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In questo numero
Dalla letteraturaGli americani si fidano poco dell’intelligenza artificiale per le informazioni sulla saluteIn un’era in cui l’intelligenza artificiale (IA) permea ogni lato della vita quotidiana, dalla gestione della casa alla finanza, un nuovo sondaggio rivela una certa riluttanza degli americani ad affidarsi alla tecnologia per uno degli aspetti più cruciali: la propria salute.Il sondaggio, condotto dalla KFF, un’organizzazione non profit specializzata in politica sanitaria, getta luce su una crescente diffidenza nei confronti delle informazioni sanitarie generate dall’IA. Pubblicato sul JAMA, lo studio ha coinvolto oltre 2.400 adulti statunitensi, evidenziando come, nonostante la familiarità con questa tecnologia, la fiducia nelle sue applicazioni mediche rimanga sorprendentemente bassa1.Lo studio ha rilevato che circa due terzi degli intervistati hanno avuto interazioni con l’IA, e uno su dieci la utilizza quotidianamente. Tuttavia, solo una risicata minoranza (5%) si è detta “molto fiduciosa” nell’accuratezza delle informazioni sanitarie fornite da queste fonti digitali. Più della metà degli adulti non era sicura se l’uso dell’IA per trovare informazioni sanitarie fosse utile o dannoso. Il resto era diviso equamente tra chi pensava che l’IA avesse un effetto positivo o negativo.Un dato particolarmente interessante emerge dall’analisi dell’utilizzo di chatbot di IA come ChatGPT, Microsoft Copilot e Google Gemini. Mentre il 17% degli adulti li utilizza mensilmente per informazioni sulla salute, la percentuale sale al 25% tra i giovani sotto i 30 anni. Al contrario, solo il 10% degli over 65 si affida all’IA per tali questioni.Il sondaggio rivela anche una sorta di “fiducia selettiva”. Se da un lato gli intervistati si mostrano scettici sull’uso dell’IA per informazioni mediche, dall’altro sono più propensi a ritenerla affidabile per compiti pratici o questioni tecnologiche. La politica, invece, si conferma un terreno minato anche per l’IA, con un livello di scetticismo ancora più elevato.Ma cosa c’è dietro questa diffidenza? Il sondaggio non fornisce risposte definitive, ma gli esperti ipotizzano una combinazione di fattori. La paura di errori diagnostici, la mancanza di trasparenza sugli algoritmi utilizzati dall’IA e la preoccupazione per la privacy dei dati sanitari sono solo alcune delle possibili cause.
Intelligenza artificiale per la medicina italiana: navigare tra innovazione, sviluppo e pratica clinica
- Francesco Baglivo, Diana Ferro, GIACOMO DIEDENHOFEN
- Abstract
The path to trustworthy medical AI: the evolving role of explainability
- Francesca Aurora Sacchi, Fidelia Cascini, Noemi Conditi, Alice Ravizza, Margherita Daverio, Francesco Andrea Causio, Vittorio De Vita, Alessio Pivetta, Pierpaolo Maio, Luigi De Angelis, Francesco Baglivo, GIACOMO DIEDENHOFEN, Marcello Di Pumpo, Alessandro Belpiede, Diana Ferro, Luca Bolognini
- Abstract
Why tomorrow’s public health needs to be digital: artificial intelligence and automation for a sustainable Italian National Health Service
- Francesco Baglivo, GIACOMO DIEDENHOFEN, Luigi De Angelis, Alessio Pivetta, Francesco Andrea Causio, Angelo D’Ambrosio, Francesca Aurora Sacchi, Marcello Di Pumpo, Alessandro Belpiede, Gianpaolo Ghisalberti, Diana Ferro, Caterina Rizzo
- Abstract
Towards learning healthcare systems in Italy: opportunities and challenges of AI at point-of-care
- Luigi De Angelis, Alessio Pivetta, Francesco Baglivo, Luca Alessandro Cappellini, Francesca Aurora Sacchi, Marcello Di Pumpo, Mattia Mercier, GIACOMO DIEDENHOFEN, Mattia Di Bartolomeo, Francesco Andrea Causio, Alessandro Belpiede, Alberto Eugenio Tozzi, Diana Ferro
- Abstract
Making the case for digital twins: Italian healthcare needs AI-driven predictive modeling for personalized medicine
