Vinas A., Blanco F., Matute H. (2026). Doctors vs. Algorithms: Physicians, too, struggle to learn from evidence that contradicts AI suggestions.PLOS Digital Health 5(7): e0001490. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0001490
L’intelligenza artificiale (IA) è entrata prorompente nel nostro stile di vita, anche in campo veterinario. I proprietari di animali tendono sempre più a fidarsi “ciecamente” dell’intelligenza artificiale, ma anche i medici che arrivano a giudicare un farmaco efficace o non efficace indipendentemente dai risultati che vedono con i loro occhi , solo perché lo dice l’IA.
Nonostante la loro ampia diffusione, i sistemi di classificazione dei pazienti basati sull’intelligenza artificiale utilizzano talvolta dati errati, obsoleti o incompleti, il che può portare a risultati imprecisi. Ciononostante, ci si aspetta che i professionisti sanitari superino tali errori, quantomeno quando dispongono di informazioni critiche. Per verificare questo aspetto, sono stati condotti due esperimenti in cui dei medici umani interagivano con un sistema di intelligenza artificiale che classificava erroneamente pazienti fittizi come altamente o scarsamente sensibili a un trattamento. I due gruppi erano composti da 105 e 118 partecipanti, per un totale di 223 medici con esperienza professionale media rispettivamente di 13,1 e 10,6 anni, Nell’Esperimento 1, il farmaco mostrava un’efficacia media per entrambe le tipologie di pazienti, mentre nell’Esperimento 2 il trattamento risultava completamente inefficace per entrambe le categorie. I risultati hanno evidenziato che, in entrambi gli esperimenti, i medici tendevano a fidarsi della classificazione dei pazienti fornita dall’IA e faticavano ad apprendere dalle evidenze. Inoltre, nell’Esperimento 2, non si sono resi conto dell’inefficacia del trattamento. Un dato più preoccupante. Gli Autori concludono che tali risultati hanno implicazioni significative per i professionisti sanitari e per i pazienti, sottolineando la necessità di valutare criticamente i sistemi di classificazione dei pazienti. Il messaggio per il clinico è chiaro: la supervisione critica degli output dell’IA non è un optional, ma una competenza da sviluppare attivamente in un’epoca in cui gli algoritmi entrano sempre più nelle corsie e negli ambulatori. L’avvertimento vale inevitabilmente anche i Medici Veterinari.
