MEDICINA E INFORMATICA

IA IN MEDICINA

28 Marzo 2024

Intelligenza artificiale in medicina sì, ma con paletti ben definiti: affinché a curarci non sia, in futuro, anziché un medico, un algoritmo. Questa la posizione del presidente della Fnomceo, la Federazione nazionale degli Ordini dei medici chirurghi e degli odontoiatri, Filippo Anelli, ascoltato in audizione in Commissione Lavoro della Camera, nel corso dell’Indagine conoscitiva sul rapporto tra intelligenza artificiale e mondo del lavoro.

Tra le aree sulle quali l’IA ha ad oggi un maggior impatto sono l’imaging, la diagnosi precoce, i piani di trattamento e terapie personalizzate; e, ancora, la progettazione di nuovi farmaci, tramite modelli predittivi; il monitoraggio dei pazienti in tempo reale; i compiti amministrativi e burocratici, quali la gestione degli appuntamenti o l’aggiornamento delle cartelle cliniche; la formazione, tramite modelli di simulazione avanzati; il coinvolgimento dei pazienti e l’aderenza alle terapie; la sorveglianza delle malattie e la previsione di epidemie e pandemie. Ma l’IA, tuttavia, non è priva di criticità e come tutti gli strumenti può prestarsi a un utilizzo improprio. La diffusione massiva e sistemica di applicazioni di IA impone la necessità di una regolamentazione chiara e condivisa in linea con l’Europa.

L’IA – ha sintetizzato Anelli – non solo sta migliorando l’efficienza e l’accuratezza dei servizi sanitari, ma sta anche aprendo la strada a soluzioni sanitarie più innovative, personalizzate e accessibili in tutto il mondo. Tuttavia, è fondamentale affrontare le sfide etiche, legali e formative che accompagnano questi sviluppi. La privacy dei dati, la sicurezza informatica, la responsabilità medica e l’interpretazione corretta delle informazioni sono tutti aspetti critici che devono essere gestiti attentamente”.

Tra i rischi paventati, anche quelli legati a un approccio eccessivamente centrato sull’efficienza, che potrebbe ridurre l’interazione umana e ridimensionare l’interazione medico-paziente. l’IA potrebbe inoltre non essere in grado di considerare adeguatamente la complessità del contesto clinico del singolo paziente, influenzato anche da fattori socioeconomici e da convinzioni e preferenze personali. Ancora, gli algoritmi potrebbero rispecchiare i pregiudizi umani nelle scelte decisionali o diventare il “magazzino” dell’opinione medica personale. Infine, ma non certo ultimo per importanza, potrebbe nasce un conflitto etico per le differenze di intenti e obiettivi tra chi finanzia e realizza un algoritmo e chi lo utilizza.
“Per mitigare questi rischi- ha avvertito Anelli – è essenziale trovare un equilibrio tra l’efficienza offerta dall’IA e la necessità di considerare l’individualità e il contesto clinico di ciascun paziente. Gli operatori sanitari dovrebbero essere coinvolti attivamente nella gestione e nella supervisione dei sistemi di IA, garantendo che la tecnologia sia utilizzata come strumento complementare e non come sostituto delle competenze umane. Normative e linee guida chiare sono fondamentali per garantire un utilizzo etico e sicuro dell’IA in ambito medico”.

In conclusione, Anelli ha portato all’attenzione dei parlamentari un documento sintetico sull’Intelligenza artificiale, approvato dal Comitato Centrale, l’Organo di Governo della Fnomceo, il 4 marzo scorso.

Eccolo, di seguito, in versione integrale.:
“L’Intelligenza Artificiale è utilizzata esclusivamente a supporto delle attività del medico per ottimizzare la qualità, la sicurezza e l’efficacia delle cure.
L’Intelligenza Artificiale per il suo utilizzo deve garantire al medico un livello ragionevole di esplicabilità e di trasparenza e la migliore qualità possibile dei dati, dei risultati e dei processi di sviluppo, per evitare distorsioni ed errori nonché disuguaglianze. Nell’uso di sistemi IA all’interno del suo processo decisionale, il medico è tenuto ad informare il paziente, spiegando i motivi di tale uso, e assicurandosi che il paziente sia consapevole sia delle potenzialità che dei limiti e rischi connessi all’uso di tali tecnologie.

