Un mio amico, un vero scienziato in intelligenza artificiale e mio istitutore privato, mi ha insegnato una cosa fondamentale, ovverosia che in materia occorre camminare facendo due passi avanti, massimo tre, e uno indietro. Correre un po’ di più di come consigliava Lenin, in un suo saggio del 1904, di fare un passo in avanti e due indietro per dare modo di scegliere saputamente. Non solo. Mi ha insegnato che necessita dare certezza ai miliardi di dati di cui l’AI si nutre e non distrarsi minimamente dal suo essere strumento capace di autoalimentarsi, con tutti i rischi che ne conseguono.
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L’articolo “Has Multimodal Learning Delivered Universal Intelligence in Healthcare? A Comprehensive Survey” di Qika Lin e colleghi rappresenta un’importante revisione della letteratura sull’apprendimento multimodale in ambito sanitario, vale veramente la pena di leggerlo, lo trovate in allegato.
Con l’aumento esponenziale dei dati sanitari e la crescente complessità delle informazioni, l’integrazione di diverse modalità di dati è diventata cruciale per migliorare la diagnosi e il trattamento dei pazienti. Questo articolo si propone di rispondere a una domanda fondamentale: le tecnologie di apprendimento multimodale hanno raggiunto un’intelligenza universale in sanità?
Scoperta l’Emoglobina Monza, una nuova variante anomala della proteina che trasporta l’ossigeno nel sangue, individuata per la prima volta in una bambina di origine cinese in cura presso l’ospedale San Gerardo di Monza, ed è stata studiata grazie all’intelligenza artificiale dai ricercatori dell’Università di Milano-Bicocca coordinati da Carlo Gambacorti-Passerini.
Il mondo della sanità sta vivendo una trasformazione senza precedenti grazie all’adozione dell’intelligenza artificiale (IA), un processo documentato nel nuovo “Medscape & HIMSS AI Adoption by Medical Business Report 2024“. Questo studio, frutto della collaborazione tra HIMSS e WebMD’s Medscape, esplora in profondità l’impatto dell’IA sulla gestione sanitaria e sulle pratiche mediche, offrendo una panoramica completa sulle aree di implementazione, i benefici ottenuti e le sfide future.
L’insufficienza cardiaca grave rappresenta una delle principali sfide mediche del nostro tempo. Spesso, la soluzione definitiva per questi pazienti è il trapianto di cuore, ma la scarsità di organi disponibili costringe molti di loro a lunghe liste d’attesa. Tuttavia, una rivoluzionaria alternativa al trapianto potrebbe essere all’orizzonte: entro il 2025, i primi cuori artificiali permanenti saranno impiantati in via sperimentale. Questo l’annuncio fatto dall’azienda francese Carmat durante un incontro con la stampa nello stabilimento produttivo di Bois D’Arcy, vicino Parigi.
Uno dei settori che l’Intelligenza Artificiale sta trasformando ad un ritmo senza precedenti è quello dell’industria farmaceutica. L’AI, lungi dall’essere una tecnologia del futuro, è già diventata parte integrante della routine quotidiana di molte aziende, che la utilizzano, ad esempio, per sviluppare nuovi farmaci, ottimizzare i processi e migliorare l’efficienza. È quanto emerge dal Rapporto Ascendant di Minsait (Indra Group) “AI: radiografia di una rivoluzione in corso“, che analizza il grado di adozione della tecnologia nelle aziende private e nelle istituzioni pubbliche.
Sanofi ha firmato il ‘Patto per il digitale e l’intelligenza artificiale’, un accordo strategico con Assolombarda e i sindacati Filctem-Cgil, Femca-Cisl e Uiltec-Uil, che nasce dalla collaborazione con gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano. Lo afferma una nota della società, aggiungendo che il patto si inserisce all’interno di una strategia più ampia di Sanofi, che punta a diventare la prima azienda biofarmaceutica ad adottare l’IA su larga scala.
La scoperta di nuovi farmaci è uno degli ambiti più complessi e costosi della ricerca biomedica. Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) ha iniziato a giocare un ruolo cruciale in questo campo, aprendo nuove possibilità per la progettazione di molecole con proprietà farmacologiche mirate. In uno studio recente, i ricercatori dell’Università di Bonn hanno sviluppato un nuovo modello di IA ispirato al famoso ChatGPT, ma progettato specificamente per il riconoscimento di strutture chimiche e la previsione di potenziali composti attivi con proprietà terapeutiche. Questo modello, soprannominato “ChatGPT chimico”, è stato in grado di riprodurre esattamente le strutture chimiche di composti con attività multi-target, che potrebbero rivelarsi particolarmente efficaci come farmaci.
Evoluzione dell’IA nella Radiologia
L’IA è stata applicata nell’imaging medico per decenni, ma la sua crescita esponenziale è avvenuta recentemente. Secondo i dati più recenti, fino a luglio 2023, 692 dispositivi medici abilitati all’IA hanno ricevuto l’autorizzazione al mercato, con oltre il 75% di questi dedicati alla radiologia. Questa crescita ha spinto i regolatori a sviluppare linee guida più rigorose per garantire che i dispositivi siano validati in contesti clinici realistici e che i rischi, come i bias nei dati, siano adeguatamente identificati e mitigati.
L’intelligenza artificiale (IA) potrebbe aiutare i medici di base a identificare i pazienti più a rischio di sviluppare condizioni che potrebbero portare a problemi cardiaci fatali.
L’Università di Leeds ha contribuito ad addestrare un sistema di IA chiamato Optimise, che ha analizzato le cartelle cliniche di oltre due milioni di persone.
I ricercatori hanno scoperto che in molti casi i pazienti avevano condizioni non diagnosticate o non avevano ricevuto i farmaci che potrebbero contribuire a ridurre il loro rischio.
Il 27 agosto 2024 rappresenta una data significativa per l’uso dell’intelligenza artificiale (IA) nella diagnosi del cancro ai polmoni e in altre applicazioni mediche. Diverse università e istituzioni di ricerca stanno facendo progressi notevoli in questo settore, sviluppando tecnologie innovative che promettono di trasformare le pratiche diagnostiche e terapeutiche.
Negli ultimi decenni, l’Intelligenza Artificiale (IA) ha rivoluzionato numerosi settori, inclusa la ricerca medica. Questo articolo esplora come l’IA è stata integrata nella ricerca medica attraverso un’analisi delle pubblicazioni su PubMed, una delle principali banche dati di letteratura scientifica biomedica.