OpenAI e i suoi partner nei sistemi sanitari vedono l'integrazione con Epic come un modo per ridurre il carico burocratico sui clinici; il lancio dell'azienda, tuttavia, arriva all'ombra di cause legali e della sua insistenza sul fatto che lo strumento non sia destinato alla diagnosi o al trattamento.

Il mese scorso, OpenAI ha esteso ChatGPT per la salute ai consumatori statunitensi, affermando che gli utenti stavano già rivolgendo al chatbot circa 300 milioni di domande relative alla salute ogni settimana. Pochi giorni prima dell'ultimo annuncio per le imprese, un pastore della Florida ha fatto causa, sostenendo che ChatGPT avesse offerto una raccomandazione quasi fatale; un'altra causa, presentata a maggio, ha attribuito al sistema consigli dannosi sui dosaggi.¹

Ora OpenAI si sta addentrando maggiormente nell'infrastruttura clinica. Le organizzazioni sanitarie possono collegare a ChatGPT per l'assistenza sanitaria le cartelle Epic autorizzate, consentendo al personale di riunire note sugli appuntamenti, risultati di laboratorio, farmaci e documentazione degli specialisti. Nelle implementazioni supportate, l'assistente può essere integrato nel flusso di lavoro delle cartelle cliniche elettroniche — ma il suo accesso è di sola lettura, il che significa che non può scrivere nella cartella di un paziente.²

L'azienda presenta il cambiamento come uno strumento di supporto alle decisioni, non come un clinico automatizzato. Ha inoltre aggiunto un plugin Healthcare Public Data che collega nove fonti ufficiali, tra cui PubMed, DailyMed, ClinicalTrials.gov e CMS Coverage, così che i team possano consultare ricerche, etichette dei farmaci, sperimentazioni e regole di copertura senza passare da un database all'altro.²

OpenAI afferma che i medici hanno valutato sicuro il 99,1% di 4.363 risposte in 27 casi d'uso clinici. Ma la frazione rimanente assume un peso sproporzionato quando il risultato riguarda un paziente. L'amministratore delegato di UCSF Health, Suresh Gunasekaran, ha definito la promessa del progetto pilota un'opportunità per «ridurre il tempo dedicato alla sintesi dei dati e dare ai clinici più tempo con i pazienti», sottolineando al contempo che i team in prima linea avrebbero convalidato le capacità nella pratica.²

Questo è il compromesso centrale: un accesso più rapido a una cartella medica tentacolare, con gli esseri umani ancora responsabili di decidere cosa significhi il riepilogo della macchina.