Salute e sanità

Intelligenze artificiali: presente e futuro della Sanità

Perché l’AI è un tema di interesse pubblico

di Amos Tozzini | 10 11 2025

Di cosa parliamo in questo articolo?

L’intelligenza artificiale è un argomento ambiguo. Da un lato è il trend onnipresente nel dibattito pubblico. Dall’altro è un tema così complesso e tecnico che, nonostante ne parlino tutti, in pochi lo capiscono davvero. Si corre così il rischio di derubricarla a moda del momento, destinata piano piano a sparire come altri progetti visionari digitali in precedenza. In realtà, l’AI è qui per restare, soprattutto in tutti quei lavori ad alto impatto sociale, dalla finanza alla medicina. Ed è proprio nel settore della sanità che stanno già avvenendo gli sviluppi più sconvolgenti.

In questo articolo, presentiamo la sintesi di una prima parte della ricerca focalizzata sull’uso dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario condotta nell’ambito del progetto “Gli agenti conversazionali: un’opportunità per la ricostituzione dei sistemi sanitari” per il Master in comunicazione Medico-Scientifica e dei Servizi Sanitari del Centro Ricerche sAu e l’Università degli Studi di Firenze.

Ambito di Intervento

Salute e sanità

l Centro Ricerche sAu è da anni impegnato nella realizzazione di progetti incentrati sul coinvolgimento di portatori d’interesse con lo scopo di avviare processi generativi di conoscenza in cui aziende sanitarie e ospedaliere, associazioni, istituzioni cooperino per aumentare il livello di health literacy della cittadinanza in campo medico-scientifico. Con un focus sulla medicina del lavoro

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Parlare di intelligenza artificiale è sia facile che difficile. Facile, perché è un concetto ripetuto e ormai familiare al grande pubblico, onnipresente nel quotidiano. Difficile, perché è un argomento complesso che pochi riescono davvero a maneggiare. Qui però facile e difficile non sono un aut-aut. Per parlare bene di intelligenza artificiale bisogna tenere insieme questa apparente dicotomia: andare oltre il velo di superficialità, entrare nel merito dei tecnicismi e insieme renderla accessibile a tutti coloro che, direttamente o indirettamente, ne hanno a che fare. Banalizzarla significherebbe fraintenderla, crederla l’ennesima moda tecnologica di cui presto o tardi ci dimenticheremo. Al contrario, oscurarla significherebbe monopolizzarla e sottrarla ai più. Rischi speculari che oggi più che mai non possiamo permetterci: l’AI è qui per restare e le sue radici penetreranno, stanno già penetrando, in ogni attività umana. Essa non è solo il chatbot a cui affidiamo una ricerca o un riassunto. È una realtà ormai consolidata della ricerca e della pratica medica: è ciò che misura i nostri battiti cardiaci, che analizza i nostri esami del sangue, che rileva precocemente una malattia, che suggerisce una cura e tocca i nostri organi quando subiamo un’operazione chirurgica. 

L’IA è già oggi una questione di salute. Per questo sta diventando un bene pubblico, e per questo è indispensabile parlarne bene.

Partiamo dalle basi

Cosa è, allora, l’intelligenza artificiale?

In una frase, è la capacità di un computer di imitare il ragionamento, la creatività, l’apprendimento e la pianificazione umani. Ed è proprio questa natura, per così dire, mimetica a creare le principali difficoltà linguistiche e concettuali: ci troviamo a dire che essa “impara”, “comprende”, “pensa”, ma dietro di essa non c’è nessun pensiero, nessuna idea e nessuna emozione. C’è solo l’apparenza di tutto ciò. In realtà, i suoi output sono frutto del cosiddetto deep learning: un insieme complesso di reti informatiche la cui struttura ricalca quella dei neuroni grazie alla quale il sistema etichetta dati, li conserva e infine li rielabora secondo calcoli probabilistici. Quando ChatGPT risponde «Bene, grazie. E tu?» quando gli chiedete come sta, lo fa perché è la combinazione di lettere che compare più frequentemente dopo la sequenza c-o-m-e-s-t-a-i-?. Sotto questa luce, non sembra questa magnifica invenzione, eppure si tratta di una tecnologia che sta rivoluzionando ogni ambito della medicina.

