La digitalizzazione del settore sanitario, sia da parte degli attori pubblici che privati, e l’emergere della e-salute e degli oggetti connessi hanno permesso la generazione e la raccolta massiva di dati sanitari. Queste nuove quantità senza precedenti di informazioni hanno favorito un vero e proprio sviluppo delle applicazioni di intelligenza artificiale in sanità, offrendo così enormi possibilità nel settore medico: miglioramento della precisione, velocità e performance delle diagnosi, ottimizzazione dell’allocazione delle risorse (letti negli ospedali, farmaci, attrezzature mediche…), accelerazione della ricerca per la scoperta di nuovi trattamenti o la rilevazione di alcune malattie…
Inoltre, lo sviluppo dei modelli LLM (Large Language Model) e in particolare dei modelli Transformers, segnato dal lancio di ChatGPT nel novembre 2022, potrebbe rappresentare una vera rivoluzione nel settore sanitario. Infatti, i Transformers sono in grado di predire relazioni più profonde all’interno delle frasi e migliorare le loro performance in compiti di trattamento del linguaggio naturale (NLP) come la classificazione dei documenti, l’interpretazione dei sentimenti, la traduzione automatica, la risposta alle domande e la sintesi.
Nel settore sanitario, ciò significa una migliore previsione e precisione delle diagnosi, una maggiore automazione delle attività di routine (codifica, inserimento dati…) e l’accelerazione della medicina di precisione, ad esempio attraverso l’aiuto nella progettazione di strategie terapeutiche (dosaggio, piano di medicazione…) per ogni paziente.
Di fronte a queste possibilità, il dispiegamento dell’IA diventa una sfida fondamentale per l’industria sanitaria. Tuttavia, lo sviluppo di un’IA medica performante ed etica solleva numerosi problemi: