SIIAM-Società Italiana Intelligenza Artificiale in Medicina

Nel prossimo annual meeting, che si terrà a Milano il 30 Novembre presso la #LuissHub, avremo 18 speaker che ci faranno capire come l'IA incontri e possa impattare sulla salute delle persone. Questo è un evento importante a cui partecipare? Per rispondere a questa domanda potrebbe essere sufficiente dire che l'evento è patrocinato da #HumanitasUniversity #LaSapienza #UniversitàDiPisa #BambinGesùOspedalePediatrico #UCBM Ma se non dovesse bastare, leggi di seguito la lista degli speaker e dei moderatori dell'evento. Speaker:  Patrizio Armeni della SDA BOCCONI/LIFT LAB; Luca Bolognini del Istituto Italiano di Privacy; Fidelia Cascini dell'Università Cattolica del Sacro Cuore; Carlotta Cattaneo della Casa della Salute Paolo Colli Franzone dell'IMIS - Istituto per il Management dell’Innovazione in Sanità Margherita Daverio dell'Università LUMSA, Palermo Valeria Ingrosso dell'Istituto clinico Humanitas Riccardo Levi di Humanitas University Natalia Malara dell'Università di Catanzaro Mattia Mercier dell'Ospedale Pediatrico Bambino Gesù Roberto Navigli di La Sapienza Università di Roma Giandomenico Nollo dell'Università degli Studi di Trento Presidente SIHTA Marta Bianca Maria Ranzini della Humanitas University - AI Center Caterina Rizzo dell'Università di Pisa Eugenio Santoro dell'Istituto Mario Negri Paolo Soda dell'Università Campus Biomedico Alberto E Tozzi dell'Ospedale Pediatrico Bambino Gesù Vito Trianni dell'Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione, Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) Moderatori: Luca A. Cappellini di Humanitas University Diana Ferro, PhD dell'Ospedale Pediatrico Bambino Gesù Nicola Gentili dell'IRCCS Istituto Scientifico Romagnolo per lo Studio e la Cura dei Tumori (IRST) Rossella Iannone di TrendSanità Beatrice Loriga dell'Azienda USL Toscana SudEst, Ospedali Riuniti della Valdichiana Guido Marchi di U.O. Pneumologia, Azienda Ospedaliera Universitaria Pisana Alessio Pivetta del Dipartimento di Salute Pubblica, Medicina Sperimentale e Forense, Università di Pavia Alice Ravizza del Centro Studi AIIC Nicolò Scarsi dell'Università Cattolica del Sacro Cuore Il mondo corre e sembra di non riuscire mai a cogliere abbastanza quale sarà la prossima direzione, questa sarà una breve pausa per esplorare e creare una #ForestaDiIdee, da cui speriamo di farti uscire con un insieme di nuove risorse per capire cosa accade oggi e i prossimi passi che si potrebbero fare. Se siete interessati potete iscrivervi dal link nel primo commento e se pensate che ci sono persone che vorrebbero partecipare taggatele nei commenti in modo da aiutarle a scoprire l'evento. #AI #UnMondoDiIDEE

Kimi k1.5: Come il reinforcement learning sta trasformando l'IA 🏆 I modelli linguistici hanno raggiunto traguardi impressionanti, ma la loro crescita è limitata dai dati di addestramento. Kimi k1.5 affronta questa sfida con il reinforcement learning (RL), permettendo al modello di esplorare e imparare in modo autonomo. ⛓️ Kimi k1.5 usa il RL per addestrare il modello su contesti lunghi fino a 128k token, migliorando la generazione di catene di pensiero (CoT). Questo approccio, combinato con tecniche di ottimizzazione, rende il modello più efficiente. 👀 Kimi k1.5 ragiona su dati testuali e visivi in modo congiunto, rendendolo ideale per compiti come la risoluzione di problemi matematici con supporto visivo o l'interpretazione di grafici complessi. 🎯 Kimi k1.5 raggiunge punteggi record su benchmark come AIME (77.5), MATH 500 (96.2), e Codeforces (94° percentile), superando modelli come GPT-4 e Claude Sonnet 3.5. Le tecniche long2short migliorano l'efficienza. 🤔 Kimi k1.5 dimostra che RL e contesto lungo possono portare a miglioramenti sostanziali nelle capacità di ragionamento. Con prestazioni all'avanguardia, è destinato a diventare un punto di riferimento. 🇨🇳🤖 Dopo DeepSeek, un altro modello cinese raggiunge livelli di performance da top di gamma tra i Large Language Models disponibili pubblicamente, con punteggi molto simili a o1 di OpenAI 👇🏽🗣️ 💬 Cosa ne pensi di queste innovazioni? Condividi la tua opinione nei commenti!