Soprattutto in oncologia, infettivologia, medicina generale, cardiologia e neurologia, l’AI si sta rivelando uno strumento importante tanto nella diagnosi quanto nella prognosi. 

Da un lato, è in grado di raccogliere e analizzare grandi quantità di informazioni che nessun medico potrebbe gestire autonomamente. Anche grazie ai recenti progressi nel campo dell’imaging, può rivelare patologie presenti o potenziali con grande anticipo, analizzando parametri vitali e immagini. Ci sono poi modelli focalizzati sui dati sonori che, ascoltando la voce dei pazienti, possono essere di aiuto nella diagnosi della depressione. Tutte applicazioni, in sintesi, che fanno dell’intelligenza artificiale uno strumento di supporto decisionale per il medico.

Progetto

Questo articolo approfondisce alcuni aspetti del progetto “Gli agenti conversazionali: un’opportunità per la ricostituzione dei sistemi sanitari” ideato e sviluppato nell’ambito del master in Comunicazione Medico-Scientifica e dei Servizi Sanitari, nato dalla collaborazione tra il  Dipartimento di Medicina Sperimentale e Clinica dell’Università di Firenze e il Centro Ricerche sAu.

Il progetto si centra sugli usi attuali e potenziali dell’intelligenza artificiale e ha come obiettivo la valorizzare e rafforzare il rapporto di fiducia tra gli stakeholder del mondo della sanità (ricercatori, medici, tecnici e pazienti) attraverso un prodotto AI frutto di una progettazione Generativa.

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Dall’altro, le stesse capacità analitiche e predittive vengono impiegate per stabilire percorsi di cura efficaci e, soprattutto, personalizzati. Il paziente viene così seguito in tutte le sue specifiche necessità, mentre l’efficacia di ogni trattamento viene attentamente monitorata ed eventualmente modificata. 

Non solo: l’AI è usata anche in farmacologia per la creazione e la sperimentazione di nuovi farmaci; nelle strutture ospedaliere per ottimizzare le risorse umane e materiali; nei dispositivi dei pazienti per il supporto alle cure e per l’accesso alle informazioni sanitarie.

Nel prossimo futuro, la diffusione dell’e-Health permetterà di realizzare il paradigma della medicina personalizzata attraverso tecniche di telemedicina sostenibili dal punto di vista ambientale, economico e umano. Grazie alla digitalizzazione, i flussi di lavoro saranno sempre più ottimizzati, le diagnosi più precise e precoci, le cure più efficaci e ritagliate sui casi specifici.

Dal seno del dragone

Sperimentazioni e servizi AI, come è facile intuire, nascono solitamente dalla cooperazione tra il mondo della medicina e quello dell’informatica. Raramente le strutture ospedaliere sono dotate delle risorse materiali e immateriali necessarie a costruirsi autonomamente strutture tecnologiche così complesse, e per questo devono affidarsi a compagnie private. Conoscerle diventa perciò fondamentale se si vuole capire in che direzione si sta andando.

Per quanto siano presenti realtà virtuose e indipendenti, facendo una rapida rassegna appare subito evidente la concentrazione dell’offerta. Ogni prodotto AI, qualunque esso sia, ha alla base un modello fondazionale che ne permette il funzionamento. Bisogna guardare a questo modello se si vuole capire davvero la natura e la proprietà del prodotto. 

È qualcosa di simile a quello che accade in una cucina: la torta che ho preparato è stata fatta con una certa farina, un certo zucchero, certe uova, e anche se con le stesse cose avrei potuto cucinare un dolce diverso, la qualità degli ingredienti di partenza farà la differenza nel risultato finale; certo, la mano del cuoco è fondamentale, ma nessuno riuscirebbe a fare una buona torta con delle uova marce; soprattutto, se il fornitore decide di non vendermi più le sue uova, non potrò cucinare alcunché. 