L’impiego di sistemi di IA è orientato al bene della persona e della salute pubblica, rispettando e promuovendo i principi di sostenibilità, universalità, equità e solidarietà, evitando ogni discriminazione o pregiudizio basato su genere, etnia, religione, orientamento sessuale o altri fattori che possano portare a un trattamento ingiusto o diseguale.
Non possono essere utilizzati sistemi di IA non certificati. Il medico, sulla base delle proprie competenze e conoscenze scientifiche, è responsabile delle attività di diagnosi, prognosi, terapia e delle correlate attività informative”.

da doctor33.it

WORLD HEALTH FORUM VENETO : LE NUOVE FRONTIERE DI IA, MEDICINA E TECNOLOGIA.

22 Marzo 2024

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)

MEDICINA , AI E LAVORO .

4 Marzo 2024

da dottnet.it

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Grazie all’innovazione legata all’AI, la realtà aumentata o la robotica si sta disegnando quella che sarà la sanità del futuro

Intelligenza artificiale, robotica, nanotecnologie, stampanti 3D, robotica e realtà aumentata. Sono alcuni dei progressi tecnologici degli ultimi anni che, in modo sempre più deciso, stanno entrando anche nell’ambito della medicina e della salute che, proprio grazie all’innovazione, potrebbe diventare sempre più efficiente.  

“Dobbiamo – precisa Silvia Movio, Director di Hunters, brand di Hunters Group, società di ricerca e selezione di personale altamente qualificato – fare una prima premessa che è molto importante: la tecnologia, in qualunque sua forma, non sostituirà mai il preziosissimo e fondamentale lavoro di medici, infermieri e operatori sanitari, ma l’automazione e la possibilità di elaborare e interpretare una grande quantità di dati potranno sicuramente migliorare la diagnosi e il trattamento di numerosissime patologie. Questa rivoluzione si traduce, ovviamente, nella necessità per le strutture pubbliche e private di trovare competenze sempre più specifiche. Nei prossimi mesi, infatti, cresceranno dell’8% le opportunità per Medici Radiologi – Oftalmologi e Medici impiegati nella telemedicina”. 

L’impatto della tecnologia sulla medicina: le opportunità di lavoro. Gli algoritmi stanno cambiando radicalmente anche il modo di fare diagnosi, sono fondamentali nella fase di interpretazione delle immagini e aiutano ad analizzare enormi quantità di dati per fornire una visione completa e sempre più accurata del quadro clinico dei pazienti, portando a diagnosi sempre più accurate, tempestive e precise. L’IA non solo identifica i rischi di malattie, ma aiuta anche a personalizzare le strategie preventive. Basandosi su variabili come l’età, il genere, la storia clinica e lo stile di vita di un individuo, l’IA può suggerire piani di intervento preventivo su misura. Questo approccio personalizzato è fondamentale, poiché ciò che funziona per una persona potrebbe non essere efficace per un’altra.

“Nei prossimi anni – aggiunge Silvia Movio – le competenze, anche in ambito tecnologico, per medici, infermieri e operatori sanitari saranno sempre più centrali. I medici del futuro saranno chiamati ad interagire sempre di più anche con le macchine per fornire ai pazienti un supporto sempre più accurato e preciso”. Non parliamo quindi di nuove professionalità, ma di reinvenzione del mestiere del medico. Ad esempio, tecnologie basate sull’AI controllano già oggi le grandi apparecchiature di diagnostica per immagini (Tomografia Computerizzata, TC o Risonanza Magnetica, RM), standardizzando i protocolli di acquisizione e riducendo drasticamente i tempi di acquisizione degli esami, al fine di migliorare la compliance e il comfort dei pazienti. Differenti specializzazioni mediche si distinguono già per un alto impatto dell’AI nei processi di indagine ed analisi. 　La maggior parte di queste applicazioni infatti riguarda la　radiologia: molto avanzate sono le applicazioni dell’IA alla　mammografia, per lo　screening oncologico, ma ce ne sono anche in medicina interna, oftalmologia e in ambito gastro-enterologico a supporto degli esami endoscopici. Interessanti anche le prospettive per i medici impiegati nella Telemedicina, sempre più centrale nella sanità del futuro.