- Diana Ferro, Francesco Baglivo, Luigi De Angelis, Francesco Andrea Causio, Marcello Di Pumpo, Francesca Aurora Sacchi, GIACOMO DIEDENHOFEN, Alessio Pivetta, Alessandro Belpiede, Alberto Eugenio Tozzi
- Abstract
Migliorare l’assistenza per la salute mentale con la fenotipizzazione digitale: raggruppamento dei comportamentit dei pazienti per il supporto decisionale personalizzato
- Joy Bordini, Rita Cosoli
- Abstract
Ricerca di strategie ottimali di prompting di un LLM per fornire un supporto efficace al dialogo medico-paziente
- Francesco Giuliani, Onofrio Cappucci, Clara De Gennaro, Francesco Ricciardi, Sergio Russo, MASSIMILIANO COPETTI, Paola Crociani, Maura Pugliatti, Maurizio Leone
- Abstract
Valutazione comparativa di modelli linguistici di grandi dimensioni per il supporto all’educazione sanitaria del paziente con BPCO: uno studio pneumologico internazionale delle risposte generate da ChatGPT-4, Claude 3.5 Sonnet e Gemini 1.5 Advanced
- Guido Marchi, Giulia Gambini, Giacomo Guglielmi, Francesco Pistelli, Laura Carrozzi
- Abstract
Deep learning su dati clinici longitudinali e immunologici per la stratificazione della sindrome nefrosica
- Giulia Ricci, Silvia Capuzzi, Martina Riganati, Alberto Eugenio Tozzi, Marina Vivarelli, Diana Ferro, Manuela Colucci
- Abstract
Intelligenza artificiale e IoT per l’ottimizzazione dei tempi in sala operatoria: un confronto tra un modello generale e un modello chirurgia specifico
- Valentina Bellini, Matteo Panizzi, Tania Domenichetti, Matteo Guarnieri, Elena Bignami
- Abstract
Il metaverso in anestesia: il progetto “Insieme” per l’empowerment del paziente e l’educazione continua in medicina
- Matteo Panizzi, Valentina Bellini, Tania Domenichetti, Luigino Darhour, Luca Sancricca, Elena Bignami
- Abstract
GLARE-Edu: una piattaforma IA per la formazione personalizzata e il supporto decisionale nell’applicazione delle linee guida cliniche
- Annalisa Roveta, Luigi Mario Castello, Francesca Ugo, Marco Petronio, Paolo Terenziani, Alessio Bottrighi, Erica Raina, Antonio Maconi
- Abstract
MedWriter: progettazione di un sistema di intelligenza artificiale per la generazione automatizzata di lettera di dimissione ospedaliera o trasferimento
- Jonathan Montomoli, Simone Iannaccone, Sergio Russo, Albenzo Coletta, Onofrio Cappucci, Mariano Folla, Valerio Placidi, Emanuele Frontoni, Francesco Giuliani
- Abstract
DermatAI: deep learning per la diagnosi del melanoma
- Giulia Cartei, Fabrizio di Sciorio
- Abstract
Validazione clinica di un sistema Model Context Protocol per il supporto decisionale pediatrico: studio su casi benchmark
- Gianluca Mondillo, Alessandra Perrotta, Vittoria Frattolillo, Mariapia Masino, Simone Colosimo, Fabio Giovanni Abbate, Pierluigi Marzuillo
- Abstract
La piattaforma S-RACE: una soluzione cloud per dati sanitari real-world, che guida la traslazione clinica e la governance responsabile della intelligenza artificiale
- Alberto Traverso, Simone Barbieri, Marco Denti, Antonio Esposito, Carlo Tacchetti
- Abstract
Intelligenza artificiale generativa in medicina del lavoro: quindici large language models a confronto su quesiti a scelta multipla in lingua italiana
- Martina Padovan, Alessandro Palla
- Abstract
Federated Learning in neurologia: applicazioni nello stroke, malattia di Alzheimer e di Parkinson
- Cosimo Guerra, Rosario De Feo
- Abstract
Modello multi-step basato su intelligenza artificiale per il timing chirurgico in oncologia pediatrica
- Silvia Capuzzi, Federico Baldisseri, Antonella Cacchione, Andrea Carai, Francesco Fabozzi, Antonio Pietrabissa, Angela Mastronuzzi, Alberto Eugenio Tozzi, Diana Ferro
- Abstract
Requisiti tecnici minimi per interfacce IA in medicina: un framework per usabilità e trasparenza
- Florinda Coro, Alice Ravizza, Amedeo Franco Bonatti, Carmelo De Maria, Giovanni Vozzi
- Abstract