Qui sta il problema: i modelli fondazionali sono pochi e appartengono alle grandi big tech che dominano il mercato digitale. Di conseguenza, sono loro gli attori che possono permettersi progetti più ambiziosi, che hanno un accesso privilegiato alle risorse migliori, che fanno da gatekeeper, che dettano le regole del gioco. 

Anche chi non segue le vicende del settore conosce in qualche modo questi nomi e ne ha molto probabilmente usato i prodotti. Con poche eccezioni (tra tutte, la cinese DeepSeek e la francese Mistral), hanno sede e operano negli Stati Uniti. Quella più chiacchierata è forse OpenAI, società guidata da Sam Altman che ha sviluppato ChatGPT, il chatbot che registra più utenti. Le casi madri più note sono però Amazon (appartenente a Jeff Bezos), Microsoft (la cui divisione AI è capitanata da Mustafa Suleyman), Meta (fondata da Mark Zuckerberg) e Google DeepMind (con a capo Demis Hassabis), società onnipresenti, direttamente o indirettamente, nelle ricerche e nelle interazioni online e offline di tutti noi. Perché se è vero che quando si parla di intelligenza artificiale ci riferiamo in primo luogo ai modelli linguistici e ai chatbot, in realtà abbiamo a che fare con algoritmi dalle grandi capacità di calcolo impiegabili in tantissimi contesti diversi. 

OpenAI, DeepMind, Meta, Amazon e Microsoft non hanno in comune soltanto l’appartenenza geografica. Ciascuna di queste organizzazioni ha una struttura societaria, una mission e una vision simili. Tutte quante, dopo il recente passaggio di OpenAI da non-profit a Public Benefit Corporation, sono aziende a scopo di lucro. Tutte quante, con servizi e proposte diverse, dominano il mercato digitale. Tutte quante investono decine di miliardi di dollari in ricerche che consentono loro di mantenere un passo avanti rispetto alla concorrenza. Tutte quante mirano a dettare l’agenda del mondo tecnologico. Tutte quante sono guidate da uomini cresciuti nel contesto culturale anglosassone capitalista che hanno una visione progettuale non solo del mercato e dell’informatica, ma globale e filosofica, i cui scopi riguardano la qualità della vita della popolazione mondiale.

Certo, non mancano investimenti e obiettivi con finalità sociali importanti. Nelle parole e nelle iniziative dei CEO c’è la consapevolezza dell’impatto dei colossi che guidano. Ma sono concessioni, eccezioni che non rompono gli schemi e i contorni di un’ideologia del dominio e del possesso.

In medicina, così come in tutti i campi dove l’AI sta trovando utili applicazioni, ci troviamo attualmente in una situazione scomoda. La descrive bene Marco Gori, professore dell’Università di Siena: secondo lui l’intelligenza artificiale è come un drago, creatura da una parte minacciosa, che convoglia in sé un potere troppo grande per stare in un unico luogo, e creatura dall’altra miracolosa, che proprio in virtù del suo potere è capace di grandi e meravigliose imprese. 

Le big tech statunitense, riunite tutte insieme, sono questo dragone: un animale generoso e pericoloso allo stesso tempo. Allattarci al suo seno ci ha permesso di compiere importanti progressi, ma ci ha anche esposto a rischi di cui forse non siamo pienamente consapevoli.

Quanto vale l’e-Health

A livello globale, le spese destinate alla sanità, come testimoniato da un report del 2024 della World Health Organization (WHO), ammontavano a 9.8 trilioni di dollari nel 2022. Una cifra inferiore rispetto a quella dell’anno precedente, che segna il primo calo dal 2000. Tuttavia, come la stessa WHO riconosce, si tratta di una statistica viziata dal boost  legato al Covid-19: rimane comunque una cifra importante (il 9.9% del PIL mondiale), ottenuta aggregando voci diverse da contesti che procedono a velocità diverse. 