Il PNRR 2024 sottolinea il suo potenziale innovativo per un sistema sanitario italiano più efficiente, equo e accessibile a tutti i cittadini e sempre nel 2024 è previsto il lancio del Portale nazionale che non erogherà servizi di telemedicina,　ma monitorerà la diffusione della telemedicina nelle attività di assistenza sanitaria erogate su tutto il territorio nazionale.

BAROMETRO OSH SULLA SICUREZZA E LA SALUTE SUL LAVORO .

12 Febbraio 2024

da:

Lo strumento di visualizzazione dei dati del barometro SSL è stato aggiornato con nuovi indicatori, offrendo informazioni aggiornate sulla salute e sicurezza sul lavoro (SSL) in tutta Europa. 

In particolare, la sezione previsioni più recente presenta proiezioni quantitative delle tendenze future in materia di occupazione, sulla base delle previsioni sulle competenze del Cedefop.

Inoltre, sono ora disponibili stime sull’onere delle malattie correlate al lavoro dovute a problemi psicosociali, cancro o disturbi muscolo-scheletrici, sulla base degli studi dell’ICOH.

Infine, la nuova sezione Risorse ospita sia le pubblicazioni che le relazioni per paese per un facile accesso.

Consulta tutte le funzionalità dello strumento di visualizzazione dei dati del barometro SSL

RISCHI ED OPPORTUNITÀ DEL LAVORO DIGITALE SU PIATTAFORMA.

6 Febbraio 2024

Da Inail.it

Nell’ambito della campagna “Ambienti di lavoro sani e sicuri”, l’Agenzia europea per la sicurezza e la salute sul lavoro (Eu-Osha) pubblica sul portale istituzionale uno studio che approfondisce le caratteristiche di un modello lavorativo in diffusione crescente

Immagine lavoro con piattaforma digitale

BILBAO – Le innovazioni tecnologiche in corso stanno rendendo la modalità di lavoro su piattaforme digitali un fenomeno in costante crescita. Secondo le stime dello studio “OSH Pulse” dell’Agenzia europea Eu-Osha, circa il 6% dei lavoratori dei 27 Paesi dell’Unione Europea, dell’Islanda e della Norvegia ottengono parte del loro reddito dalle piattaforme digitali. Si tratta di lavoratori coinvolti in una gamma diversificata di settori, dalle tecnologie dell’informazione e della comunicazione alla ristorazione, dai trasporti ai servizi di supporto amministrativo.

Le tipologie del lavoro digitale. Il lavoro su piattaforma digitale può essere svolto on line, se i compiti sono svolti virtualmente dai lavoratori con l’ausilio di dispositivi elettronici in qualsiasi luogo, spesso presso la propria abitazione. Inoltre, il lavoro su queste piattaforme può anche essere realizzato in loco, come avviene per rider, conducenti, lavoratori manuali o domestici, infermieri e prestatori di assistenza, che svolgono le proprie mansioni nel mondo fisico e non virtuale.

Piattaforme digitali, le possibili opportunità per i lavoratori. Secondo lo studio dell’Agenzia europea, le piattaforme digitali mostrano il vantaggio di ridurre gli ostacoli all’ingresso e al reinserimento nel mercato del lavoro, consentendo una partecipazione maggiore soprattutto di soggetti vulnerabili ed emarginati. Inoltre, questa tipologia di lavoro consente anche di una fonte di reddito aggiuntiva o alternativa dato che è combinabile ad altre forme di lavoro o alle mansioni di assistenza familiare, consentendo anche lo sviluppo di competenze ed esperienze. I migranti e i giovani risultano essere i gruppi maggiormente coinvolti dal lavoro su piattaforma digitale, soprattutto come riders.

