Arizona Tribune - I 'gemelli digitali' in medicina per superare IA opaca

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.

M.King--AT