(Adnkronos) – “Quando il mondo della medicina si incontra con il mondo digitale e della tecnologia, per me è molto affascinante. E questo è uno degli impegni che Oracle, negli ultimi anni, ha preso a cuore anche con grandi acquisizioni che sono state fatte a livello mondiale, non ultima l’acquisizione della società Cerner 2 anni fa. L’impegno, dunque, è costante perché l’opportunità che noi vediamo nel poter sfruttare temi di artificial intelligence, ma ancora di più di generative Ai all’interno del mondo della medicina, è molto elevata”. Così all’Adnkronos Salute Andrea Sinopoli, VP e Country Leader per il cloud tecnologico Oracle, in occasione dell’evento ‘Intelligenza Artificiale, Rischi e Opportunità’, organizzato oggi da Adnkronos presso il Palazzo dell’Informazione.
“L’impegno di Oracle – spiega Sinopoli – è quello di favorire il più possibile un ecosistema che sia aperto e integrato per poter permettere a chi opera nel settore dell’healthcare di migliorare l’assistenza ai pazienti. L’altro contributo che pensiamo di portare al mondo della medicina, su scala mondiale, è quello di aumentare il livello di automazione. Come Oracle stiamo portando avanti diversi progetti. Uno di questi è legato allo sviluppo di una piattaforma di Data Intelligence sul mondo dell’healthcare, dove sostanzialmente l’obiettivo e l’ambizione è quella di raccogliere tutti i dati che sono legati ai pazienti, ma non di una struttura, non di una città, ma di un’intera nazione. Perché non dimentichiamoci che l’addestramento dei modelli di Ai funziona meglio quando noi siamo in grado di incamerare e di gestire grandi volumi di dati. Quindi più è grande il volume dei dati e maggiore è il livello di insight che noi riusciamo a recuperare dall’addestramento di questi modelli, quindi l’efficacia dell’informazione che noi deriviamo”.
“Tornando all’esempio del progetto legato alla piattaforma di Data Intelligence – prosegue Sinopoli – quello che Oracle sta realizzando è quindi incamerare le informazioni relative ai pazienti di un’intera nazione, che sono informazioni legate a ricoveri, a diagnosi, a esami di laboratorio. Se noi questo progetto lo applichiamo su scala più ampia a dei modelli di addestramento della generative Ai, le potenzialità e i benefici che si hanno nel supportare il personale medico, nel migliorare l’assistenza ai pazienti è elevato. Un esempio semplice, ma altrettanto potente è che con questo tipo di meccanismo noi possiamo garantire le attività di test di un medicinale per sempre. Solitamente le attività di test di un farmaco vengono effettuate fino al momento prima del suo lancio. Ecco, con questo sistema, questa attività continua, perpetua, all’infinito”.
“Un altro esempio che vorrei citare – continua – è il progetto si chiama Cerner Care Aware, un modello di IoT”, Internet of Things, “dove sostanzialmente noi andiamo a misurare e monitorare qualcosa che oggi non viene immagazzinato regolarmente in termini di informazioni, ossia i parametri vitali registrati solo quando il paziente è ricoverato (pressione del sangue, temperatura, battito cardiaco, ecc). Ecco, queste informazioni solitamente vengono gestite in maniera reattiva. Sotto o sopra una certa soglia si innesca un allarme che fa intervenire il personale medico. Ora, se noi abbiamo delle infrastrutture in grado di immagazzinare e tener traccia di tutte queste informazioni con un sistema IoT, questo permette di poter addestrare meglio i modelli di Ai e di migliorare il livello di assistenza e di informazione che il personale medico può recuperare per dare poi maggior beneficio ed efficacia alle terapie e cure per i pazienti”.