L'integrazione dell'intelligenza artificiale (IA) nell'endoscopia gastrointestinale (GI) rappresenta un progresso fondamentale per la pratica clinica gastroenterologica. Gli algoritmi di computer-aided detection (CADe) per la rilevazione di polipi del colon sono già utilizzati nella pratica clinica quotidiana, e l'intelligenza artificiale sta facendo progressi anche in altre applicazioni, come la diagnosi automatizzata di polipi (CADx) e la lettura automatica della capsula endoscopica. C'è un particolare interesse nel determinare se la diagnosi assistita da computer (CADx) potrebbe sostituire l'istopatologia tradizionale nella diagnosi di piccoli polipi del colon. Tali progressi nell'IA mirano a migliorare l'efficienza, la sicurezza e l'accuratezza diagnostica nell'endoscopia GI. Tuttavia, possono ancora verificarsi errori quando i medici integrano l'IA nel processo decisionale clinico, con conseguente rischio di responsabilità legale. Il grado in cui un medico o un'organizzazione sanitaria possa essere legalmente responsabile per un errore dell'algoritmo di IA dipende da come lo strumento è integrato nella pratica clinica e dal livello di automazione dell'algoritmo. In un recente articolo pubblicato su Clinical Gastroenterology and Hepatology, vengono discussi due scenari ipotetici per esplorare le implicazioni legali di errori diagnostici legati all'uso dell'IA nell’endoscopia gastrointestinale:

• Scenario 1 (Errore nella diagnosi di polipo del colon): un medico utilizza un algoritmo CADx per diagnosticare un polipo durante una colonscopia. Il paziente ha 50 anni. Un endoscopista identifica due polipi di dimensioni comprese tra 5 e 8 mm nel colon sigmoideo durante la colonscopia. Lo strumento fornisce una previsione di diagnosi iperplastica per entrambi i polipi. Sulla base di questa previsione CADx, l'endoscopista rimuove e scarta il polipo da 8 mm e lascia in posizione quello da 5 mm. Raccomanda una colonscopia di controllo dopo 10 anni secondo le linee guida cliniche. Sette anni dopo, al paziente viene diagnosticato un cancro al colon metastatico con una lesione primaria nel colon sigmoideo. Il paziente fa causa, sostenendo che il medico avrebbe dovuto rimuovere il polipo più piccolo, che in realtà era un adenoma e, a sostegno di questa affermazione, il paziente presenta il parere di un consulente medico esperto che ha esaminato le immagini nel referto endoscopico originale e ha ritenuto che la conformazione della superficie del polipo fosse compatibile con un adenoma.
• Scenario 2 (Errore nella lettura della capsula endoscopica): dopo una normale endoscopia superiore e una colonscopia, un paziente di 60 anni si sottopone a endoscopia capsulare, per valutare melena transitoria e anemia. L'indagine è stata condotta presso un ospedale che ha recentemente adottato un algoritmo IA "first-pass review" che segnala tutti i risultati potenzialmente anomali affinché un endoscopista li esamini. Il sistema IA interpreta l'endoscopia capsulare come normale e il paziente viene informato direttamente di questo risultato senza la revisione di un endoscopista. Cinque mesi dopo, il paziente si presenta al pronto soccorso con un altro episodio di sanguinamento. L’imaging rivela una massa dell’intestino tenue con linfonodi circostanti e il paziente viene portato in sala operatoria, con una diagnosi di adenocarcinoma dell’intestino tenue. Il paziente fa causa all’ospedale sostenendo che l'impiego dell'IA ha causato danni e ritardi nel trattamento, non avendo permesso una diagnosi corretta e tempestiva dell'adenocarcinoma.

In entrambi i casi le organizzazioni sanitarie e i singoli fornitori possono essere ritenuti responsabili per lesioni causate dalla negligenza di dipendenti o persone su cui la struttura esercita un controllo. L'articolo esamina i concetti di dovere di cura, violazione del dovere di cura, causalità e danno in relazione all'uso degli algoritmi IA concludendo che è importante sottolineare che le società specialistiche e le organizzazioni sanitarie dovrebbero sviluppare linee guida sulla supervisione medica per gli strumenti di intelligenza artificiale a vari livelli di automazione. Per i medici, una documentazione clinica accurata, indipendentemente dal fatto che seguano o ignorino le raccomandazioni dell'intelligenza artificiale, rimane fondamentale per ridurre al minimo i rischi di responsabilità.

Referenze: 

Sami Elamin, Mindy Duffourc, Tyler M Berzin, Mark E Geissler, Sara Gerke. Artificial Intelligence and Medical Liability in Gastrointestinal Endoscopy. Clinical Gastroenterology and Hepatology. 2024 Jun;22(6):1165-1169.e1. doi: 10.1016/j.cgh.2024g.03.011. Epub 2024 Mar 30.