I rischi connessi al lavoro su piattaforme digitali. Allo stesso tempo, questo tipo di lavoro non è esente da rischi. I lavoratori, oltre all’esposizione a rischi ergonomici dovuti a prolungate posture statiche, devono affrontare alcune specifiche problematiche che aggravano la loro situazione, come la posizione professionale e le condizioni contrattuali ambigue. Ma anche gli algoritmi, utilizzati per l’assegnazione dei compiti e per il monitoraggio e la valutazione delle prestazioni, incidono sui livelli di ansia e di stress con ripercussioni negative sulla sicurezza e il benessere dei lavoratori coinvolti. Inoltre, le mansioni lavorative spesso sono condotte con attrezzature inadeguate e con una demarcazione molto fumosa tra la sfera professionale e quella privata. Isolamento sociale, disturbi del sonno, esaurimento, stress, depressione, burnout, disturbi muscolo-scheletrici, incidenti e insoddisfazione generale per il proprio lavoro e la propria vita personale sono i problemi segnalati con maggiore frequenza dagli stessi lavoratori.

Iniziative per un lavoro dignitoso e sicuro. I decisori politici, le parti sociali e le associazioni di categoria hanno avviato diverse iniziative volte alla prevenzione dei rischi a cui sono esposti i lavoratori su piattaforme digitali. Lo studio di Eu-Osha riporta diverse esperienze realizzate a livello europeo. Tra queste, per esempio, troviamo la Carta di Bologna dei diritti fondamentali del lavoro digitale che ha introdotto condizioni di tutela della salute e sicurezza dei lavoratori su piattaforme nel contesto urbano. Inoltre, è citato il caso danese di una piattaforma digitale per i servizi di pulizia, in cui la negoziazione sindacale ha portato alla firma di un contratto collettivo che riconosce oltre alle indennità di malattia anche un’integrazione economica previdenziale, come compensazione aggiuntiva equivalente all’indennità di rischio.

UN CHATBOT PIU’ PRECISO DEI MEDICI : UNO STUDIO.

6 Febbraio 2024

da doctor33.it

Un chatbot avrebbe dimostrato una precisione superiore nelle diagnosi e più empatia rispetto a un medico di base.

L’algoritmo di intelligenza artificiale, denominato Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE), è basato su un grande modello linguistico (LLM) sviluppato da Google ed è addestrato per condurre e valutate conversazioni mediche. Nei test con attori addestrati ad avere patologie ha eguagliato o addirittura superato le performance dei medici umani.

Il chatbot ha dimostrato un’accuratezza superiore nella diagnosi di problemi respiratori, condizioni cardiovascolari e varie patologie rispetto a un medico generico. Inoltre, confrontato con i medici umani, l’algoritmo ha estratto una quantità simile di informazioni dai dialoghi, mostrando un livello più elevato di empatia. come riportato in uno studio preliminare di Tao Tu e colleghi di Google Research e Google DeepMind.

Il software si è basato su cartelle cliniche e anamnesi vocali reali trascritte da medici e pazienti. Per ulteriormente addestrare il modello, i ricercatori hanno incaricato il sistema LLM di interpretare il ruolo di una persona con una specifica malattia o di un medico. Inoltre, il loro algoritmo ha assunto il ruolo di un collega critico, valutando l’interazione del medico con il paziente e fornendo feedback per il miglioramento.

Passando alla fase di test, i ricercatori hanno arruolato 20 partecipanti in uno studio: non pazienti reali ma attori addestrati a simulare sintomi specifici.

Basandosi su un testo preconfezionato i partecipanti hanno simulato, in cieco – quindi senza sapere se stavano interagendo con il sistema AMIE o con un medico vero – un consulto medico con il sistema AI e con 20 medici veri simulando 149 scenari clinici.

Il sistema AMIE ha eguagliato o superato l’accuratezza delle diagnosi dei medici in tutte e sei le specialità mediche esaminate. Su 26 criteri di qualità della conversazione analizzati, il sistema ha superato i medici veri in 24 casi, tra cui cortesia, spiegazione dei sintomi, trattamento, onestà, completezza e coinvolgimento, AMIE ha superato i medici umani.

