorporando sempre di più l'IA nel suo curriculum, sottolineando la necessità per i futuri professionisti sanitari di adattarsi a un paesaggio tecnologico in rapida evoluzione. In sintesi, l'IA presenta un'opportunità trasformativa per la medicina, offrendo maggiore efficienza e miglioramento delle cure ai pazienti, ma comporta rischi significativi che devono essere affrontati per garantire pratiche sanitarie equitative e sicure. Un'educazione continua e un approccio agile sono essenziali per i professionisti che navigano in questo cambiamento tecnologico.