20/05/2026
În 8 din 10 cazuri, AI-ul ( inteligența artificială) ratează diagnosticul inițial. (conform studiilor)
Întâlnesc tot mai des pacienți care vin la consult cu diagnostice greșite primite de la AI ( inteligența artificială), așa că am hotărât să mă documentez mai atent pe acest subiect.
Am constatat că deja au apărut o sumedenie de articole și studii pe care le voi cita la finalul acestei posări pentru cei interesați de acest subiect care poate fi periculos.
Studiile recente arată o realitate pe care nu o putem ignora:
Modelele de inteligență artificială pot eșua tocmai în etapa cea mai importantă a medicinei — momentul inițial, când pacientul are doar simptome, iar medicul trebuie să construiască un diagnostic diferențial corect.
Adică atunci când cineva spune:
„Mă doare în piept.”
„Am palpitații.”
„Amețesc.”
„Obosesc foarte repede.”
„Simt că nu pot respira bine.”
Ca medic, înțeleg de ce pacienții întreabă AI-ul. Este rapid, disponibil oricând și poate explica uneori foarte bine termeni medicali, analize sau investigații.
Dar informarea nu este același lucru cu diagnosticul.
Diagnosticul medical nu se pune doar dintr-o frază scrisă într-o conversație.
Diagnosticul înseamnă anamneză, examen clinic, factori de risc, auscultație, tensiune arterială, puls, ECG atunci când este nevoie, analize interpretate în context și experiența medicului de a recunoaște semnele care nu trebuie ratate.
O durere în piept poate fi musculară, digestivă sau anxioasă — dar poate fi și cardiacă.
O palpitație poate fi benignă — dar poate ascunde și o tulburare de ritm.
O oboseală persistentă poate părea normală — dar poate ascunde anemie, boli endocrine, infecții sau afecțiuni cardiace.
Pericolul nu este doar ca AI-ul să dea un răspuns greșit.
Pericolul mai mare este ca răspunsul să fie formulat frumos, sigur pe sine și liniștitor — iar pacientul să amâne consultul medical.
Să aștepte.
Să spună „probabil nu e nimic”.
Să nu meargă la medic.
Să ajungă mai târziu decât ar fi fost ideal.
Tehnologia poate fi extraordinar de utilă în medicină. Dar modelele actuale de inteligență artificială nu sunt încă pregătite să se substituie unui consult medical și nu trebuie folosite fără supraveghere medicală atunci când vorbim despre simptome, diagnostic, tratament sau decizii care pot influența sănătatea unui pacient.
AI-ul poate fi un instrument de informare.
Dar nu trebuie să devină motivul pentru care amânăm medicul.
Pentru că în medicină, uneori nu diagnosticul evident este cel mai important.
Cel mai important este diagnosticul care nu trebuie ratat.
Dacă aveți simptome noi, persistente, repetate sau simptome care vă îngrijorează, informați-vă, întrebați, încercați să înțelegeți — dar mergeți la medic.
Un răspuns rapid nu înseamnă întotdeauna un răspuns sigur.
Vă doresc Sănătate multă!
Dr. Ioana Ciucă - medic cardiolog
Clinica Prevent
Studii citate și concluzia fiecăruia:
Rao et al., JAMA Network Open, 2026 — Large Language Model Performance and Clinical Reasoning Tasks:
A evaluat 21 de modele lingvistice pe 29 de vignete clinice. Concluzia principală: modelele pot performa bine la diagnosticul final când primesc multe date, dar au performanță slabă la diagnosticul diferențial; rata de eșec pentru diagnosticul diferențial a fost peste 80% la toate modelele.
Bean et al., Nature Medicine, 2026 — Reliability of LLMs as medical assistants for the general public:
A testat 1.298 de participanți din Marea Britanie care au folosit modele AI pentru scenarii medicale. Concluzia: performanța modelelor în teste nu se traduce automat în siguranță pentru publicul larg; utilizatorii pot interpreta greșit simptomele, pot oferi informații incomplete și pot alege o conduită medicală nepotrivită.
Draelos et al., npj Digital Medicine, 2026 — Large language models provide unsafe answers to patient-posed medical questions:
A analizat 888 de răspunsuri generate de chatboturi la 222 de întrebări medicale puse de pacienți. Concluzia: între 21,6% și 43,2% dintre răspunsuri au fost problematice, iar între 5% și 13% au fost considerate nesigure, cu potențial de a produce prejudicii pacientului.
Tiller et al., BMJ Open, 2026 — Generative artificial intelligence-driven chatbots and medical misinformation:
A evaluat cinci chatboturi populare pe întrebări medicale din zone vulnerabile la dezinformare. Concluzia: 50% dintre răspunsuri au fost problematice, iar calitatea referințelor a fost slabă, cu citări incomplete sau fabricate; autorii recomandă educație publică și supraveghere.
King’s College London / Policy Institute, 2026 — The use of AI in UK healthcare:
A analizat percepția și comportamentul publicului față de AI în sănătate. Concluzia: 15% dintre respondenți au folosit chatboturi pentru sfaturi medicale în loc să contacteze medicul sau un serviciu medical, iar 21% dintre cei care au folosit AI pentru sănătate au decis să nu mai caute sfat medical profesional din cauza unui răspuns primit de la chatbot.
