Lavoro e professioni

intelligenza artificiale

28 Ottobre 2026

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Un sistema di intelligenza artificiale sviluppato da Microsoft ha ottenuto un'accuratezza diagnostica più che doppia rispetto a quella di medici generalisti nella valutazione sperimentale di casi clinici complessi. I risultati emergono da uno studio pubblicato sulla rivista Science e riportato da Reuters, che descrive un modello capace di affrontare il percorso diagnostico in modo sequenziale, individuando progressivamente le informazioni da raccogliere e gli accertamenti da effettuare.

A differenza dei sistemi che elaborano contemporaneamente sintomi, esami di laboratorio e immagini per formulare una diagnosi, la tecnologia utilizza un sistema di coordinamento, definito orchestrator, che organizza le diverse fasi del ragionamento clinico attraverso un gruppo simulato di esperti.

Il modello stabilisce inizialmente quali domande porre al paziente e quali elementi dell'esame obiettivo considerare rilevanti. Sulla base delle informazioni raccolte seleziona gli accertamenti da richiedere, ne valuta i risultati e decide se procedere con ulteriori esami, aggiornando progressivamente le ipotesi diagnostiche.

La ricerca ha valutato il sistema su oltre 300 casi medici particolarmente insoliti e complessi. In questo contesto, il modello ha raggiunto un'accuratezza più che doppia rispetto ai medici generalisti che potevano consultare libri di testo e risorse disponibili su Internet.

Secondo quanto riferito dai ricercatori, il sistema ha ottenuto risultati superiori a quelli dei medici anche in scenari ricavati da un'importante banca dati di accessi ai pronto soccorso.

Il confronto si distingue dalle valutazioni tradizionali dei modelli di intelligenza artificiale in medicina, spesso basate su domande a risposta multipla. In questo caso è stato esaminato il processo di costruzione della diagnosi, comprese le decisioni sugli approfondimenti necessari.

«L'intelligenza artificiale è diventata molto brava a ottenere un punteggio del 100% in questi test», ha osservato Dominic King, vicepresidente della divisione sanitaria di Microsoft AI, riferendosi alle prove a risposta multipla. King ha sottolineato che tali valutazioni non riproducono le condizioni nelle quali i medici incontrano i pazienti.

Lo studio ha considerato anche il costo dei percorsi diagnostici. Secondo i risultati riportati, i processi organizzati dal sistema di coordinamento dell'intelligenza artificiale hanno comportato costi inferiori rispetto a quelli definiti dai medici coinvolti nel confronto.

«Non stiamo misurando soltanto l'accuratezza dei sistemi. Stiamo anche valutando quanto attentamente e con quale appropriatezza affrontino il percorso diagnostico», ha spiegato Harsha Nori, responsabile dell'intelligenza artificiale per Microsoft AI Health.

La fase successiva della ricerca sarà condotta in collaborazione con il Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston. I ricercatori intendono valutare la capacità dello strumento di supportare la selezione delle priorità assistenziali dei pazienti in attesa nei dipartimenti di emergenza.

I risultati disponibili riguardano dunque prove sperimentali su casi clinici e scenari ricavati da banche dati. La sperimentazione annunciata dovrà approfondire le possibilità di impiego del sistema in un contesto assistenziale reale.