AI-Gorà del 11/01/2025
Sguardi sul futuro dell'Intelligenza Artificiale: Innovazione, Educazione e Applicazioni Cliniche
🚀 In primo piano
Gli LCM rappresentano un passo promettente verso un’IA più simile al ragionamento umano
I Grandi Modelli Concettuali (LCM) sono un paradigma emergente che va oltre i token per operare su unità semantiche più astratte e quindi mitigare i limiti dei LLM in termini di efficienza, generalizzazione zero-shot ed espandibilità modulare.
Gli LLM tradizionali, operando a livello di token, incontrano limiti nell'astrazione semantica, nella gestione del contesto e nella generalizzazione linguistica.
I LCM propongono un approccio basato su "concetti", unità semantiche più astratte e rappresentative di frasi o idee complete.
Nuova IA Predice i Meccanismi Interni delle Cellule
Innovazione nell'Intelligenza Artificiale: Ricercatori del Columbia University Vagelos College of Physicians and Surgeons hanno sviluppato un nuovo metodo di intelligenza artificiale in grado di prevedere con precisione l'attività genica in qualsiasi cellula umana.
Trasformazione della Biologia: Questo sistema potrebbe rivoluzionare la comprensione di processi biologici fondamentali, permettendo di trasformare la biologia da una scienza descrittiva a una predittiva.
Applicazioni Potenziali: La capacità di prevedere l'attività cellulare potrebbe accelerare la ricerca su malattie come il cancro e le patologie genetiche, fornendo nuovi strumenti per lo sviluppo di terapie mirate.
ChatGPT testato come strumento per supportare il paziente nella interpretazione dei risultati degli esami di laboratorio
È di esperienza quotidiana la difficoltà delle persone a comprendere le risposte degli esami e la sempre maggiore tendenza a ricercare le informazioni su internet. La disponibilità per i pazienti di un software validato a cui chiedere spiegazione in prima istanza con parole semplici potrebbe essere sicuramente utile. Il gruppo di lavoro sull’intelligenza artificiale (WG-AI) della Federazione europea di chimica clinica e medicina di laboratorio (EFLM) ha testato l’efficacia del sistema di AI nell’eseguire questo compito.
• I ricercatori hanno dapprima stabilito i parametri di laboratorio da utilizzare poi definito 10 scenari clinici simulati ma “realistici” e li hanno sottoposti a ChatGPT
• Lo strumento è stato in grado di riconoscere tutti i test di laboratorio, evidenziare i risultati anormali e fornire una interpretazione complessiva, peraltro superficiale, non sempre corretta e, solo in alcuni casi, valutata in maniera coerente.
• In pratica il sistema, nella sua forma attuale, non essendo specificatamente addestrato su dati medici o di laboratorio in particolare, può soltanto interpretare un singolo referto di laboratorio, ma non un quadro diagnostico nel suo complesso.
• Il modello può essere definito sicuro, nel senso che evita di dare raccomandazioni sbagliate, ma nel complesso di scarsa utilità clinica, perché i suggerimenti forniti non hanno la qualità di quelli dei medici e sollevano il paziente dal bisogno di rivolgersi a loro solo nei casi più semplici.
Gli autori fanno l’esempio di alcune risposte come: “l’ematocrito è basso, ciò suggerisce che la proporzione di volume ematico composta da globuli rossi è più bassa del normale” oppure: “il glucosio è basso, ciò potrebbe indicare ipoglicemia”. Queste frasi sono sicuramente corrette, rilevanti e sicure ma non veramente utili.
I ricercatori dello studio riconoscono che questi strumenti non sono ancora pronti per una valida implementazione, ma le generazioni future di AI simili, addestrate con dati di maggiore qualità, potranno sicuramente rivoluzionare la pratica medica.