Uno dei motivi che potrebbe spiegare il fenomeno è che i medici di medicina generale potrebbero non essere abituati a interagire con i pazienti attraverso chat basate su testo, potenzialmente influenzando le loro prestazioni, ma hanno anche notato come i medici si stancano più rapidamente di un robot nel fornire risposte lunghe e strutturate, liquidando più velocemente i pazienti.

Pur riconoscendo che il chatbot è lontano dall’essere impiegato nell’assistenza clinica, gli autori hanno sostenuto che potrebbe alla fine svolgere un ruolo nella democratizzazione dell’assistenza sanitaria. Adam Rodman, professore di medicina presso la Harvard Medical School di Boston, ha sottolineato che nonostante la sua utilità, lo strumento non dovrebbe sostituire l’interazione con i medici, poiché la medicina riguarda molto più che raccogliere informazioni: ruota intorno alle relazioni umane.

I ricercatori stanno progettando ora studi più dettagliati e approfonditi per scoprire fin dove può spingersi il software, eventuali limiti e superare i requisiti etici e di privacy per coinvolgere pazienti reali e applicare il sistema nella pratica clinica quotidiana.

IL FUTURO INCERTO DEL LAVORO INTELLETTUALE DOPO LA RIVOLUZIONE IA

1 Febbraio 2024

Le ere storiche sono costantemente caratterizzate da rivoluzioni tecnologiche che hanno completamente trasformato la quotidianità dell’umanità, un fenomeno sempre più frequente nei recenti due secoli. Dalla macchina a vapore all’energia elettrica, dal motore a combustione interna alla nascita di Internet, ogni innovazione ha apportato un cambiamento rilevante, inizialmente suscitando preoccupazioni poi rivelatesi positive. Ora è il momento dell’intelligenza artificiale generativa, incarnata da tecnologie come ChatGPT, Midjourney e Runway. Questi sistemi mirano a emulare la creatività umana, generando testi, immagini, musica e video, inaugurando così una nuova era con una transizione certamente complessa, ma potenzialmente capace di riequilibrare la vita e il lavoro umano.

Durante questa fase transitoria, la sfera professionale dei lavoratori intellettuali, noti come “colletti bianchi”, subirà impatti significativi. Tradizionalmente, dall’era della macchina a vapore ai giorni nostri con i robot, l’automazione ha rivoluzionato il lavoro manuale, spostando l’attenzione verso impieghi intellettuali ritenuti unici all’umanità. Tuttavia, con l’emergere di sistemi come ChatGPT, capaci di elaborare informazioni e generare contenuti con una precisione quasi umana, anche i lavori intellettuali diventano suscettibili all’automazione, sollevando preoccupazioni sul futuro di professioni a minor valore aggiunto, come operatori nei call center, traduttori e grafici pubblicitari.

Per i mestieri più complessi, come manager, consulenti, avvocati e giornalisti, è difficile immaginare una sostituzione totale, ma l’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale generativa aumenterà notevolmente la produttività individuale, portando a riduzioni di personale e a una concorrenza più intensa. I giovani saranno sfidati, con difficoltà nel trovare posizioni di assistenza quando vi sono alternative virtuali, ma con l’opportunità di saltare la tradizionale gavetta utilizzando efficacemente sistemi di intelligenza artificiale, sfidando la comprensione dei professionisti più anziani.

Indubbiamente, questo periodo transitorio sarà impegnativo, ma coloro che comprenderanno e adotteranno l’intelligenza artificiale in anticipo avranno un vantaggio significativo.

Analizzando le rivoluzioni tecnologiche passate, è prevedibile che dopo questa fase complessa si raggiungerà una nuova era di espansione e benessere. Questo modello è emerso dopo le grandi rivoluzioni industriali, e si ripeterà dopo la diffusione generalizzata dell’intelligenza artificiale generativa. Come avvenuto con l’elettricità e Internet, ci sarà una crescita economica generale, con la creazione di nuove società e servizi al di là delle attuali immaginazioni. La sfida per giovani e lavoratori più anziani non sarà solo migliorare ciò che già esiste, ma inventare ciò che non esiste ancora, grazie all’intelligenza artificiale. Così come con l’elettricità si sono inventati radio, televisione e aspirapolvere, e con Internet si sono introdotti e-commerce, social network e sharing economy, l’intelligenza artificiale generativa potrebbe aprire la strada a innovazioni altrettanto rivoluzionarie.

