Nel 2084, l'Europa è un mosaico di città-statuali interconnesse, ciascuna custodita da un cybermedico. L'intelligenza artificiale ha superato i confini dell'umanità, creando una nuova forma di esistenza. Questi medici del futuro non sono più limitati alle cliniche o agli ospedali ma operano da centri di controllo dove le macchine e le AI integrano e superano le funzioni umane, gestendo la salute su una scala mai immaginata prima. Il Dr. Elara, un prototipo avanzato di cybermedico, inizia le sue giornate monitorando gli impianti biotecnologici dei cittadini della sua zona. Questi dispositivi, diffusi come orologi o lenti a contatto, rilevano continuamente segnali vitali e anomalie, inviando dati in tempo reale a una rete centrale. Elara analizza questi flussi di dati, usando algoritmi per prevedere e prevenire malattie prima che diventino evidenti. Ogni azione di Elara è guidata da una rete di AI [continua a leggere]

La capacità trasformativa dell'IA in medicina è solo all'inizio! Un team di scienziati dell'Università della California ha sviluppato un innovativo impianto cerebrale bilingue che utilizza l'intelligenza artificiale per aiutare un paziente colpito da un ictus a comunicare in spagnolo e inglese per la prima volta dopo l'evento. Questo straordinario risultato rappresenta un significativo passo avanti nel campo delle neuroprotesi e offre una nuova speranza ai pazienti colpiti da gravi patologie neurologiche. Pancho, un uomo di origini ispaniche che aveva imparato l'inglese da adulto, è stato colpito da un grave ictus all'età di 20 anni, agli inizi degli anni 2000. L'evento lo ha lasciato severamente paralizzato e incapace di articolare parole chiare, potendo solo emettere lamenti e grugniti. Nel febbraio 2019, sotto la guida del dottor Edward Chang, neurochirurgo e co-direttore del Centro per l'Ingegneria Neurale e Protesi, Pancho ha [continua a leggere]

Noi professionisti della sanità siamo così concentrati sulla singola persona che abbiamo davanti nel desiderio di capire cosa ha che non va e in quale modo possiamo intervenire, che trascuriamo quale grande problema sia quell’altra persona, quella che non vediamo perché non sarà in grado di arrivare fino a noi e non riceverà cure adeguate. I fattori che influenzano l’accesso alle cure sono tanti: difficoltà nell’accedere, difficoltà nell’essere accettati per indisponibilità di strutture e processi di cura, valutazioni più o meno congrue di appropriatezza e sostenibilità Se è vero che larga parte della domanda di cure viene dalle persone che presentano stati di comorbidità, allora è bene ricordare anche che il livello di carico di comorbidità è maggiore nella sottopopolazione caratterizzata da bassi titoli di studio e difficoltà economiche. Quindi che chi avrebbe più bisogno ha anche maggiori difficoltà di [continua a leggere]

«Non accontentatevi mai e non abbiate paura delle sconfitte. Da lì arrivano le svolte migliori». «L’innovazione è ciò che distingue i leader dai seguaci» Nel suo celebre discorso alla Stanford University nel 2005.  Steve Jobs ha sottolineato l'importanza di seguire il proprio cuore e intuito, anche quando ciò significa essere anticonformisti e sfidare lo status quo. Questo spirito "pirata", caratterizzato da innovazione, coraggio e pensiero non convenzionale, può essere una potente fonte d'ispirazione per coloro che guidano il cambiamento, come gli Ambassador nella sanità italiana. In un settore in crisi, che necessita di una trasformazione profonda, adottare un approccio "pirata" può favorire un ripensamento coraggioso del sistema, superando inefficienze e resistenze al cambiamento. L'anticonformismo emerge come una forza positiva, promuovendo l'innovazione e ispirando nuove soluzioni. Nella sanità, questo spirito "pirata" può accelerare la digitalizzazione e l'adozione di tecnologie [continua a leggere]

Introduzione L'intelligenza artificiale generativa (AI generativa) sta rapidamente guadagnando slancio, con piattaforme sviluppate in tutto il mondo che si sfidano per dominare questo campo in rapida evoluzione. Le principali aziende tecnologiche, come OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic, Perplexity, Baidu, Yandex, Mistral AI e Preferred Networks, stanno investendo pesantemente in ricerca e sviluppo per creare modelli di AI generativa sempre più avanzati. Queste piattaforme differiscono in termini di capacità di elaborazione, architettura del modello, accessibilità e regolamentazione, offrendo approcci diversi a questa tecnologia trasformativa. Potenzialità dell'AI Generativa L'AI generativa offre un enorme potenziale per migliorare l'efficienza e la produttività in vari settori. In ambito sanitario, ad esempio, può accelerare la scoperta di nuovi farmaci, ottimizzare le diagnosi e personalizzare i piani di trattamento. Nel settore manifatturiero, l'AI generativa può ottimizzare la progettazione del prodotto, l'ottimizzazione dei processi e il controllo qualità. [continua a leggere]