🧑⚕️AI e salute
Archivi Clinici di Nuova Generazione: L’IA al Servizio di Medici e Pazienti per una Cura più Efficiente
Lo studio esplora l'applicazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT, nella formazione medica, in particolare nell'uso come paziente standardizzato virtuale. Attraverso un'analisi multimetodologica, gli autori hanno condotto esperimenti su simulazioni di interazioni medico-paziente legate alla malattia infiammatoria intestinale (IBD), valutando accuratezza, realismo e adattabilità delle risposte di ChatGPT. È emerso che, con opportuni miglioramenti dei prompt, il chatbot può simulare efficacemente un paziente e assegnare punteggi coerenti nella valutazione delle competenze cliniche degli studenti di medicina. Tuttavia, rimangono sfide legate alla variabilità delle risposte e alla riproduzione delle emozioni umane.
Presentate le prime linee guida italiane sull’IA in cardiologia
Durante l’85° Congresso Nazionale della Società Italiana di Cardiologia (SIC) è stato presentato il primo Documento di Consenso italiano sull’uso dell’AI in cardiologia, che evidenzia le potenzialità dell’AI, ad esempio nel monitoraggio di pazienti ad alto rischio e nella diagnosi precoce dell’infarto, con un’accuratezza del 99% e tempi di valutazione significativamente ridotti. L’ AI migliora anche l’analisi di esami diagnostici come ECG, ecocardiografie, risonanze magnetiche e TAC, aumentando l’efficacia nella diagnosi e gestione di patologie come ipertensione e scompenso cardiaco. Tuttavia, rimangono criticità legate all’etica e alla normativa, come la natura di “black box” degli algoritmi e la necessità di definire responsabilità e requisiti di conformità secondo regolamenti europei. Nonostante le sfide, affrontarle è essenziale per sfruttare i numerosi vantaggi dell’AI in cardiologia.
Report del Future Today Institute su Healthcare + Medicine:
👩🏫 AI e Istruzione
Quali sono le nuove competenze educative nell'era dell'AI e del “Sistema 0”?
L'articolo di Lucio Romano su Quotidiano Sanità esplora il "Sistema 0", un nuovo paradigma di interazione tra intelligenza artificiale (IA) e umana, descritto su Nature Human Behavior. Questo sistema potenzia le capacità umane elaborando enormi quantità di informazioni.
Competenze educative essenziali:
🧠 Agilità cognitiva: adattarsi rapidamente a nuove informazioni e contesti.
🔗 Connessione e organizzazione: collegare e organizzare informazioni per risolvere problemi complessi.
🧐 Pensiero critico: mantenere una riflessione critica per evitare la dipendenza tecnologica.
🤖 Collaborazione uomo-macchina: lavorare in sinergia con l'IA per potenziare il pensiero umano.
⚖️ Etica e responsabilità: promuovere un uso responsabile della tecnologia.
Il “Sistema 0” rivoluziona il rapporto tra IA e pensiero umano, migliorando la gestione delle informazioni e il potenziamento cognitivo. Tuttavia, è essenziale bilanciare il suo potenziale con i limiti etici e cognitivi per preservare l’autonomia del pensiero umano.
L'IA può migliorare l'accessibilità e l'efficacia dell'apprendimento, offrendo supporto personalizzato a studenti con diverse esigenze, come quelli con dislessia o difficoltà visive, creando un ambiente educativo più inclusivo ed equo.
Aprire un dialogo nei vari ambiti dell'educazione, specialmente a livello accademico, è essenziale per sfruttare appieno le opportunità offerte dall'IA e prepararsi per il futuro. 📚✨
Il dialogo continuo tra studenti e docenti è fondamentale per adattare l'educazione alle nuove tecnologie, garantendo che tutti possano beneficiare delle innovazioni e contribuire attivamente al proprio percorso di apprendimento. 🗣️👩🏫👨🎓
🧠 AI e psicologia
L’intelligenza artificiale al servizio della diagnosi della depressione. Quali passi verso la psichiatria del futuro ci aiuta a fare l’AI?
Un articolo molto recente ci mostra come le tecnologie emergenti nel campo dell’intelligenza artificiale stanno trasformando profondamente la diagnosi e il trattamento dei disturbi mentali. Tra queste innovazioni, uno studio recente ha mostrato come una rete neurale a grafi (GNN) possa rappresentare un sistema diagnostico altamente avanzato per individuare la depressione in modo più preciso rispetto ai metodi tradizionali.