Accuratezza e affidabilità di GPT-4 nel rispondere alle domande dei pazienti su malattie dermatologiche: uno studio sul ruolo dell’intelligenza artificiale nell’assistenza digitale ai pazienti
- Tiziana Pinciroli, Luigi De Angelis, Francesco Andrea Causio, Antonio Iacuzio, Vittorio Grieco, Emanuele Agrimi, Francesco Traglia, Maria Rosa Valetto, Pietro Dri, Luigi Naldi
- Abstract
Valutazione del ragionamento clinico dei reasoning large language models su casi clinici complessi
- Vittorio De Vita, Bianca Destro Castaniti, Mariapia Vassalli, Lorenzo De Mori, Doriana Lacalaprice, Emanuele Arcà, Antonio Cristiano, Chiara Battipaglia, Pietro Eric Risuleo, Tommaso Dionisi, Francesco Andrea Causio
- Abstract
Cancer Virtual Lab: una piattaforma sicura e interoperabile basata su knowledge graph e large language model per la ricerca oncologica
- Paolo De Angelis, Alice Andalò, Nicola Gentili, Luca Giorgetti, Lorenzo Ridolfi, Roberto Pasolini, Andrea Pagliarani, Martina Cavallucci, Roberto Vespignani, Antonella Carbonaro
- Abstract
Performance di large language models su quesiti a risposta multipla per la certificazione in medicina dei viaggi
- Angelo D’Ambrosio, Francesco Baglivo, Luigi De Angelis, Federico Tecchio, Caterina Rizzo
- Abstract
Intelligenza artificiale e medicina del sonno: valutazione comparativa di large language models sull’esame dell’Accademia Italiana di Medicina del Sonno con retrieval-augmented generation
- Edoardo Leo, Francesco Baglivo, Federico Starace, Andrea Romigi, Elena Antelmi, Caterina Rizzo, Ugo Faraguna
- Abstract
Pipeline multimodale integrata per l’analisi longitudinale delle neurodegenerazioni: integrazione di test cognitivi e neuroimaging con machine learning per una indagine sui meccanismi comuni di Alzheimer e Parkinson
- Simone Torsello, Samuele Carli, Alice Cuzzucoli, Daniele Caligiore
- Abstract
Implementazione e validazione di una pipeline RAG-based per l’automazione delle indagini epidemiologiche: analisi di performance e applicabilità nel contesto dei sistemi di sorveglianza sanitaria italiana
- Giuseppe Vella, Francesca Sala, Vincenzo Pisciotta, Concetta Anzalone
- Abstract
Sorveglianza delle infezioni del sito chirurgico tramite applicazione di natural language processing su lettere di dimissione ospedaliera: studio retrospettivo presso un ospedale universitario
- Nunzio Zotti, Guglielmo Arzilli, Francesco Baglivo, Luigi De Angelis, Andrea Porretta, Caterina Rizzo
- Abstract
Predizione del tipo di mutazione nelle malattie mitocondriali primarie tramite modelli di machine learning applicati a dati clinici non genetici né istologiciSARA MAZZUCATO1,2, PIERVITO LOPRIORE2,3, FRANCESCO DADDOVERI3, Costanza Lamperti4, Valerio Carelli5, Olimpia Musumeci6, Serenella Servidei7, Silvestro Micera8,2, Michelangelo Mancuso3, Andrea Bandini1,2
ClinEthix: supporto su aspetti etici e regolatori per la qualificazione di software utilizzati nella ricerca clinicaSara Abbate1, Maria Carmela Leo2, Fabrizio Bianco1, Diana Ferro3, Alberto Eugenio Tozzi3, Francesca Rocchi1, Giuseppe Pontrelli1
Care-Vax: integrazione digitale ospedale-territorio per la tutela dei pazienti fragili e il potenziamento della copertura vaccinale secondo i principi della value-based healthcareDonato Cocolicchio1, Vittorio De Vita1, Felicia Cuoco1, Diego Tona1, Martina Porcelli1, Daniele Postorino1, Francesca Scaglioso1, Domenico Pascucci1, Luca Regazzi1, Roberta Pastorino1, Patrizia Laurenti1
Valutazione one-shot di Mistral7B sul nuovo benchmark EuropeMedQAOlivia Riccomi1, Francesco Andrea Causio1,2, Vittorio De Vita1,2, Antonio Cristiano1,2, Manuel del Medico1,2, Lorenzo De Mori1,3, Chiara Battipaglia1, Melissa Sawaya1, Luigi De Angelis1,4, Marcello Di Pumpo1,2, Alessandra Piscitelli1,5, Pietro Eric Risuleo1,2, Giulia Vojvodic1,5, Bianca Destro Castaniti1,5, Nicolò Scarsi1,2,6
Goffredo Fofi, uno spirito rivoluzionario
- Domenico Ribatti