Rischi e vantaggi dell’IA nella compilazione delle cartelle cliniche dentali

Dental Tribune International

mar. 18 novembre 2025

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LONDRA, Inghilterra: Una delle principali promesse degli strumenti basati sull’intelligenza artificiale (IA) in odontoiatria è l’accelerazione delle attività che richiedono molto tempo. La redazione delle cartelle cliniche elettroniche è un ambito in cui l’IA potrebbe permettere un notevole risparmio di tempo; tuttavia, i clinici devono poter contare su una documentazione coerente e priva di errori. Secondo un gruppo di ricercatori che ha testato l’accuratezza di vari sistemi di riconoscimento vocale automatico (ASR) basati sull’IA, gli attuali sistemi richiedono ancora una supervisione clinica.

Nel tentativo di valutare l’accuratezza lessicale, trascrizionale e semantica degli strumenti ASR in ambito clinico, i ricercatori hanno dettato 200 cartelle cliniche ortodontiche che includevano una varietà di linguaggio tecnico e specifico dell’odontoiatria e hanno utilizzato le registrazioni per testare dieci sistemi ASR. Quattro dei sistemi erano disponibili commercialmente: Heidi, DigitalTCO, Dragon Medical One e Dragon Professional Anywhere. Altri cinque erano interfacce di programmazione delle applicazioni che collegano diversi software: Amazon, Google, Speechmatics, Whisper e GPT-4o Transcribe. Infine, uno accoppiava l’interfaccia dell’app GPT-4o Transcribe con il modello GPT-4o utilizzato per la correzione degli errori, chiamato GPT4oTranscribeCorrected.

I ricercatori hanno riscontrato che nelle trascrizioni generate da tutti i sistemi erano comuni errori di formattazione e piccoli errori grammaticali, così come gli errori di Classe 3, ovvero errori che alterano il significato e che potrebbero influire negativamente sull’assistenza clinica. Gli errori di Classe 3 rappresentavano tra lo 0,21% e il 4,15% del totale degli errori commessi dai sistemi. GPT4oTranscribeCorrected ha generato il minor numero di errori di Classe 3, con il 2% delle sue trascrizioni contenenti almeno un errore, mentre Dragon Medical One ne ha generati il maggior numero, con il 66% delle trascrizioni contenenti almeno un errore. Inoltre, i sistemi hanno mostrato difficoltà con molti termini specifici dell’odontoiatria. Ad esempio, “Essix” è stato trascritto in modo errato nel 97,5% dei casi. Anche altri termini come “palatally”, “mesially” e “buccally” sono stati spesso interpretati in modo errato. I ricercatori hanno rilevato che l’accento del parlante aveva solo un’influenza minima sugli errori commessi e che il rumore di fondo nelle registrazioni portava a prestazioni peggiori in tutti i sistemi testati.

Commentando i risultati, i ricercatori hanno delineato il potenziale dei sistemi ASR nel rendere più efficiente la documentazione clinica e hanno evidenziato alcuni miglioramenti che potrebbero essere apportati ai sistemi, come l’uso di indicatori di affidabilità per segnalare termini potenzialmente errati. Tuttavia, hanno sottolineato che «la salvaguardia più importante è mantenere un flusso di lavoro con un “essere umano nel ciclo” per verificare le trascrizioni, poiché i clinici passano dall’essere autori a diventare editor delle loro note».

Il dott. Ruairi O’Kane, autore principale dello studio e ricercatore presso il Centre for Craniofacial and Regenerative Biology del King’s College London, ha dichiarato in un comunicato stampa dell’università: «Gli strumenti vocali basati sull’IA possono rendere più snella la documentazione e migliorare l’efficienza, ma dobbiamo rimanere vigili. Anche errori di trascrizione lievi possono potenzialmente influire sull’assistenza ai pazienti».

Lo studio, intitolato “Transcription accuracy of automatic speech recognition for orthodontic clinical records”, è stato pubblicato online il 3 novembre 2025 sul Journal of Dental Research, prima della sua inclusione in un numero della rivista.

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