Forbes ha pubblicato la sua lista annuale AI 50, la classifica delle cinquanta aziende più innovative nel campo dell’intelligenza artificiale, dove per “più innovative” si intende che stanno facendo più soldi dominando il proprio mercato di riferimento. Stiamo parlando di big tech da centinaia di milioni di dollari di investimenti raccolti e valutate in termini di miliardi di dollari. Tra i cinquanta nomi selezionati, quattro operano nel settore della sanità: Abridge, Chai Discovery, EliseAI e OpenEvidence. La presenza di quattro aziende sanitarie nella Forbes AI 50 non è casuale. La salute è uno dei settori più esposti alle inefficienze amministrative e alla frammentazione delle informazioni: esattamente i domini in cui l’intelligenza artificiale sta dimostrando il proprio valore più concreto.
Trial clinici, la rivoluzione dei digital endpoints: wearable e sensori generano un risparmio che per l’industria vale miliardi
Immaginate di monitorare come una malattia cronica influenza il sonno, la mobilità o la stanchezza di un paziente. Non durante una visita ospedaliera, ma nelle ventiquattro ore della sua vita reale. È questo il salto di paradigma che i cosiddetti digital endpoints stanno portando nella ricerca clinica: misurazioni continue, oggettive e personalizzate, rese possibili da dispositivi indossabili e sensori.
Recentemente è stato pubblicato su Nature Reviews uno studio sul valore dell’implementazione degli endpoint digitali negli studi clinici: vantaggi operativi ed economici lungo l’intero percorso della sperimentazione clinica.
L’analisi si basa su 164 trial industriali contenenti 393 digital endpoints, confrontati con un insieme di riferimento di 11.466 studi sponsorizzati dall’industria avviati dal 2005 in poi. Il focus è su tre aree terapeutiche – cardiovascolare, sistema nervoso centrale e diabete – che insieme rappresentano circa il 70% di tutti i deployment di digital endpoints oggi esistenti.
CAR-T per trattare le malattie autoimmuni: un caso che apre nuove prospettive
Una donna di 47 anni affetta da tre malattie autoimmuni rare e correlate tra loro – anemia emolitica autoimmune (AIHA), trombocitopenia immune (ITP) e sindrome da anticorpi antifosfolipidi (APLAS) – era arrivata alla clinica dell’Ospedale Universitario di Erlangen, in Germania, in una situazione difficile. Aveva già provato nove diverse linee di trattamento senza ottenere miglioramenti. Non riusciva più a lavorare, era talvolta costretta a letto per settimane a causa del dolore e della stanchezza.
Poi, con una singola dose di cellule CAR-T, tutto è cambiato. Quattordici mesi dopo il trattamento, la paziente non presenta sintomi e non assume alcun farmaco. Il caso è stato pubblicato sulla rivista Cell del team dell’Università di Erlangen — istituzione che lavora in modo sistematico sulle malattie autoimmuni refrattarie ai trattamenti — e rappresenta, secondo gli esperti, una sorta di prova di principio per l’uso di questa tecnologia ben oltre i confini dell’oncologia.
TRIBE v2 di Meta sarà rivoluzionario come Alphafold?
Ne abbiamo parlato spesso: le grandi aziende tech hanno il potere di annunciare i propri prodotti come cambi di paradigma quando ancora sono in una fase embrionale, magari con risultati ancora pubblicati in pre-print, ossia non sottoposti a revisione da parte della comunità scientifica.
Pare che l’ultimo annuncio di Meta FAIR (che sta per Fundamental AI Research, il laboratorio di ricerca fondamentale sull’intelligenza artificiale di Meta) che riguarda TRIBE v2, un’infrastruttura di encoding, vada in questa direzione. Un modello notevole, un’infrastruttura computazionale sofisticatissima per fare neuroscienza a scala, ma che ancora non è in grado né di “leggere nella mente” né di codificare quella che usiamo chiamare coscienza.
Cristina Da Rold 