È difficile prevedere cosa emergerà con l’intelligenza artificiale generativa e se questa espansione economica sarà accompagnata da un aumento dell’occupazione. Tuttavia, è probabile che la società si orienterà verso un modello in cui il lavoro umano sarà ridotto a poche ore al giorno o settimanali, potenzialmente conducendo a un nuovo equilibrio di vita migliore rispetto al presente.

Articolo tratto da info e considerazioni da :

Federico Morgantini, autore del saggio ChatGPT – L’inizio di una nuova era (Kenness, 2023)

ENEA E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

18 Gennaio 2024

da media.enea.it

ENEA ha sviluppato nuovi strumenti basati sull’intelligenza artificiale per misurare e migliorare sicurezza ed efficienza nei luoghi di lavoro. I primi test sono stati condotti con risultati positivi in due contesti lavorativi diversi, una multinazionale farmaceutica e un’azienda italiana di lavorazione dei metalli. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista internazionale Journal of Industrial Information Integration e rientra nel progetto internazionale “Human-Centred Safety Crowd-Sensitive Indicators”, al quale hanno partecipato ENEA (coordinamento), Sapienza Università di Roma, Middlesex University di Londra, l’azienda Human Factors Everywhere e Inail che ha finanziato la quota italiana[1].

“La metodologia e gli strumenti software che abbiamo sviluppato sono pensati per garantire l’efficienza e la sicurezza nelle imprese moderne dove i processi produttivi prevedono l’interazione tra persone, strumentazione fisica e componenti tecnologiche, tra cui robot, droni, software e sensori. In gergo tecnico, ci riferiamo a sistemi cyber-socio-tecnici”, spiega Antonio De Nicola, ricercatore del Laboratorio ENEA di Analisi e protezione delle infrastrutture critiche e coautore dello studio insieme alla collega Maria Luisa Villani, Francesco Costantino, Andrea Falegnami e Riccardo Patriarca di Sapienza Università di Roma, Mark Sujan di Human Factors Everywhere e John Watt della Middlesex University.

Il team di esperti ha definito un nuovo indicatore di resilienza[2] per cogliere il disallineamento tra procedure formali (Work-As-Imagined) e lavoro concretamente svolto dagli operatori in fabbrica e nei cantieri (Work-As-Done). “Spesso efficienza e sicurezza sono messi a rischio da questo disallineamento, in quanto nella realtà esistono più modi di ‘vedere’ lo stesso processo lavorativo e può succedere che i lavoratori possano cambiare, per necessità, quanto stabilito dal protocollo. Ma molti di questi cambiamenti possono essere potenzialmente pericolosi se si è, ad esempio, in una centrale elettrica o in un cantiere edile”, sottolinea De Nicola,

Per stimare questo indicatore, è stata sviluppata una metodologia parzialmente automatizzata basata su questionari ‘dinamici’, per cogliere le differenze tra Work-As-Imagined e Work-As-Done, e sull’intelligenza artificiale, per analizzare e quantificare il gap tra queste due modalità lavorative.

Nell’azienda di produzione di semilavorati in alluminio, l’indicatore ha permesso di individuare la tipologia di funzioni da monitorare con più attenzione per garantire ai lavoratori una maggiore sicurezza. Nell’impianto di produzione farmaceutica, invece, sono state evidenziate anche le principali azioni da intraprendere per migliorare l’efficienza delle operazioni.

