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Home » Il cancro spiegato all’Intelligenza artificiale: il modello italiano che pensa da oncologo
Salute

Il cancro spiegato all’Intelligenza artificiale: il modello italiano che pensa da oncologo

Sala StampaDi Sala StampaGiugno 4, 20262 min di lettura
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Il cancro spiegato all’Intelligenza artificiale: il modello italiano che pensa da oncologo

La notizia arriva pochi giorni dopo che Microsoft e Mayo Clinic hanno annunciato di voler costruire insieme il primo modello di intelligenza artificiale di frontiera progettato specificamente per l’assistenza sanitaria. Un progetto faraonico, con ambizioni globali, che punta a mettere le conoscenze dell’istituzione medica americana più conosciuta al mondo a disposizione di chiunque, ovunque. Quasi in contemporanea, dall’Italia arriva una risposta che segue la stessa logica di fondo, ma si muove su scala più chirurgica, tanto nella metafora quanto nel senso letterale: Reply e l’Istituto europeo di oncologia (Ieo) avviano una collaborazione per sviluppare Large language model verticali dedicati all’oncologia.

Il parallelismo non è casuale. Racconta qualcosa di preciso sul momento che stiamo attraversando: l’Ia generica ha ormai raggiunto la maturità tecnica e la partita si sposta tutta sulla specializzazione. La vera domanda non è più “un modello può ragionare clinicamente?” ma “un modello può ragionare come questo ospedale, su questi pazienti, con questi dati?”.

Senologia, urologia, prevenzione: tre porte d’ingresso

La collaborazione tra Reply e Ieo è ancora nella sua fase iniziale, quella in cui i team clinici e i sistemi informativi dell’Istituto lavorano fianco a fianco con esperti Reply – specializzati sia nel settore healthcare sia nella personalizzazione dei modelli linguistici – per definire e prioritizzare i casi d’uso concreti. Senologia, urologia e prevenzione sono le prime tre aree sotto esame: non scelte a caso, ma selezionate per la loro rilevanza clinica e la disponibilità di un patrimonio informativo strutturato su cui addestrare i modelli.

Si parla di referti clinici, immagini diagnostiche, dati strutturati. Tutto questo materiale viene analizzato per tipologia, volume, qualità e accessibilità, con l’obiettivo di costruire dataset coerenti con gli scenari applicativi individuati. Solo dopo questa fase di mappatura e qualificazione partirà l’addestramento vero e proprio dei Large language model, cui seguiranno sviluppo e messa in esercizio delle soluzioni cliniche.

«Allo Ieo, l’intelligenza artificiale non è soltanto una tecnologia, ma un valido alleato della medicina – ha dichiarato Annarosa Farina, direttore dei Sistemi informativi del Gruppo Ieo Monzino -. Uno strumento che accelera ricerca, diagnosi e cura, aiutandoci a leggere la complessità del cancro attraverso l’analisi di grandi quantità di dati clinici e scientifici, per rendere più rapide le decisioni, più personalizzate le terapie e aprire nuove possibilità di cura per i pazienti».

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