Che il digitale sia la strada imboccata dalla medicina lo si capisce osservando i flussi di denaro. Le stime variano a seconda dei criteri di riferimento: c’è chi prende in considerazione la telemedicina, le applicazioni per device, le infrastrutture, le AI, o solo alcune di queste voci; inoltre, alcuni calcolano solo la spesa pubblica, mentre altri considerano anche i fondi privati. Per questo motivo, ha forse più senso guardare le percentuali. Fortune Business Insight ad esempio, e con stime simili anche altri analisti, prevede un tasso di crescita di poco meno del 20% da qui al 2032. L’IQVIA Institute invece, dopo un rallentamento nei 2 anni post-pandemici dovuto soprattutto ai venture capitalist più che al mondo della ricerca o al settore pubblico), registra una ripresa della spesa in sanità digitale dal secondo trimestre del 2024 che sembra testimoniare una ritrovata fiducia nelle nuove tecnologie. 

Dati più precisi si hanno per quanto riguarda l’Italia. Nel 2024, la sanità digitale ha ricevuto fondi per 2,47 miliardi di euro secondo l’Osservatorio Sanità Digitale del Politecnico di Milano, il 12% in più rispetto al 2023. Una parte piccolissima rispetto ai 138.5 miliardi di spesa sanitaria raggiunti nel 2024 (l’1.47% circa), a loro volta risultato di faticose soluzioni nel contesto della Legge di Bilancio, ma la cui crescita sembra destinata ad aumentare.

Le persone dietro le macchine

Nel progettare dispositivi per situazioni operative ed emotive delicate, con una precisione ritagliata su misura di specifiche esigenze, coinvolgere chi ne farà uso a partire dalle fasi preliminari diventa un obbligo. In questo senso, i cosiddetti “utenti” non sono l’ultima tappa di un percorso lineare, i clienti a cui vendere un prodotto pensato e realizzato da altri. Chiedere il loro grado di soddisfazione o al più tenere in considerazione il feedback di una selezionata platea di early adopter sarebbe riduttivo. Piuttosto, serve andare oltre il paradigma del B2C, ripensare la relazionalità tra gli stakeholder in gioco in una prospettiva di reciprocità: non consumatori il cui unico potere è quello di acquisto, ma soggetti con un ruolo attivo. Per questo, la percezione e il coinvolgimento di medici e pazienti non sono informazioni di contorno, ma questioni strategiche da approfondire.

Il percepito verso l’AI è eterogeneo. La maggior parte dei medici ne riconosce i benefici e crede che la sua implementazione migliorerà la qualità del servizio, soprattutto nei processi di diagnosi e cura. Allo stesso tempo, si riscontrano preoccupazioni condivise, in particolare sulla privacy, l’affidabilità e il margine di errore, l’indipendenza decisionale, il contatto con i pazienti e il futuro della professione medica stessa. Tuttavia, i livelli di fiducia e le preoccupazioni variano nei diversi contesti. 

Progetto

Desk SOS Comunicazione in Salute

Il Desk “SOS Comunicazione in Salute” è un prodotto del Centro Ricerche sAu, pensato come strumento di ascolto, di monitoraggio e d’intervento per l’effettivo miglioramento di ogni forma di comunicazione medico-scientifica e dei servizi sanitari – non solo digitale – cercando di dare agli aspetti comunicativi relativi all’E-HEALTH il senso di un valore aggiunto reale che vada oltre un’innovazione di sola facciata. Una prima sperimentazione sul campo è stata attivata a San Casciano in Val di Pesa in collaborazione con la Misericordia

