{"id":42272,"date":"2025-11-04T14:39:52","date_gmt":"2025-11-04T14:39:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hunimed.eu\/?p=42272"},"modified":"2025-11-04T14:39:52","modified_gmt":"2025-11-04T14:39:52","slug":"chatgpt-in-anatomia-patologica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hunimed.eu\/it\/news\/chatgpt-in-anatomia-patologica\/","title":{"rendered":"ChatGPT in anatomia patologica: un alleato promettente, ma da usare con consapevolezza"},"content":{"rendered":"\n<p>Negli ultimi anni l\u2019<strong>Intelligenza Artificiale (IA) <\/strong>ha iniziato a farsi strada anche in ambiti tradizionalmente complessi come l\u2019anatomia patologica. In particolare, i Large Language Models (LLMs), come <strong>ChatGPT<\/strong>, vengono sempre pi\u00f9 impiegati per assistere i medici nella sintesi di informazioni cliniche, nella redazione di referti e nel supporto alle diagnosi. Ma fino a che punto si pu\u00f2 fare affidamento su un algoritmo quando si tratta di salute e decisioni cliniche?<\/p>\n\n\n\n<p>Un recente studio pubblicato sulla rivista <em>Virchows Archiv<\/em>, dal titolo <em>\u201c<a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/39269615\/\">Unveiling the risks of ChatGPT in diagnostic surgical pathology<\/a>\u201d<\/em>, ha cercato di rispondere a questa domanda analizzando in modo sistematico punti di forza e limiti di ChatGPT 3.5 in <strong>anatomia<\/strong> <strong>patologica<\/strong>, la branca della medicina che elabora diagnosi partendo dai tessuti umani: passaggio fondamentale per guidare il trattamento, soprattutto per le patologie neoplastiche.<\/p>\n\n\n\n<p>Lo studio \u00e8 stato guidato da<strong> Salvatore Lorenzo Renne<\/strong>, Professore Associato presso Humanitas University, e <strong>Silvia Uccella<\/strong>, Professore Ordinario,  Direttrice della Scuola di Specializzazione in Anatomia Patologica di Humanitas University e Responsabile dell\u2019Unit\u00e0 Operativa di Anatomia Patologica presso l\u2019IRCCS Istituto Clinico Humanitas, e condotto da <strong>Vincenzo Guastafierro<\/strong>, specializzando in Anatomia Patologica presso lo stesso istituto. La pubblicazione \u00e8 valsa l\u2019assegnazione del <strong>Premio Anzalone<\/strong>, conferito il 18 ottobre dall\u2019Ordine dei Medici Chirurghi e degli Odontoiatri della Provincia di Milano, al dott. Guastafierro.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Lo studio: come si \u00e8 svolto<\/h3>\n\n\n\n<p>Gli autori hanno descritto <strong>50 casi clinici istopatologici<\/strong>, coprendo dieci diversi ambiti di anatomia patologica fornendo, in ognuno, tutti gli elementi sufficienti per la diagnosi. Per ciascun caso, hanno chiesto a ChatGPT di proporre una diagnosi, come farebbe un patologo.<\/p>\n\n\n\n<p>In particolare ogni scenario \u00e8 stato presentato a ChatGPT in diverse modalit\u00e0 (chiedendo di vagliare alcune ipotesi diagnostiche proposte o chiedendo quali fossero le ipotesi pi\u00f9 probabili, senza limitare il campo); inoltre ogni modalit\u00e0 \u00e8 stata sottoposta con o senza la richiesta di fornire i riferimenti scientifici per giustificare la risposta. Le risposte sono state valutate da sei patologi esperti, che ne hanno giudicato utilit\u00e0 e accuratezza, annotando eventuali errori.<\/p>\n\n\n\n<p>Nel complesso, ChatGPT ha fornito <strong>risposte ritenute utili in circa il 62% dei casi<\/strong>, dimostrando una buona capacit\u00e0 di comprendere il linguaggio tecnico e di costruire argomentazioni coerenti. Tuttavia, solo <strong>un terzo delle risposte \u00e8 risultato completamente privo di errori<\/strong>, a conferma che il modello, pur competente sul piano linguistico, non garantisce ancora un\u2019accuratezza diagnostica costante.