Intelligenza artificiale generativa e comunicazioni con i pazienti

Questo post di blog è il più recente della serie di Lionbridge dedicata all'intelligenza artificiale generativa e alle sue implicazioni per il settore Life Science. Nell'ultimo post abbiamo condiviso una panoramica delle aree in cui è probabile che l'intelligenza artificiale generativa abbia un impatto. In questo articolo ci concentreremo sull'alfabetizzazione sanitaria e sulle comunicazioni con i pazienti. Esamineremo in particolare le sfide da affrontare per mettere a disposizione dei pazienti informazioni su farmaci e dispositivi medicali in un linguaggio semplice. Le tecnologie di intelligenza artificiale emergenti possono aiutare a superare queste sfide?

Le sfide della comunicazione con i pazienti

Il processo di immissione sul mercato di un nuovo farmaco o dispositivo è lungo e complesso. Vengono generate enormi quantità di documentazione. Questi contenuti sono in gran parte scritti da scienziati e destinati a un pubblico specializzato. Questo non è un problema di per sé. Al fine di garantire la sicurezza pubblica e dei pazienti, le autorità di regolamentazione devono richiedere numerose prove per valutare le nuove terapie.

Come le autorità di regolamentazione hanno già capito, però, scienziati e specialisti non sono gli unici stakeholder nel processo di approvazione. Anche se da molti anni vengono applicate varie forme di tutela per i partecipanti ai trial, organismi come l'Agenzia europea per i medicinali (EMA) si preoccupano sempre più di rendere i trial trasparenti per il pubblico in generale. Come abbiamo evidenziato in un articolo precedente, il Regolamento UE sui trial clinici (CTR UE) prevede ora l'obbligo di sintesi in linguaggio semplice.

Una maggiore trasparenza è fondamentale, ma ottenerla non è sempre facile. In primo luogo, scrivere in un linguaggio semplice per le comunicazioni con i pazienti non è così facile come sembra. Per un'analisi più dettagliata di queste sfide, leggete il nostro articolo introduttivo sul linguaggio semplice nel settore sanitario.

L'intelligenza artificiale può migliorare e aumentare le comunicazioni con i pazienti?

I sistemi di intelligenza artificiale generativa sono già abili nel riassumere contenuti complessi. Ma che prestazioni offrono nel caso di testi medici ricchi di dettagli? Ecco come ha risposto Bing (usando ChatGPT) quando abbiamo chiesto di riassumere un articolo del BMJ sugli immunomodulatori nella sclerosi multipla avanzata.

Questo riepilogo non è per niente male. È lungo circa la metà dell'articolo originale ed è piuttosto ben strutturato. Inizia spiegando l'obiettivo dello studio in questione e ne descrive la maggior parte dei risultati principali. Inoltre, illustra accuratamente la conclusione degli autori.

Detto questo, gran parte del riepilogo riporta citazioni letterali del testo originale. Ne risulta un linguaggio denso, prolisso e pieno di terminologia specialistica. Abbiamo chiesto allo strumento di riprovare usando una formulazione più semplice.

Questo tentativo è migliore, ma la maggiore semplicità viene ottenuta omettendo molti dettagli significativi. Non sappiamo ad esempio quale sia il tipo di trattamento studiato. Ancora più problematica è l'eliminazione di sfumature come "associati a", che porta a sovrastimare le conclusioni degli autori sul rischio.

Naturalmente, questo test non si può considerare completamente obiettivo. Lo strumento di chat basata su intelligenza artificiale di Bing è un prodotto in anteprima e i nostri metodi sono stati tutt'altro che rigorosi. Le tecnologie di intelligenza artificiale generativa continuano a migliorare. Con un addestramento adeguato, possiamo aspettarci risultati molto migliori. Ma è probabile che persisteranno comunque alcune limitazioni. Come abbiamo sottolineato nel nostro post precedente, l'adattamento dei contenuti alle persone comuni richiede competenze in più domini. La scelta delle parole e la lunghezza della frase sono aspetti importanti. Lo stesso vale per il layout, la formattazione e il rispetto delle linee guida normative. Inoltre, è fondamentale che le sintesi rivolte a destinatari non esperti rappresentino accuratamente i risultati descritti nel testo originale.

Lionbridge sta approfondendo attivamente l'analisi delle potenziali applicazioni. Abbiamo già implementato tecniche sofisticate per quantificare la complessità dei testi di origine. Con il progredire della tecnologia, i nostri consigli ai clienti continueranno a riflettere il nostro impegno verso l'innovazione responsabile. Prevediamo che l'intelligenza artificiale generativa offrirà notevoli vantaggi in termini di produttività in ambienti supervisionati. Riteniamo inoltre che tali progressi consentiranno a Lionbridge e ad altre organizzazioni del settore Life Science di rendere più contenuti accessibili ai pazienti e al pubblico generale. In ogni caso, le nostre offerte di servizi per i contenuti in linguaggio semplice continueranno a essere guidate da esperti.

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