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I 'gemelli digitali' in medicina per superare IA opaca
Ricerca su modelli multimediali guidata da Università di Padova
- RIPRODUZIONE RISERVATA
In collaborazione con Università degli Studi di Padova
Un team internazionale guidato da
ricercatori dell'Università di Padova del Padua Center for
Network Medicine ha proposto un nuovo quadro concettuale per
l'uso dei gemelli digitali (digital twins ovvero) per la
medicina di precisione superando i limiti dell'Intelligenza
artificiale opaca.
Il gemello digitale è un modello virtuale di un oggetto
fisico che segue il ciclo di vita dell'oggetto e utilizza i dati
in tempo reale inviati dai sensori sull'oggetto stesso per
simularne il comportamento e monitorare le operazioni.
I risultati della ricerca dal titolo 'Challenges and
opportunities for digitaltwins in precision medicine from
acomplex systems perspective' sono stati pubblicati sulla
rivista scientifica 'NPJ Digital Medicine', del gruppo
editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione
di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza
delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
Tutto si basa su una piattaforma interdisciplinare per la
medicina del futuro. Lo studio si distingue per la sua
interdisciplinarietà, poiché integra concetti e tecniche della
fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli
digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni
statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi
che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico
il comportamento di cellule, organi o interi organismi
utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici
multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare
strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni
cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l'Università Ca'
Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London
Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Católica
Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli
possano colmare le lacune delle tecniche basate
sull'intelligenza artificiale "opaca", definita tale in quanto
la sua complessità impedisce agli utenti umani di comprendere e
spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una
certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessità ostacola
la diffusione dell'intelligenza artificiale in settori cruciali
come medicina e sicurezza.
In collaborazione con Università degli Studi di Padova
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