In mille hanno riempito la Sala Mantegna al centro congress Padova Congress per la seconda giornata del World Health Forum Veneto, l’evento su medicina e tecnologia alla sua prima edizione.
Keynote speech
Il primo keynote speech, dal titolo “Spingendo le frontiere della medicina: Le scoperte dell’IA in ambito sanitario”, ha avuto per protagonista Mihaela van der Schaar, professoressa e ricercatrice alla University of Cambridge, dove dirige il van der Schaar Lab ed è fondatrice e direttrice del Cambridge Center for AI in Medicine (CCAIM). Personalmente accreditata come inventrice di 35 brevetti statunitensi, nel 2019 un rapporto Nesta l’ha definita la ricercatrice sull’intelligenza artificiale più citata nel Regno Unito.
«Sono molto entusiasta del ruolo dell’intelligenza artificiale in medicina – ha dichiarato Mihaela van der Schaar –. Credo davvero che l’AI possa aiutare i medici a praticare la medicina in modo molto più quantitativo, a partire dall’identificazione dei pazienti a rischio, l’identificazione precoce della malattia, il trattamento della malattia in modo molto più personalizzato, fino al seguire i pazienti dopo la diagnosi. Io quindi mi occupo dell’intera traiettoria della malattia. Sono anche entusiasta di come abbiamo aiutato a potenziare i sistemi sanitari durante il Covid. Ho lavorato a stretto contatto con il National Health Service (il Servizio Sanitario Nazionale del Regno Unito, ndr), per costruire una tecnologia in grado di identificare quando si rendevano disponibili i posti letto in ospedale e quando erano disponibili determinati medici con determinate specializzazioni, dando così loro maggiori possibilità».
Cambridge
La professoressa e ricercatrice della University of Cambridge ha parlato anche di come i Large Language Models, le tecnologie di intelligenza artificiale avanzata incentrate sulla comprensione e sull’analisi del testo, la più nota delle quali è ChatGPT, vengano già utilizzate in ambito medico. «Nel nostro laboratorio stiamo lavorando per costruire Large Language Models che possano essere affidabili e che possano essere potenziati dalle conoscenze cliniche di cui disponiamo, mentre la seconda questione riguarda il trovare soluzioni che mantengano la riservatezza delle informazioni private dei pazienti e che siano comunque in grado di interagire con questi Large Language Models, per poter acquisire da questi modelli informazioni potenti e pertinenti per il paziente specifico che si trova di fronte al medico».
AutoPrognosis
Il suo laboratorio inoltre sviluppa di strumenti di intelligenza artificiale per costruire altri strumenti di intelligenza artificiale da usare in ambito medico: «Per esempio abbiamo costruito già da qualche anno AutoPrognosis, uno strumento che è in grado di trattare qualsiasi malattia a cui si possa essere interessati, dal cancro alle malattie cardiovascolari, alla fibrosi cistica. Un medico, senza bisogno di imparare a scrivere codice software, può dare i dati del paziente ad AutoPrognosis e chiedergli una previsione. Chiedere ad AutoPrognosis di costruire un modello di rischio, ad esempio, per il rischio cardiovascolare o per il cancro. L’aspetto positivo di questi modelli di apprendimento automatico è che sono in grado di automatizzare il processo di selezione del modello migliore. Si tratta di un software open source che tutti possono utilizzare e su cui possono costruire, e spero che possa davvero aiutare sia i medici che i pazienti». (Fonte Padova oggi)