L'IA generativa entra nella pratica clinica: cosa ne pensano i medici di base nel Regno Unito? ⚕️ L'intelligenza artificiale sta trasformando molti settori, inclusa la sanità. Un recente sondaggio condotto su oltre 1000 medici di famiglia nel Regno Unito ha esplorato l'uso di strumenti di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, nella pratica clinica quotidiana. I risultati forniscono uno sguardo interessante su come questi strumenti vengono integrati nel lavoro medico. 🤖 Secondo i dati, il 20% dei medici intervistati ha utilizzato chatbot alimentati da modelli di linguaggio, come ChatGPT, per migliorare il loro lavoro clinico. Tra i principali utilizzi, il 29% dei medici ha sfruttato l'IA per generare documentazione post-visita, e il 28% per suggerire diagnosi differenziali, ottimizzando così il processo decisionale. ☯️ L'IA generativa offre vantaggi significativi, soprattutto per ridurre il carico amministrativo e supportare il ragionamento clinico. Tuttavia, è essenziale riconoscere i limiti: questi strumenti possono generare errori (le cosiddette "allucinazioni") o perpetuare pregiudizi algoritmici, mettendo a rischio la privacy dei pazienti e la sicurezza delle informazioni sanitarie. 📚 Sebbene l'adozione di questi strumenti sia in crescita, c'è ancora incertezza su come regolamentarli e integrarli in modo sicuro. La comunità medica dovrà sviluppare linee guida chiare e offrire formazione adeguata per medici e tirocinanti, garantendo un utilizzo etico e sicuro dell'IA nelle diagnosi e nei trattamenti. 👇🏽 L'intelligenza artificiale ha un potenziale enorme, ma quali sono le misure più urgenti da adottare per assicurarsi che venga utilizzata in modo sicuro ed efficace? Tu cosa ne pensi? L'IA può davvero trasformare la sanità? Condividi la tua opinione nei commenti. #IntelligenzaArtificiale #Medicina #SanitàDigitale #InnovazioneMedica #AIinHealthcare #ChatGPTInMedicina #SIIAM

📣 Alle volte, sulle ali dell'entusiasmo, quasi non ci si accorge di tutto quello che si sta realizzando. 📣 🔍 Il 2024 è stato un anno ricchissimo per SIIAM-Società Italiana Intelligenza Artificiale in Medicina ed è giunto il momento di celebrare i molti traguardi raggiunti. Con le attività di #Formazione #Divulgazione #Ricerca #Policy & #Advocacy ci siamo affermati come la più grande e attiva rete multidisciplinare sull'#AI in #Medicina in Italia. 🚀 Abbiamo ancora margini di crescita e di miglioramento enormi e faremo di tutto per cogliere tutte le opportunità che il 2025 avrà da offrirci. Grazie di cuore a tutti i soci per il supporto ed in particolare a Sofia Mao e Alessio Pivetta per la realizzazione del report 2024. ⬇️