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I pazienti sembrano essere più ottimisti e chi ha fatto uso di tecnologie digitali in ambito sanitario sembra averne una percezione ancora più favorevole rispetto a chi ne ha meno esperienza. Sperimentazioni e test come quelli del progetto AMIE attestano come ai sistemi AI vengano riconosciuti gli stessi standard dei professionisti in carne e ossa. Dall’altra parte, proprio chi ha difficoltà di accesso e avrebbe più bisogno di familiarizzare con i dispositivi di nuova generazione è anche chi ne è più diffidente. Età, grado di istruzioni, status economico e sociale influenzano notevolmente la percezione personale, rendendo difficile dare un giudizio univoco. Ad ogni modo, il bisogno del contatto umano resta centrale: quando si tratta della propria salute, la maggior parte delle persone considera il proprio medico la fonte di informazioni più affidabile.

L’aspetto più problematico è la loro reale partecipazione. In una ricerca sull’accettazione e le resistenze delle nuove tecnologie in ambito medico pubblicata nel 2018 sulla National Library of Medicine, veniva riportato come molti dottori lamentassero uno scarso coinvolgimento nello sviluppo delle ICT. Da allora, precedenti notevoli ci sono stati: Google, OpenAI e IBM hanno collaborato già in fase di ideazione a stretto contatto con medici e pazienti, rispettivamente con AMIE, Copilot for Penda Health e Watson for Oncology. Sono però iniziative sparse, affidate alla volontà delle singole organizzazioni e alle circostanze. Infatti, come spesso avviene quando i cambiamenti sono destabilizzanti e ancora in divenire, non è solo una questione di valori aziendali, ma anche politica.

La regolamentazione

Gli apparati nazionali e sovranazionali non sono estranei a questa vicenda. Vincoli legislativi ed economici possono cambiare radicalmente la ricerca e il mercato. Qui più che altrove però ogni analisi rischia di diventare presto inattuale: ad una situazione già instabile, la politica risponde ora con leggi imponenti che richiedono numerosi passaggi e modifiche, ora con decreti più snelli che nel giro di pochi giorni vengono scritti e approvati. Conviene perciò guardare alle caratteristiche strutturali e alle direzioni che governi e organi istituzionali sembrano intraprendere.

Come constata un recente report di JP Morgan Chase, gli approcci all’intelligenza artificiale sono tre: quello USA, dove il governo favorisce lo sviluppo del settore privato e modelli proprietari, ma allo stesso tempo rileva quote di aziende tecnologiche strategiche, finanzia nuove infrastrutture e pone vincoli commerciali su chi può vendere a acquistare cosa, in una dialettica intestina tra chi vorrebbe un controllo centralizzato e chi un “far west tech”; quello cinese, che passa per il quasi monopolio delle terre rare (la materia prima dei microchip su cui tutto si fonda), predilige modelli open, impone vincoli commerciali e dazi selettivi, e vede una forte partecipazione statale sia economica che decisionale; infine quello europeo, debole dal punto di vista economico (investimenti di 2-3 miliardi vengono accompagnati da annunci roboanti mentre aziende statunitensi chiudono round da dieci o cento volte maggiori con frequenza mensile), povero per numero di aziende e infrastrutture, ma ricco di talenti e forte dal punto di vista legislativo (in particolare per quanto riguarda la privacy, la sicurezza e gli standard etici). 

Conservare l’Umanità di Medici e Pazienti in un’Era Robotica. Intervista a Donald Norman

di Viola Davini

L’articolo presenta un’intervista a Donald Norman sulle tecnologie emergenti in medicina, sulla comunicazione medico-paziente e sul futuro della formazione scientifica. Gli argomenti trattati includono realtà aumentata, chirurgia robotica, modelli 3D personalizzati, intelligenza artificiale e progettazione incentrata sull’uomo. Norman promuove un’educazione interdisciplinare, collaborativa ed etica, fondata sull’apprendimento basato su progetti e sulla risoluzione di problemi concreti.