<\/p>\n\n\n\n<p>Per quanto riguarda le <strong>citazioni bibliografiche, circa il 70% era corretto<\/strong>, mentre una considerevole percentuale risultava imprecisa (12,1%) o addirittura inesistente (17,8%), secondo un fenomeno noto come <em>hallucination<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p>Secondo gli autori questi risultati non rappresentano un fallimento, ma un punto di partenza per comprendere come integrare strumenti di IA nella pratica medica. ChatGPT mostra un potenziale interessante come supporto al ragionamento diagnostico, ma il suo utilizzo richiede supervisione esperta e consapevolezza dei limiti del modello.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Perch\u00e9 questi errori?<\/h3>\n\n\n\n<p>A differenza di un medico, un modello linguistico non \u201ccomprende\u201d davvero ci\u00f2 che elabora. ChatGPT genera testo sulla base di schemi linguistici e probabilit\u00e0 statistiche calcolate su grandi set di informazioni esistenti, non di conoscenze verificate nel merito o di un ragionamento causale. Spesso inoltre non distingue le fonti pi\u00f9 aggiornate da quelle pi\u00f9 obsolete.<\/p>\n\n\n\n<p>Quando viene interrogato su casi complessi, come la distinzione tra due tumori simili, il modello tende a produrre risposte coerenti nella forma e nel contesto, ma talvolta inesatte nel contenuto. Analogamente, gli errori nelle bibliografie derivano dal fatto che il sistema pu\u00f2 combinare nomi di riviste, autori e titoli in modo plausibile ma non reale.<\/p>\n\n\n\n<p>Gli autori sottolineano che, sebbene ChatGPT mostri potenzialit\u00e0, il suo impiego richiede cautela e non \u00e8 ancora idoneo alla pratica diagnostica quotidiana, e suggeriscono che, in futuro, LLMs specializzati potrebbero fungere da assistenti di supporto in contesti complessi, come quello della diagnosi istologica. Inoltre, il notevole tasso di imprecisione rilevato nella generazione delle referenze bibliografiche indica la necessit\u00e0 di cautela nel suo utilizzo come strumento di apprendimento da parte degli studenti.<br>In conclusione, i risultati confermano che ChatGPT non \u00e8 ancora in grado di sostituire il giudizio umano nell&#8217;ambito della diagnosi istopatologica, evidenziando il ruolo imprescindibile del patologo. <strong>La responsabilit\u00e0 ultima<\/strong> della diagnosi rimane saldamente <strong>nelle mani del professionista umano<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Uno strumento, non un sostituto<\/h3>\n\n\n\n<p>L\u2019articolo evidenzia un concetto chiave: l\u2019IA, per quanto sofisticata, non pu\u00f2 sostituire lo studio, il ragionamento e il giudizio di un medico. L\u2019anatomia patologica non si limita all\u2019analisi testuale, ma richiede anche l\u2019interpretazione visiva dei campioni, l\u2019integrazione dei dati clinici e il confronto con il team sanitario, tutti aspetti che richiedono il contributo fondamentale del patologo.<\/p>\n\n\n\n<p>La vera sfida non \u00e8 sostituire l\u2019essere umano, ma costruire una collaborazione sicura e trasparente tra uomo e macchina. Solo cos\u00ec la tecnologia pu\u00f2 diventare un alleato affidabile della medicina, e non un rischio nascosto dietro un linguaggio perfettamente formulato.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Negli ultimi anni l\u2019Intelligenza Artificiale (IA) ha iniziato a farsi strada anche in ambiti tradizionalmente complessi come l\u2019anatomia patologica. 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