Google indossa il camice bianco: creato un bot affidabile come un medico vero

I modelli di intelligenza artificiale (AI) hanno grandi potenzialità di utilizzo in medicina, come l'archivio e il recupero delle conoscenze e il supporto alle decisioni cliniche. Ma c'è anche il rischio della disinformazione medica. Purtroppo, i modelli esistenti hanno evidenziato ancora diversi limiti, per questo numerosi test sono necessari per lo sviluppo di tali strumenti nella pratica clinica. Alcuni studi hanno fatto emergere il rischio potenziale di questi tool di IA specializzata di generare disinformazione medica o aumentare pregiudizi che potrebbero esacerbare le disparità di salute. Spesso però, queste valutazioni si basano su stime automatizzate e su indagini limitate, come i punteggi sui singoli test medici, che potrebbero non tradursi in affidabilità o valore nel mondo reale.

Per valutare quanto gli LLM siano in grado di codificare la conoscenza clinica, il team di ricercatori di Google Research ha analizzato la capacità di questi modelli di rispondere a domande mediche. Il test, chiamato MultiMedQA, combina sei set di dati di risposta a domande esistenti che coprono medicina professionale, ricerche e domande dei consumatori, e HealthSearchQA, un nuovo set di dati di 3.173 domande mediche comunemente cercate online. 

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