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I testi giuridici più importanti in tema AI, infatti, sono redatti dall’Unione Europea. Mentre negli Stati Uniti la Giustizia è impegnata nel merito di casi che coinvolgono minori esposti a contenuti più o meno adatti, il dibattito politico ruota attorno alla censura dei contenuti, e le iniziative più coraggiose vengono intraprese a livello locale, è in Europa, dove la cultura dei diritti individuali è tradizionalmente molto radicata, che la privacy e la tutela degli stakeholder si traducono in legge. Qui l’attenzione non è solo “a posteriori”, sulle ricadute sui cittadini, ma a monte, sui processi creativi e operativi. Negli ultimi anni sono stati approvati l’AI Act, il Digital Services Act, che regola i contenuti online, il Digital Markets Act, che limita il potere dei gatekeeper, il Data Act che garantisce l’accesso e la condivisione equa dei dati, e il General Data Protection per la tutela della privacy. 

Anche l’Italia, che deve d’altronde recepire e applicare le regole europee, si è mossa già con la Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale (un documento per la gestione e il sostegno per la ricerca, la pubblica amministrazione, le imprese e la formazione) e la recente approvazione del DDL AI. 

Tuttavia, l’effettiva utilità o meno di queste misure è dibattuta. Il mondo dell’imprenditoria denuncia l’interferenza da parte del legislatore: secondo molti la tutela degli utenti sarebbe eccessiva e prematura, con il risultato di bloccare lo sviluppo economico e tecnologico dell’industria sul nascere e, paradossalmente, esporre gli utenti stessi all’iniziativa di altri attori. Al contrario, giudici e organi politici lamentano la timidezza e l’inutile ridondanza di questo approccio: così facendo, dicono, gli interessi pubblici non vengono sufficientemente protetti e le leggi risultano tardive e inapplicabili ai casi reali. 

Ciò che sembra emergere con certezza, al di là delle diverse opinioni degli stakeholder, sono la lentezza e la mancanza di visione. La prima è il risultato di un insieme di concause: la velocità dell’avanzamento tecnologico, la rapidità con cui nuovi hardware e software si diffondono tra la popolazione, la burocrazia delle procedure legislative, l’ignoranza in materia di chi deve legiferare. La seconda sembra invece derivare in parte dalla debolezza strutturale, in parte dalle divisioni e dal disinteresse della politica. L’Unione Europea, ad esempio, è un’entità troppo frammentata per poter attuare piani ambiziosi nel giro di poco tempo e, anche qualora ne fosse in grado, potrebbe fare comunque ben poco ad aziende che fatturano cifre maggiori del PIL di alcuni suoi membri, che hanno sede in un altro continente, e contro cui non ha niente da opporre se non il suo bacino di cittadini-clienti. 

E se già è complicato mettere d’accordo una manciata di Stati, peraltro affini per cultura e interessi, a maggior ragione appare lontano ciò di cui avremmo più bisogno, ovvero una governance e una programmazione di livello mondiale. L’intelligenza artificiale è un fenomeno per sua stessa natura globale: un prodotto creato con materiali estratti da miniere cinesi, lavorati in processori taiwanesi, implementati in data center africani, sfruttati da aziende statunitensi per servizi destinati a clienti europei (e non solo). Iniziative interessanti e dai migliori propositi non mancano: ci sono le  Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence dell’UNESCO e il consorzio di esperti che ha redatto il FUTURE-AI GUIDELINES; in materia di medicina, negli ultimi anni hanno preso forma documenti come il CONSORT-AI, il DECIDE-AI e il TRIPOD-LLM. Tutti questi però sono raccomandazioni o linee guida non vincolanti. Di fatto, il potere resta in mano ai vari Google, Microsoft, Meta, e ai pochi, soliti governi. 

I proprietari rimangono proprietari, gli utenti rimangono utenti.

Qualche esempio

In questo scenario, sono numerose le sperimentazioni, le ricerche e le collaborazioni che stanno cambiando la medicina. Osservandoli, è possibile avere un’idea più concreta delle soluzioni e delle criticità del presente e del futuro.

