Uno studio condotto dal MIT ha evidenziato che i medici tendono a essere meno precisi nella diagnosi di malattie della pelle quando il paziente ha una carnagione più scura. “Questa è una di quelle situazioni in cui hai bisogno di prove empiriche per aiutare le persone a capire come si potrebbe voler cambiare le politiche intorno all’educazione dermatologica”, afferma Matt Groh. La ricerca suggerisce che l’assistenza di un algoritmo di intelligenza artificiale potrebbe migliorare l’accuratezza dei medici, sebbene questi miglioramenti siano maggiori quando si tratta di pazienti con pelle più chiara.
La ricerca, che ha coinvolto oltre 1.000 dermatologi e medici generici, ha rilevato che i dermatologi hanno caratterizzato correttamente circa il 38% delle immagini che hanno visto, ma solo il 34% di quelle che mostravano pelle più scura. I medici generici, che erano meno precisi nel complesso, hanno mostrato un calo simile di accuratezza con la pelle più scura.
Il team di ricerca ha inoltre scoperto che l’assistenza di un algoritmo di intelligenza artificiale potrebbe migliorare l’accuratezza dei medici, sebbene tali miglioramenti fossero maggiori quando si trattava di pazienti con pelle più chiara.
Sebbene questo sia il primo studio a dimostrare disparità diagnostiche tra medici in base al tono della pelle, altri studi hanno riscontrato che le immagini utilizzate nei libri di testo di dermatologia e nei materiali di formazione presentano prevalentemente tonalità di pelle più chiare. Questo potrebbe essere uno dei fattori che contribuiscono alla discrepanza, afferma il team del MIT, insieme alla possibilità che alcuni medici abbiano meno esperienza nel trattare pazienti con pelle più scura.
Dopo aver valutato le prestazioni dei medici da soli, i ricercatori hanno anche fornito loro ulteriori immagini da analizzare con l’assistenza di un algoritmo di intelligenza artificiale che i ricercatori avevano sviluppato. L’algoritmo aveva un tasso di accuratezza di circa il 47%. I ricercatori hanno anche creato un’altra versione dell’algoritmo con un tasso di successo artificialmente gonfiato dell’84%, consentendo loro di valutare se l’accuratezza del modello influenzerebbe la probabilità dei medici di accettare i suoi suggerimenti.
Entrambi questi classificatori sono ugualmente accurati su pelle chiara e scura. I ricercatori hanno scoperto che l’uso di uno qualsiasi di questi algoritmi di intelligenza artificiale ha migliorato l’accuratezza sia per i dermatologi (fino al 60%) che per i medici generici (fino al 47%).
Hanno anche scoperto che i medici erano più propensi ad accettare suggerimenti dall’algoritmo ad alta precisione dopo che aveva fornito alcune risposte corrette, ma raramente incorporavano suggerimenti dell’IA che erano errati. Ciò suggerisce che i medici sono molto abili nell’escludere malattie e non accetteranno suggerimenti dell’IA per una malattia che hanno già escluso, afferma Groh.