A volte il disallineamento tra procedure lavorative formali e il lavoro concreto sono ‘deprecabili’ per il mancato rispetto delle procedure di sicurezza, mentre altre volte il completamento di un processo lavorativo richiede effettivamente che i lavoratori si discostino dai protocolli formali. In ogni caso questa diversità di prospettive può causare tensioni organizzative nell’intero sistema e portare a un basso livello di prestazione o, addirittura, a incidenti legati al mancato rispetto delle procedure di sicurezza”, conclude il ricercatore ENEA.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE e LETTURA DELLA RETINA

12 Gennaio 2024

da https://www.ibsafoundation.org/it/blog/un-chat-gpt-per-leggere-l-interno-degli-occhi

Creato a Londra un sistema di intelligenza artificiale in grado di migliorare la diagnosi di numerose patologie (ipertensione, Parkinson e altre), tramite l’esame della retina.

I programmi di intelligenza artificiale basati sul cosiddetto self-supervised learning (o SSL, apprendimento auto-supervisionato), che tendono a riprodurre più fedelmente le modalità di apprendimento del cervello umano, potrebbero facilitare e migliorare in un prossimo futuro la diagnosi di numerose patologie effettuata attraverso le indagini sulla retina, quali quella di ipertensione, retinopatie diabetiche e malattia di Parkinson. La retina, lo ricordiamo, è il sottile strato di cellule nervose sensibili alla luce che ricopre la parte interna dell’occhio, e viene considerato un tessuto dell’organismo umano particolarmente adatto alle diagnosi, perché è direttamente collegato al cervello e ne condivide numerose somiglianze. Dunque, offre un quadro molto specifico di ciò che accade nel tessuto cerebrale, ed è anche l’unico tessuto che permette di studiare direttamente i capillari (i vasi più piccoli, nei quali sono rintracciabili gli indizi di molte patologie), senza dover superare altre barriere.

Le tecniche basate sulle immagini della retina sono un settore in rapida evoluzione, soprattutto da quando sono state supportate dall’intelligenza artificiale (AI) che, però, ancora oggi ha diverse limitazioni tecniche. Ad esempio, per istruire un programma classico a distinguere tra retina sana e retina malata, bisogna fornirgli milioni di immagini identificate chiaramente, ciascuna con una vera e propria “etichetta” relativa alla situazione specifica (retina sana/retina malata, appunto): un lavoro molto costoso, e lungo, che richiede un forte intervento umano iniziale. Il self-supervised learning è invece una tecnica che consente all’AI di apprendere senza la necessità di etichette o annotazioni esplicite.

Un sistema che alla stregua di ChatGPT impara da solo

Utilizzando questi sistemi i ricercatori del Moorfields Eye Hospital di Londra hanno messo a punto un sistema chiamato RETFound, che apprende molto più velocemente e “da solo”.

Come funziona? «Il sistema – scrive la rivista scientifica Nature, che ha pubblicato i risultati dello studio dei ricercatori britannici – si basa su un metodo simile a quello utilizzato per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT». Nel caso di ChatGPT l’intelligenza artificiale sfrutta una miriade di esempi di testo generato dall’uomo per imparare a prevedere, in una frase, la parola successiva, basandosi sul contesto delle parole precedenti. «Allo stesso modo – spiega Nature – RETFound utilizza un grandissimo numero di foto della retina (1,6 milioni) per imparare a prevedere come dovrebbero apparire le parti mancanti delle immagini».

Risposte di alta precisione

I risultati sono stati molto positivi: se si usa una scala in cui zero rappresenta l’incapacità di distinguere, 0,5 la scoperta casuale dalla risposta corretta e 1 la risposta corretta in quanto frutto di un procedimento deduttivo, si scopre che, nel caso della retinopatia diabetica, RETFound totalizza un punteggio tra 0.882 e 0,943 a seconda della quantità e della tipologia di immagini fornite. Nel caso di patologie sistemiche come l’ipertensione, l’infarto o il Parkinson, l’efficienza è inferiore, a causa della complessità dei dati, ma comunque superiore a quella dei sistemi di AI tradizionali.
Come sottolinea anche un articolo di commento uscito sullo stesso numero di Nature, l’importanza di questo lavoro, tra i primissimi ad aver dimostrato le potenzialità dei sistemi SSL, è che costituisce un paradigma, un modello al quale ispirarsi per istruire altri sistemi SSL a effettuare diagnosi in modo non invasivo ed estremamente attendibile, partendo da immagini della retina ottenute con esami di routine.