Miopia Infantile e IA: Possono i Chatbot Aiutarci a Vederci Chiaro?

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di un argomento che mi sta molto a cuore e che sta diventando sempre più rilevante: la miopia infantile. È un problema di salute pubblica che sta crescendo a vista d’occhio (perdonate il gioco di parole!) in tutto il mondo. Pensate che si stima che entro il 2050 quasi il 40% dei bambini e adolescenti a livello globale ne sarà affetto. Un numero enorme, quasi 740 milioni di giovani vite!

Un Problema Globale in Crescita

La miopia, o più semplicemente l’incapacità di vedere bene da lontano, sta diventando una vera epidemia, specialmente tra i più piccoli. In alcune zone dell’Asia orientale, addirittura l’80-90% dei giovani adulti è miope. Anche negli Stati Uniti, i numeri sono in forte aumento. Le cause? Un mix di fattori:

• Predisposizione genetica
• Influenze ambientali

E indovinate un po’? La pandemia di COVID-19 ci ha messo lo zampino. Con i lockdown, i nostri ragazzi hanno passato molto più tempo davanti agli schermi e molto meno all’aria aperta, due fattori di rischio noti per lo sviluppo e la progressione della miopia.

L’Importanza di Capire (e Farsi Capire)

Di fronte a questa situazione, una cosa è fondamentale: l’educazione. Avere materiali informativi chiari ed efficaci (quelli che gli esperti chiamano PEMs, Patient Education Materials) è cruciale per aiutare le famiglie a capire cos’è la miopia, come gestirla e come adottare comportamenti preventivi. Il problema? Spesso questi materiali sono scritti in un linguaggio troppo complesso. L’American Medical Association (AMA) raccomanda un livello di leggibilità pari a quello della sesta elementare americana (più o meno la nostra prima media) per essere sicuri che la maggior parte delle persone possa capire. Purtroppo, molti dei materiali disponibili online superano di gran lunga questo livello.

E se Chiedessimo Aiuto all’Intelligenza Artificiale?

Ed è qui che entro in gioco io, o meglio, la mia curiosità verso le nuove tecnologie. Avete sentito parlare dei Large Language Models (LLM)? Sono quei modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT di OpenAI o Gemini di Google. Sono bravissimi a capire e generare linguaggio naturale e stanno trovando applicazioni pazzesche in medicina, anche in oftalmologia, aiutando nella diagnosi, nella ricerca e persino suggerendo trattamenti.

Mi sono chiesto: potrebbero questi strumenti aiutarci a creare materiali informativi sulla miopia infantile che siano finalmente facili da capire per tutti? E potrebbero migliorare la leggibilità di quelli che già esistono online?

La Mia Esplorazione: Mettere alla Prova i Chatbot

Così, ho deciso di indagare, basandomi su uno studio recente molto interessante. Abbiamo messo alla prova tre LLM molto conosciuti: ChatGPT-3.5, la versione più recente ChatGPT-4o (o1 Preview), e Google Gemini. L’obiettivo era vedere come se la cavavano nel produrre e migliorare materiale educativo sulla miopia infantile.

Come abbiamo fatto? Abbiamo usato tre tipi di “richieste” (i cosiddetti prompt):

• Prompt A (Generico): “Scrivi materiale educativo sulla miopia infantile che un americano medio possa capire facilmente.” Questo per vedere cosa producevano senza istruzioni specifiche sulla leggibilità.
• Prompt B (Specifico): Abbiamo chiesto la stessa cosa, ma specificando di mirare a un livello di leggibilità da sesta elementare, usando una formula specifica (la FKGL – Flesch-Kincaid Grade Level) per misurarla.
• Prompt C (Miglioramento): Abbiamo preso 20 materiali informativi reali trovati online (quelli che appaiono nelle prime pagine di Google, perché diciamocelo, chi va oltre?) e abbiamo chiesto agli LLM di riscriverli per raggiungere quel famoso livello di sesta elementare, sempre usando la formula FKGL.

Per ogni prompt e per ogni LLM, abbiamo raccolto 20 risposte diverse, per un totale di ben 200 “pezzi” di materiale educativo analizzati! Poi, abbiamo valutato tutto secondo criteri precisi: qualità (con uno strumento chiamato DISCERN), leggibilità (con le formule FKGL e SMOG), comprensibilità e “azionabilità” (cioè quanto è facile capire cosa fare dopo aver letto, usando uno strumento chiamato PEMAT) e, ovviamente, l’accuratezza (niente fake news, per favore!).

Cosa Ho Scoperto: Luci e Ombre dell’IA Educativa

I risultati sono stati affascinanti, con alcune sorprese.

