AI-Gorà del 20/01/2024
Cari lettori,
Ben ritrovati nell'edizione di oggi della newsletter “AI-gorà” realizzata come evoluzione della 16° newsletter "Due fette di intelligenza artificiale" di Carlo Alfredo Clerici con Edoardo Ares e Alessandro Pezzano.
Il nome ricorda il concetto di Agorá greca, il luogo di raduno principale della polis e questo luogo virtuale vuole essere nelle nostre intenzioni un punto di riferimento sui temi dell'intelligenza artificiale con un focus su salute e cura.
🚀 In primo piano
Leader Mondiali a Davos: L'Intelligenza Artificiale Come Forza Motrice del Futuro
Dichiarazioni di Leader Mondiali: Premier cinese Li Qiang ha definito l'AI una "spada a doppio taglio", mentre Ursula von der Leyen e Emmanuel Macron hanno discusso dell'opportunità e della regolamentazione dell'AI.
Impatto Economico: Satya Nadella di Microsoft ha espresso ottimismo sull'AI come tecnologia generale per la crescita economica.
Preoccupazioni sul Lavoro: I leader aziendali hanno espresso preoccupazioni sul potenziale impatto dell'AI sul lavoro, con il 14% che prevede licenziamenti a causa dell'AI generativa.
Applicazioni Pratiche: IBM e Accenture hanno discusso come l'AI possa trasformare il lavoro, dalla codifica al customer service.
Rischi e Regolamentazione: È stata sollevata l'ipotesi di "sexbot infinitamente conversazionali" e la necessità di una regolamentazione globale dell'AI.
FDA Approva il Primo Dispositivo AI per la Diagnosi di tutti i Principali Cancro della Pelle
DermaSensor, un dispositivo medico AI, ha ricevuto l'approvazione della FDA per rilevare i tre principali tipi di cancro della pelle: melanoma, carcinoma a cellule basali e carcinoma a cellule squamose. Utilizza la tecnologia di scattering elastico per analizzare le lesioni sospette a livello cellulare, fornendo valutazioni del rischio di cancro in tempo reale.
Funzionamento di DermaSensor: Utilizza luce non invasiva e AI per analizzare le interazioni luminose con le cellule, distinguendo tra cellule sane e cancerose.
Valutazione del Rischio AI: Fornisce una valutazione automatica del rischio, aiutando i medici nelle decisioni di biopsia.
Efficacia Clinica: Ha dimostrato alta sensibilità e specificità nei trial clinici, riducendo biopsie non necessarie e migliorando i tassi di diagnosi.
Accessibilità e Benefici: Potenzia la capacità di screening dei medici di base, migliorando l'accesso e l'esperienza del paziente.
Implicazioni Future: Rappresenta un passo avanti nell'integrazione dell'AI nella medicina, con potenziale di espansione per altre applicazioni diagnostiche.
Gli LLM Aprono Nuove Frontiere nella Comprensione dei Bisogni Sanitari Sociali
Uno studio pubblicato su NPJ Digital Medicine rivela un significativo progresso nell'ambito dell'intelligenza artificiale in medicina. Utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i ricercatori hanno dimostrato come l'AI possa essere addestrata per estrarre dati cruciali sui determinanti sociali della salute (SDoH) dalle note cliniche. Questo approccio apre nuove vie per identificare i pazienti che necessitano di supporto specifico e assistenza sociale, migliorando così la personalizzazione dell'assistenza sanitaria.
Efficacia nell'Identificazione dei Pazienti: Gli LLM hanno mostrato una capacità superiore nell'identificare i pazienti con necessità specifiche rispetto ai metodi tradizionali.
Riduzione del Bias Algoritmico: La messa a punto dei modelli linguistici potrebbe aiutare a ridurre i bias, rendendo l'AI più sicura ed equa nell'ambito sanitario.
Necessità di Ulteriori Ricerche: Gli autori sottolineano l'importanza di ulteriori studi per affinare e validare queste tecnologie nel contesto reale dell'assistenza sanitaria.
Potenziale Impatto nella Medicina: Questo approccio rappresenta un passo significativo verso l'integrazione dell'AI nella pratica clinica, con l'obiettivo di migliorare la cura del paziente.
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🧠 Psicoterapia, Psichiatria e AI
Psychotherapy and Artificial Intelligence
Questo 'articolo, pubblicato su "Practical Psychiatry", esamina le sfide e le opportunità nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale (AI) nella psicoterapia. Analizza come l'AI possa essere implementata in varie scuole di terapia, affrontando questioni cruciali come la privacy, l'impiego di strumenti tecnologici e la dinamica della relazione terapeutica. Lo studio offre una prospettiva dettagliata sull'integrazione dell'AI nel campo della salute mentale, sottolineando le potenzialità e le complessità di questa intersezione tra tecnologia e cura psicologica.
Artificial intelligence and increasing misinformation
L'articolo discute come i recenti progressi nell'intelligenza artificiale, in particolare modelli generativi come ChatGPT, possano esporre i pazienti a informazioni mediche ingannevoli. Questi modelli potrebbero diffondere contenuti inaffidabili o pericolosi, soprattutto in ambito di salute mentale. Sottolinea l'importanza per i professionisti della salute mentale di essere consapevoli di tali rischi e di riconoscere l'esposizione dei loro pazienti a queste informazioni online.
Lo studio si concentra sullo sviluppo e la valutazione di metodi automatici per rilevare l'intensità delle emozioni (rabbia, paura, tristezza, felicità) nel discorso di pazienti, specialmente bambini con esperienze infantili negative. Utilizzando registrazioni audio e tecniche di intelligenza artificiale, come reti neurali convoluzionali (CNN) e trasformatori, sono stati creati modelli per prevedere l'intensità emotiva. I risultati indicano che il modello basato su trasformatori per emozioni specifiche ha ottenuto prestazioni elevate nella classificazione dell'intensità emotiva, mentre il modello CNN generalizzato ha mostrato buoni risultati nella rilevazione di diverse emozioni. Questi modelli possono aiutare i professionisti della salute mentale a indirizzare i giovani verso il giusto livello di assistenza sanitaria.
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Un ringraziamento speciale a chi ha aiutao nella raccolta delle notizie di questa newsletteri: Francesco Capelletto, Saba Chopard, Giuseppe Levi e Vincenzo Gambardella.