La rete neurale a grafi proposta nello studio integra dati provenienti da diverse fonti (multimodali), come immagini cerebrali, dati genetici e informazioni cliniche, per creare una mappa dettagliata delle connessioni cerebrali e delle dinamiche psicologiche. Questo approccio locale-globale consente di analizzare non solo singoli fattori, ma anche le loro interazioni, offrendo una rappresentazione più complessa e completa dello stato mentale del paziente.
Tradizionalmente, la diagnosi di depressione si basa su questionari e valutazioni soggettive, che possono essere influenzati da bias o da interpretazioni personali. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale, invece, punta a rendere la diagnosi più oggettiva, affidandosi a dati quantificabili e analisi approfondite. La GNN sviluppata nello studio permette di rilevare pattern specifici nel cervello dei pazienti depressi, che possono sfuggire all’occhio umano o agli strumenti diagnostici tradizionali.
Questo metodo rappresenta un enorme passo avanti verso la psichiatria personalizzata. La fusione di dati multimodali aiuta a catturare le complessità della depressione, un disturbo che ha radici sia biologiche che psicologiche. Ad esempio, l’analisi delle immagini cerebrali può rivelare cambiamenti strutturali associati alla depressione, mentre i dati genetici e le informazioni cliniche aiutano a individuare predisposizioni individuali.
I risultati dello studio suggeriscono che questa tecnologia potrebbe essere implementata nella pratica clinica per identificare precocemente la depressione, migliorare la prognosi e personalizzare i trattamenti. L’intelligenza artificiale può aiutare i professionisti della salute mentale a distinguere tra diverse forme di depressione e identificare le terapie più efficaci per ciascun paziente.
Oltre alla depressione, questo approccio basato sull’intelligenza artificiale potrebbe essere applicato anche ad altri disturbi psichiatrici complessi, come disturbi d’ansia, disturbo bipolare e schizofrenia. Le reti neurali a grafi, infatti, sono particolarmente adatte per modellare sistemi complessi come il cervello umano, catturando le relazioni non lineari tra dati differenti.
In conclusione, la GNN rappresenta un nuovo orizzonte nella diagnosi psichiatrica, promuovendo un cambiamento paradigmatico verso un approccio più scientifico, basato sui dati, nella salute mentale. Tuttavia, l’implementazione clinica richiederà ulteriori studi e una riflessione etica sull’uso dei dati sensibili dei pazienti. L’IA, quindi, non sostituirà il terapeuta, ma diventerà uno strumento prezioso per migliorare la comprensione delle complessità della mente umana e rendere la psichiatria sempre più personalizzata e precisa.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39776853/
📰 Attualità
A modest proposal to critically assess the brief editorial “The Italian health data system is broken” published on The Lancet Regional Health Europe
🔍 Approfondimenti
Paolo Benanti: “L’intelligenza artificiale non è solo una tecnologia ma una nuova frontiera
Riccardo Giraldi, l’italiano dietro Gemini: “L’IA sta imparando a ragionare”. E sogna di tornare
ChatGPT può “vedere” anche in Italia. Sbloccata la funzione video per la modalità Vocale Avanzata
Google con voce umana in italiano! 5 modi utili di usarlo
ChatGPT: 10 trucchi
Tutorial su NotebookLM 2.0
🗃️Archivi:
I figli del Computer – Speciale Delta Rai (1983)
Molte similitudini con l’oggi.
La newsletter è realizzata da Edoardo Ares Tettamanti, Carlo Alfredo Clerici, Alessandro Pezzano, Carlotta Ghironi, Rocco Ditaranto e Giampaolo Collecchia.
Un ringraziamento speciale va ai contributors e a chi ci ha supportato con la raccolta delle notizie di questa newsletter: Francesco Capelletto, Antonio Ferrara, Alessandro Gallo, Elisabetta Lamarque, Michele Novelli, Matilde Ravarini, Maria Ravarini, Silvia Riva, Roberto Invernizzi, Diego Baggetti, Angela Succi, Maddalena Succi, Miro Crimella, Saba Chopard, Giuseppe Levi, Tullio Proserpio e Laura Veneroni.
Siamo a disposizione per qualsiasi richiesta, espressione di interesse o anche solo per scambiare due chiacchiere!
 | Un post ospite di
|