L’Intelligenza Artificiale in Sanità 🎓 L’Alta Scuola di Economia e management dei sistemi sanitari (ALTEMS) lancia la seconda edizione del corso di perfezionamento in “Valutazione delle applicazioni dell’intelligenza artificiale in sanità”. 🎯 Obiettivo: Fornire strumenti e metodologie dell’Health Technology Assessment (HTA) per una valutazione completa e multidisciplinare delle tecnologie basate su IA al fine di ottimizzare la loro integrazione nei processi di cura. 📚 Percorso formativo: - #Esplorazione dei processi regolatori e di valutazione delle tecnologie - #Approfondimento di metodi HTA specifici per IA e ML - #Introduzione al AI Act e al Regolamento Europeo di HTA - #Comprensione del ruolo chiave dei dati ponendo attenzione all’European Health Data Space - #Condivisione di casi studio sulla valutazione ed implementazione di tecnologie IA/ML in sanità 🤔 Per chi è pensato: Il corso è aperto a professionisti della sanità, consulenti, decision makers interessati alla valutazione di tecnologie basate sull’IA. Per maggiori informazioni: https://lnkd.in/d2gG--g8 #IntelligenzaArtificiale #SanitàDigitale #HealthTechnologyAssessment #IA #MachineLearning #ALTEMS #Sanità

Progetto #BlueBrain: Una Visione Innovativa per la #Ricerca sul #Cervello 🧠 Il Progetto Blue Brain, diretto dal Professor Henry Markram, è stato un'infrastruttura di ricerca nazionale svizzera attiva dal 2005 al 2024. L'obiettivo era quello di stabilire la neuroscienza computazionale come approccio complementare a quello sperimentale, teorico e clinico per comprendere il cervello, attraverso la creazione di ricostruzioni e simulazioni digitali dettagliate del cervello del topo. 🐭 Durante il suo percorso, il progetto #Blue #Brain ha sviluppato tutti gli algoritmi principali necessari per costruire copie digitali biologicamente fedeli del cervello, compresa la generazione di volumi e dimensioni di tutte le regioni cerebrali, la definizione di tipi cellulari morfologici, elettrici e genetici, e la simulazione del cervello del topo su supercomputer. 🌐 Tutti gli algoritmi, i modelli e i dati sviluppati sono stati pubblicati in circa 300 articoli peer-reviewed e raccolti in una piattaforma open data per continuare a promuovere l'avanzamento della neuroscienza computazionale. 🗓️ Dal 2025, una nuova fondazione indipendente senza scopo di lucro sosterrà la comunità globale nell'utilizzo della neuroscienza computazionale per studiare il cervello e le sue malattie, fornendo laboratori di neuroscienza virtuale. Ecco qui il link per avere più informazioni https://lnkd.in/gbpbCw6 per saperne di più.

🚀 Diagnosi Medica Supportata da ChatGPT: Funziona la collaborazione medico-AI? 🏥🤖 Un recente studio pubblicato su JAMA (https://lnkd.in/dJTxjmbK) esplora un terreno affascinante: quanto può migliorare la diagnosi clinica l’integrazione tra l’intelligenza artificiale e il lavoro medico? 🔍 Il Cuore dello Studio Due gruppi di medici hanno affrontato casi clinici reali, con un massimo di 6 casi da risolvere in un’ora: 🩺 Gruppo A: con strumenti tradizionali come PubMed e UpToDate. 🤖 Gruppo B: affiancati da ChatGPT. Risultato? Nessuna differenza significativa. Tuttavia, quando gli stessi casi sono stati sottoposti solo a ChatGPT, le sue performance sono risultate superiori. 💡 La Chiave del Problema Molti medici hanno utilizzato ChatGPT come un semplice motore di ricerca, ponendo domande mirate invece di sfruttarne la capacità più potente: analizzare un’intera storia clinica incollata per restituire una valutazione completa e dettagliata. ❓ Un Dubbio Importante Se la sinergia medico-AI è il futuro della medicina, siamo davvero pronti a sfruttarla? L’educazione sull’uso corretto degli strumenti AI sarà cruciale per migliorare la precisione diagnostica e ridurre gli errori. 👉 Con SIIAM puoi esplorare questo mondo! Scopri come sviluppare le competenze per diventare un leader nell’intelligenza artificiale applicata alla medicina. #AIinMedicina #SIIAM #DiagnosiAI #MedicinaDigitale

