V. 24 N. 1
Lettera all'editore

Considerazioni sul bias nella pedagogia medica basata su AI

Chiara Rabbito
Società Italiana di Telemedicina, Roma
Carlo Maria Petrini
Istituto Superiore di Sanità, Roma
Antonio Vittorino Gaddi
Società Italiana di Telemedicina, Roma
Pierangelo Veltri
Dipartimento di Ingegneria Informatica, Modellistica, Elettronica e Sistemistica, Università della Calabria, Cosenza
Mario Ettore Giardini
School of Science and Engineering, University of Dundee, UK

Pubblicato 2025-05-16

Abstract

Introduzione. L’avvento dei Large Language Models nel 2022 richiede una riconsiderazione dei contenuti da includere nella formazione all’intelligenza artificiale (AI) del personale medico-sanitario. 5
VOL. 24 N. 1, 2023: 5 - 24
DOI:10.13135/1971-8551/11033
Obiettivi. Una revisione della letteratura pubblicata dall’avvento di ChatGPT in poi è stata effettuata per identificare quali contenuti vengano indicati per i corsi di formazione all’AI rivolti all’ambito medico-sanitario.
Metodi e strumenti. La revisione ha seguito l’estensione per revisioni esplorative (PRISMA-ScR) del processo PRISMA. Sono stati inclusi articoli contenenti dati primari, escludendo le revisioni.
Risultati. Sono stati reperiti 10101 articoli, dei quali 21 sono stati selezionati per la revisione. Questi comprendono articoli originali, lettere, commenti, articoli d’opinione, editoriali, interviste.
Discussione. Gli articoli reperiti sono quasi esclusivamente rivolti all’educazione di personale medico. L’analisi non ha evidenziato studi metodologicamente robusti sui contenuti da includere in un programma educativo sulle AI per personale medico-sanitario. Si nota tuttavia un consenso sul fatto che la formazione debba includere contenuti a largo spettro sulle aree tecniche, applicative, ed etico-normative, in priorità rispetto all’operatività sugli strumenti informatici.