Când cercetarea medicală se intersectează cu inteligența artificială, apare o discuție crucială despre modul de comunicare a rezultatelor studiilor către publicul larg. Centrul pentru Informare și Studiu privind Participarea la Cercetări Clinice (CISCRP), cu sediul în Boston, a publicat în Medical Writing un ghid care descrie modul recomandat de utilizare a AI pentru realizarea rezumatelor pe înțelesul pacientului, insistând pe necesitatea supravegherii umane, transparență și implicarea pacienților.
Rezumatul pe înțelesul pacientului a devenit o componentă importantă a cercetării clinice: el traduce jargonul tehnic în informații accesibile pentru pacienți, îngrijitori și public. Cererea pentru astfel de comunicări a crescut în timp, nu doar din motive etice, ci și din obligații reglementare în UE și Marea Britanie. În acest cadru, inteligența artificială promite să accelereze și să eficientizeze procesul, dar documentul PAILS (Patient-focused AI for Lay Summaries), elaborat de un grup de lucru condus de CISCRP, atenționează că beneficiile pot veni cu riscuri dacă nu există reguli clare și verificări adecvate.
Ghidul, apărut în numărul din iunie 2025 al revistei Medical Writing, oferă recomandări practice pentru sponsorii din industria biofarmaceutică, CRO-uri și furnizorii de servicii de redactare medicală. În linii mari, AI este privită ca un instrument de sprijin, nu ca un înlocuitor. Specialiștii avertizează că, fără supraveghere umană, textele generate pot conține erori, exprimări nepotrivite din punct de vedere cultural sau pot eroda încrederea publicului. O observație practică: un model lingvistic nu posedă intuiția unui pacient sau înțelegerea contextului cultural, nu este încă capabil să adapteze glumele relevante pentru fiecare regiune.
Recomandările principale includ: supraveghere umană pentru verificarea acurateței, clarității și sensibilității culturale; dezvoltarea competențelor de a construi prompturi clare și detaliate care specifică tonul, nivelul de lectură, terminologia și mențiunile legale; transparență totală privind utilizarea AI pentru a respecta reglementări viitoare precum Legea AI din UE; implementarea unor cadre solide de guvernanță care să gestioneze biasul, confidențialitatea și monitorizarea continuă; și implicarea pacienților în procesul de revizuire pentru a garanta relevanța și înțelegerea materialelor. În esență, este vorba despre folosirea AI ca instrument reglementat, nu ca o cutie neagră care generează automat texte fără control.
PAILS a fost realizat de o echipă largă, ce reunea peste 15 organizații și perspective globale, de la sponsori și platforme tehnologice la consultanți și reprezentanți ai pacienților. Printre semnatari și membri se regăsesc nume precum Biogen, AstraZeneca, Merck Healthcare KGaA, CSL Behring, Xogene, UCB, alături de experți independenți și reprezentanți CISCRP, inclusiv Kimbra Edwards, care subliniază valoarea colaborării între industrie, mediul academic și organizațiile de informare. Această diversitate arată că problema este transversală: comunicarea rezultatelor implică nu doar știință, ci și etică, reglementare și încredere publică.
Articolul este disponibil online în Medical Writing și funcționează ca un cadru practic pentru integrarea responsabilă a AI în comunicarea cu pacienții, menținând standarde etice și științifice înalte. CISCRP, organizație nonprofit prezentă în peste 45 de țări, are experiență în realizarea rezumatelor în limbaj simplu, organizarea de consilii consultative formate din pacienți și programe educaționale globale; asumarea acestui proiect este în concordanță cu misiunea sa de creștere a transparenței și alfabetizării în sănătate.
Măsuri concrete indicate în document includ: supraveghere umană obligatorie, solicitarea de prompturi detaliate, transparență privind rolul AI și implicarea pacienților în revizuire. Aceste elemente urmăresc conformitatea cu reglementările din UE și Marea Britanie și reducerea riscului de erori sau pierdere a încrederii publice. De asemenea, implicarea a peste 15 organizații, printre care Biogen, AstraZeneca, Merck și CSL Behring, arată că recomandările se bucură de susținere largă în industrie.
Ghidul PAILS reamintește că tehnologia este utilă doar în mâinile unor persoane bine instruite și supravegheate. Modelele AI pot accelera redactarea, însă expertiza umană rămâne esențială pentru acuratețe și sensibilitate culturală. Ce pași concreți poate întreprinde echipa ta pentru a integra AI în rezumatele pentru pacienți fără a compromite claritatea sau încrederea?
interesant, dar mie mi se pare că lipsește ceva practic: cine verifică exact? adică ok, supraveghere umană, dar cine are responsabilitatea legală dacă apare o greșeală? si cum se antrenează oamenii ăștia pe cultură regională fără să coste o avere? ar fi fain să includă și niște template-uri de testare (ex: checklist minim pentru revizuire, exemple de erori frecvente generate de AI și cum să le prinzi). plus, implicarea pacienților mi se pare ok, dar trebuie și niște reguli clare cum alegi pacienții ăia ca să nu fie doar “reprezentativi” pe hârtie. vezi să nu devină doar PR, ca altfel rata de încredere scade.
da, sună bine pe hârtie, dar cine verifică ai asta?
Ok, dar concret: cine verifică prompturile și ce competențe trebuie să aibă acei verificatori ca să prindă erori subtile (bias cultural, omisiuni legale, nu doar fact-checking)? și cum punem în practică revizuirea de către pacienți fără să încetinim tot fluxul (ex: panel rapid, checklist simplu)? stiu, pare banal, dar dacă nu ai oameni pregătiți rămâne doar AI care sună ok dar bagă nuanțe greșite — vezi să nu se transforme în „trimite și gata”.