🚀 Siamo lieti di annunciare il patrocinio della SIIAM al First Workshop in Data Science 4 Health and Biology (DS4HB), organizzato dal Politecnico di Milano e dallo Human Technopole, dal 7 al 9 aprile 2025 presso il Politecnico di Milano! 🔍 Un’occasione imperdibile per esplorare come la scienza dei dati stia rivoluzionando la salute e la biologia. 🩺Medici in formazione specialistica possono registrarsi con la tariffa agevolata dedicata a PhD e Postdoc: 110 euro. 📣 Call for abstracts aperta fino al 31 gennaio 2025 – contribuisci anche tu! 📅 Consulta il programma completo e scopri tutti i dettagli: https://lnkd.in/d73SKPbz. Non vediamo l’ora di vedervi partecipare a questa iniziativa che promuove l'innovazione e la collaborazione nel campo della Data Science applicata alla salute! #SIIAM #DataScience #HealthTech #Worshop #FormazioneMedica

#IA e #SaluteMentale: Un #Equilibrio #Delicato 🤖 L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando il settore della salute mentale, offrendo strumenti avanzati per diagnosi e trattamenti più precisi. Tuttavia, il suo impiego solleva interrogativi legati a responsabilità e trasparenza, fondamentali per mantenere la fiducia dei pazienti. 📰In un recente articolo sulla rivista JMIR Mental Health vengono riportati i risultati di un questionario somministrato a 500 individui negli US. 🧑🏽⚖️Uno dei principali temi riguarda la responsabilità in caso di errori: l’81% degli intervistati ritiene che il #medico debba restare il #primo #responsabile, anche se coinvolto un sistema di IA. Questo dimostra quanto sia cruciale il ruolo del professionista nella gestione della tecnologia. 🩻Altro tema chiave è la #trasparenza: oltre il 90% delle persone desidera sapere se un algoritmo ha contribuito alla propria diagnosi. Garantire questa informazione è essenziale per costruire fiducia e promuovere un uso etico dell’IA. ⚖️Solo con un approccio bilanciato, dove tecnologia e umanità collaborano, l’IA potrà offrire un reale progresso nella cura mentale. Voi cosa ne pensate? #ResponsabilitàEtica #SIIAM

L'Intelligenza Artificiale può migliorare le decisioni cliniche in pediatria? 🤖 L'Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando la sanità, offrendo nuove possibilità per migliorare la cura dei pazienti. In pediatria, i sistemi di supporto alle decisioni cliniche basati sull'IA promettono di identificare precocemente i rischi e fornire raccomandazioni basate sull'evidenza. 🎯 Questi sistemi innovativi offrono una maggiore precisione rispetto a quelli tradizionali, riducendo i falsi allarmi e migliorando l'identificazione dei pazienti a rischio. Applicazioni promettenti includono la previsione della sepsi e la gestione dell'asma. 🚧 Lo sviluppo di tali strumenti in pediatria è ostacolato dalla scarsità di grandi dataset, dalla variabilità dello sviluppo infantile e dalle questioni etiche legate alla privacy e al consenso. 🧭 È necessario creare dataset più ampi, coinvolgere tutte le parti interessate e sviluppare modelli di IA spiegabili per garantire trasparenza e fiducia. 🤝🏽 Questa tecnologia ha il potenziale per rivoluzionare la cura pediatrica, ma richiede un approccio cauto e collaborativo per superare le sfide e realizzare appieno i suoi benefici. 👇🏽Cosa ne pensi dell'uso dell'IA in pediatria? Condividi la tua opinione nei commenti! #SIIAM #IAinMedicina #IApediatria #IAperDecisioniCliniche Fonte https://lnkd.in/d-gFxeXG