Generare Nuovo Materiale (Prompt A e B):

• Qualità: ChatGPT (sia 3.5 che 4o) ha prodotto materiale di buona qualità con il prompt generico (A). Google Gemini è partito da una qualità “discreta”. Curiosamente, quando abbiamo chiesto la maggiore semplicità (Prompt B), la qualità dei testi di ChatGPT è leggermente diminuita, mentre quella di Gemini è migliorata. Strano, vero?
• Comprensibilità: Qui tutti promossi! Tutti e tre i modelli hanno generato testi che superavano la soglia del 70% di comprensibilità secondo il PEMAT. Quindi, il messaggio di base arrivava.
• Azionabilità: Ecco la nota dolente. Nessuno, e dico nessuno, dei testi generati ha raggiunto la soglia del 70% per l’azionabilità. In pratica, i testi spiegavano bene il problema, ma non davano indicazioni chiare e pratiche su cosa fare passo dopo passo. Hanno ottenuto tutti un misero 40%. Qui c’è decisamente da lavorare!
• Accuratezza: Una notizia fantastica! Nessuno dei 120 testi generati conteneva informazioni false o fuorvianti. Un bel sollievo!
• Leggibilità: Come previsto, il Prompt B (quello specifico) ha funzionato! Ha prodotto testi significativamente più facili da leggere rispetto al Prompt A per tutti i modelli. ChatGPT-4o e ChatGPT-3.5 sono riusciti a raggiungere l’obiettivo del livello di sesta elementare o addirittura inferiore. Google Gemini si è avvicinato, ma non ce l’ha fatta del tutto (livello di settima elementare). Confrontandoli, ChatGPT-4o è risultato il migliore in termini di leggibilità, superando Gemini, anche se non in modo statisticamente significativo rispetto a ChatGPT-3.5.

Migliorare Materiale Esistente (Prompt C):
Qui i risultati sono stati davvero incoraggianti. I materiali originali trovati online erano, come sospettavamo, troppo difficili (in media, richiedevano un livello di lettura da scuola superiore). Ma quando abbiamo chiesto agli LLM di semplificarli… voilà!

• Tutti e tre i modelli hanno migliorato significativamente la leggibilità.
• ChatGPT-4o (o1 Preview) è stato il campione indiscusso: è riuscito a portare i testi al livello desiderato (sesta elementare o inferiore), superando nettamente sia ChatGPT-3.5 che Google Gemini.

Questo dimostra il potenziale enorme di questi strumenti, specialmente delle versioni più avanzate come ChatGPT-4o, nel rendere accessibili informazioni mediche complesse.

L’Importanza di Chiedere Bene: L’Arte del Prompt

Un’altra cosa che è emersa chiaramente è quanto sia importante come si fanno le domande all’IA. Un prompt dettagliato e specifico (come il nostro Prompt B, che indicava il livello di leggibilità e la formula da usare) porta a risultati molto migliori in termini di leggibilità rispetto a una richiesta generica. Usare strumenti validati, come le formule di leggibilità, direttamente nel prompt sembra essere la chiave.

Il Quadro Generale: Potenzialità Enormi, Ma Lavoro da Fare

Quindi, cosa ci portiamo a casa da questa esplorazione? Sicuramente, gli LLM, e in particolare ChatGPT-4o, hanno un potenziale immenso per aiutarci a comunicare meglio la salute, specialmente su temi complessi come la miopia infantile. Possono generare testi accurati, di buona qualità e comprensibili, e sono bravissimi a semplificare materiale esistente troppo difficile.

Tuttavia, c’è un “ma” grande come una casa: l’azionabilità. Dobbiamo capire come “insegnare” a questi modelli a non solo informare, ma anche a guidare l’utente con passi concreti. Forse inserendo nei prompt richieste specifiche per checklist o piani d’azione? O magari integrando elementi visivi (grafici, video), che al momento mancano totalmente?

Inoltre, non dimentichiamo i limiti: questi modelli sono addestrati su dati specifici (spesso in inglese e con un focus sulla cultura USA), e le versioni più performanti (come ChatGPT-4o) potrebbero essere a pagamento, limitandone l’accesso.

Verso il Futuro: IA al Servizio della Vista

Nonostante i limiti, sono ottimista. Questa ricerca apre porte affascinanti. Immaginate un futuro in cui i medici possano usare questi strumenti per creare al volo materiali informativi personalizzati e super comprensibili per ogni paziente e la sua famiglia.

La strada è ancora lunga, servono ulteriori ricerche per affinare i prompt, includere diverse lingue e culture, e magari integrare la potenza del testo con quella delle immagini. Ma credo fermamente che, con i giusti miglioramenti, gli LLM possano diventare alleati preziosi nella lotta contro la miopia infantile e nel migliorare la comunicazione medico-paziente in generale. Stiamo solo iniziando a vedere il potenziale!

Fonte: Springer