I casi più interessanti e consistenti sono forse sulla scena internazionale. A Baltimora, negli Stati Uniti, Advanced Radiology usa l’intelligenza artificiale di Rad AI per fornire referti radiologici e proporre percorsi di follow-up accurati. LUC San Diego Health ha adottato il sistema Azure di Microsoft per rispondere alle richieste dei pazienti, riducendo lo stress dei medici, ridistribuendo il loro carico lavorativo, e offrendo informazioni più complete. Il North Kansas City Hospital invece, grazie alla piattaforma Notable Assistant, ha reso disponibile un chatbot per facilitare l’accesso ai servizi e alle informazioni attraverso una comunicazione multimediale e personalizzata. 

I progetti di dimensioni e impatto maggiori sono però finanziati dai colossi del digitale. Google, ad esempio, ha sviluppato AlphaFold, un modello capace di predire la struttura tridimensionale delle proteine che ha applicazioni importanti per lo sviluppo di nuovi farmaci, Med-Gemini, un sistema che cerca e riassume informazioni per il supporto decisionale clinico e AIME, un chatbot con capacità promettenti capacità diagnostiche. OpenAI invece ha avviato una collaborazione con Color Health per lo sviluppo di un’app per la realizzazione di trattamenti personalizzati per pazienti oncologici.

Ma casi notevoli si apprezzano anche in Italia. Per la gestione dell’emergenza sanitaria durante la pandemia da Covid-19, l’Ospedale Spallanzani, l’Azienda Ospedaliera San Giovanni Addolorata e l’Asl Napoli 3 Sud hanno introdotto il sistema Healthcare Bot di Microsoft, un chatbot per l’analisi dei sintomi riconducibili al Covid-19 in grado di proporre comportamenti e precauzioni da mettere in atto. ENDO-AI è un progetto frutto della collaborazione tra start-up, software company e l’Università Cattolica del Sacro Cuore che usa l’AI per ottenere immagini in 3D ad alta risoluzione in grado di identificare con precisione lesioni, tumori e altre anomalie del tratto gastrointestinale. L’azienda GPI ha invece sviluppato Talking About, un algoritmo di deep learning in grado di rilevare in tempo reale le emozioni da un semplice tracciato vocale. Ad avere un ruolo di primo piano è poi la Fondazione Bruno Kessler di Trento, da anni impegnata nella ricerca e nella progettazione di soluzioni innovative in settori socialmente strategici. Tra le numerose iniziative, meritano menzione i progetti DHEAL-COM, per lo sviluppo di e il supporto ad attività di ricerca e innovazione per nuove tecnologie informatiche personalizzate, e TreC Arianna, dedicato allo sviluppo di una piattaforma tecnologica e di supporto al paziente e agli operatori all’interno del percorso terapeutico ed assistenziale delle donne con tumore mammario.

Parlare con l’AI

Tra i casi citati, una delle tecnologie più promettenti per l’ambito sanitario è rappresentata dai chatbot. Gli ospedali sono luoghi in cui persone con esigenze e competenze molto diverse interagiscono e devono parlare una lingua comune. I medici che conoscono le patologie, le cure per eliminarle e che hanno bisogno dei giusti dati per lavorare. I pazienti che non hanno competenze di medicina e hanno bisogno di informazioni preziose per affrontare situazioni provanti. Per questo, la soluzione più flessibile e immediatamente utile per tutti è quella di un’interfaccia dialogica: semplicemente scrivendo o parlando, si possono ottenere risposte precise in modo chiaro e adatto al caso specifico. 

A questa questione dedicheremo un prossimo articolo di approfondimento su questa testata.

Bibliografia/Sitografia

Autore

Amos Tozzini

Laureato in Pratiche, linguaggi e cultura della comunicazione presso l’Università degli Studi di Firenze. È collaboratore presso il Centro Ricerche “scientia Atque usus” per la Comunicazione Generativa ETS.

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