Introduzione Mentre l'intelligenza artificiale generativa (AI generativa) ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, gli approcci statistici su cui si basa presentano ancora diversi limiti. Questi modelli, pur essendo potenti nel generare contenuti realistici, spesso mancano di trasparenza, interpretabilità e capacità di ragionamento. È qui che entrano in gioco i modelli di AI basati su conoscenza, offrendo un approccio promettente per superare queste limitazioni. Combinando regole predefinite, logica formale e rappresentazioni strutturate della conoscenza, questi modelli hanno il potenziale per portare l'AI generativa a nuovi livelli di trasparenza, affidabilità e capacità di problem-solving. Caratteristiche dei Modelli Basati su Conoscenza A differenza degli approcci statistici, che si basano su pattern e correlazioni estratte da grandi quantità di dati, i modelli di AI basati su conoscenza utilizzano regole predefinite e logica formale per rappresentare la conoscenza. Questa conoscenza è tipicamente [continua a leggere]

Introduzione Con il rapido avanzamento dell'intelligenza artificiale generativa (AI generativa), diventa sempre più cruciale garantire che questi sistemi operino in modo etico e responsabile. Mentre l'AI generativa offre un potenziale immenso per il bene, solleva anche complesse sfide etiche che richiedono un'attenta considerazione. Dai bias negli algoritmi alla mancanza di trasparenza nel processo decisionale, fino alle implicazioni per la privacy e la sicurezza, queste sfide minacciano di compromettere i benefici dell'AI generativa se non vengono affrontate in modo proattivo. Al centro di queste sfide c'è la necessità di integrare principi morali e conoscenza nei sistemi di AI generativa. Non è sufficiente che questi sistemi siano tecnicamente avanzati; devono anche essere allineati con i valori umani e operare in modo etico e consapevole. Ciò richiede un approccio multidisciplinare che riunisca competenze tecniche, filosofiche ed etiche. Solo attraverso una collaborazione intersettoriale [continua a leggere]

Introduzione L'intelligenza artificiale generativa (AI generativa) sta rapidamente trasformando vari settori, ma la sua adozione e sviluppo sollevano questioni complesse che richiedono un quadro normativo robusto. Diversi paesi stanno sviluppando regolamentazioni specifiche per garantire che l'AI generativa sia utilizzata in modo etico, sicuro e trasparente. In questo articolo, analizzeremo le normative e le linee politiche di alcuni dei principali paesi avanzati, evidenziando i punti di forza e le debolezze di ciascun approccio. Unione Europea L'Unione Europea sta lavorando all'AI Act, una proposta legislativa che mira a regolamentare l'intelligenza artificiale, inclusa l'AI generativa. L'AI Act classifica i sistemi di AI in base al loro livello di rischio e impone requisiti più rigorosi per le applicazioni ad alto rischio. I punti di forza dell'AI Act includono un forte focus sulla trasparenza, la responsabilità e la protezione dei diritti fondamentali. Tuttavia, una [continua a leggere]

Lo Stato della California sta prendendo in considerazione una proposta di legge controversa per regolamentare lo sviluppo e l'uso dell'Intelligenza Artificiale (IA). Al centro del dibattito c'è l'idea di obbligare le aziende ad integrare un "kill switch", un interruttore di emergenza per disattivare istantaneamente un'IA diventata una minaccia. Mentre alcuni vedono questa misura come necessaria per la sicurezza pubblica, molte aziende tecnologiche temono possa ostacolare l'innovazione. Le preoccupazioni delle autorità: La proposta mira a vietare lo sviluppo di modelli di IA che potrebbero essere utilizzati per creare armi di distruzione di massa o lanciare attacchi informatici su larga scala. Le aziende dovrebbero garantire che i loro sistemi non abbiano capacità potenzialmente dannose per l'umanità. Il "kill switch" fungerebbe da ultima risorsa per prevenire che un'IA fuori controllo causi danni irreparabili. Le critiche dell'industria tecnologica: Molte aziende della Silicon Valley, [continua a leggere]

Alla Leopolda di Firenze il 12 e 13 novembre, stakeholder a confronto per creare un osservatorio sui progetti green e premiare le esperienze più virtuose con il FIASO Smart Hospital Award Le strutture sanitarie italiane sono responsabili del 3,5% delle emissioni di CO2 nazionali, con un impatto rilevante sulle patologie legate all'inquinamento atmosferico. Eppure, la strada verso ospedali ambientalmente, socialmente ed economicamente sostenibili è tracciata, anche se non priva di ostacoli. Al Forum del Sistema Salute 2024 alla Leopolda di Firenze, nei giorni 12 e 13 novembre, questo tema fondamentale sarà affrontato con tutti gli stakeholder del settore. L'obiettivo è dare seguito ai lavori dell'Open Meeting di Napoli, creando un osservatorio permanente sui progetti di efficientamento energetico, sostenibilità e circolarità nelle strutture sanitarie. Inoltre, verrà assegnato il FIASO Smart Hospital Award alle realtà ospedaliere più virtuose sul fronte della [continua a leggere]