ESMO lansează primul ghid oficial pentru utilizarea sigură a modelelor lingvistice AI în oncologie

Societatea Europeană de Oncologie Medicală (ESMO) a publicat primul set de recomandări dedicate integrării modelelor lingvistice de inteligență artificială (LLM) în practica oncologică, denumit ESMO Guidance on the Use of Large Language Models in Clinical Practice (ELCAP). Documentul apare în Annals of Oncology și este lansat simultan cu o sesiune dedicată AI-ului în îngrijirea cancerului la Congresul ESMO 2025 de la Berlin.

Președintele ESMO, Fabrice André, a subliniat că obiectivul este adoptarea unor tehnologii care aduc beneficii reale pacienților și oferă soluții viabile medicilor:
„Prioritatea ESMO este ca inovația să se transforme în beneficii măsurabile pentru pacienți și soluții funcționale pentru clinicieni. Prin ELCAP, ESMO oferă un cadru pragmatic, specific oncologiei, care integrează AI menținând în același timp responsabilitatea clinică, transparența și protecția robustă a datelor.”

Ghidul ELCAP diferențiază trei categorii de utilizatori ai modelelor lingvistice – pacienți, clinicieni și instituții – oferind 23 de recomandări detaliate pentru fiecare context.

• Aplicații pentru pacienți (Tip 1)
  Include chatboți pentru educație și suport la simptome. Aceste instrumente trebuie să funcționeze în căi clinice supervizate, cu mecanisme clare de escaladare și protecție strictă a datelor. Rolul lor este de a completa, nu de a înlocui, îngrijirea medicală.
• Instrumente pentru profesioniști (Tip 2)
  Vizează asistența decizională, redactarea documentelor și traducerea medicală. Aceste sisteme necesită validare formală, transparență privind limitările și menținerea responsabilității umane asupra oricărei decizii clinice.
• Sisteme integrate la nivel instituțional (Tip 3)
  Aparțin infrastructurii de fond – precum extragerea automată de date din dosarele electronice, sumarizarea automată sau potrivirea pacienților cu studii clinice. Acestea implică testare pre-implementare, monitorizare continuă, guvernanță instituțională și revalidare ori de câte ori se modifică procesele sau sursele de date. Clinicienii trebuie informați când astfel de sisteme sunt active în mediul lor de lucru.

Un principiu-cheie subliniat în document este dependența calității rezultatelor de calitatea datelor introduse: informațiile incomplete sau întrebările formulate parțial pot genera răspunsuri inexacte sau potențial înșelătoare, ceea ce impune supraveghere și căi clare de escaladare.

Miriam Koopman, președinta Task Force-ului ESMO pentru Date din Lumea Reală și Sănătate Digitală, a explicat structura ghidului: „ELCAP recunoaște că valoarea modelelor lingvistice depinde de cine le folosește. Distincția dintre aplicațiile pentru pacienți, cele pentru clinicieni și sistemele instituționale stabilește clar așteptările pentru fiecare context: trasee supervizate pentru pacienți, instrumente validate și transparente pentru clinicieni și sisteme bine guvernate, monitorizate continuu, integrate în dosarele electronice de sănătate.”

Documentul se concentrează pe LLM-uri asistive, operate sub supraveghere umană, care sprijină redactarea sau furnizarea de informații fără a lua decizii autonome. Totuși, autori subliniază apariția modelelor AI „agentice”, capabile să inițieze acțiuni fără un prompt direct.

Jakob N. Kather, coautor și vicepreședinte al Task Force-ului, a adăugat: „Aceste sisteme sunt concepute pentru a îmbunătăți – nu pentru a înlocui – fluxurile clinice de lucru și procesul decizional. În același timp, ghidul recunoaște apariția rapidă a modelelor AI autonome, capabile să inițieze acțiuni fără prompt direct, ceea ce ridică provocări distincte de siguranță, reglementare și etică, care vor necesita ghiduri viitoare dedicate.”

Privind spre viitor, ESMO accentuează importanța standardelor comune. Fabrice André a concluzionat: „Utilizarea responsabilă a AI în oncologie necesită standarde comune la fel de mult pe cât necesită algoritmi. ELCAP arată cum pot fi utilizate modelele lingvistice pentru a îmbunătăți calitatea, echitatea și eficiența îngrijirii oncologice, fără a compromite încrederea în judecata clinică.”

Ghidul ELCAP a fost elaborat între noiembrie 2024 și februarie 2025 de un panel internațional de 20 de experți în oncologie, inteligență artificială, biostatistică, sănătate digitală, etică și reprezentanți ai pacienților, sub coordonarea ESMO Real World Data & Digital Health Task Force.

Referințe:

ESMO guidance on the use of Large Language Models in Clinical Practice (ELCAP)
Wong, E.Y.T. et al.
Annals of Oncology, Volume 0, Issue 0
DOI: 10.1016/j.annonc.2025.09.001

⚠ Disclaimer: Informațiile prezentate de Medic24 au scop educativ și/sau informativ. Ele nu înlocuiesc consultul medical. Diagnosticul și tratamentul pot fi stabilite doar de un medic.