SatyrnetGPTL’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella sperimentazione clinica si sta rivelando un’opportunità senza precedenti per migliorare la cura dei pazienti. Secondo uno studio recente pubblicato su Nature, l’impiego di questa tecnologia porta numerosi vantaggi, tra cui la possibilità di sviluppare farmaci mirati e terapie personalizzate. Attualmente, ogni studio clinico raccoglie dati su ogni paziente, inclusi fattori come età, sesso e stato di salute. Tuttavia, circa il 50% di questi studi non fornisce risultati affidabili. La causa di questo problema risiede nel fatto che tali variabili influenzano gli esiti di salute anche in assenza di un trattamento specifico. Inoltre, scegliere le stesse covariabili dei casi precedenti non contribuisce a ottimizzare la raccolta dei dati clinici, in quanto esistono differenze individuali derivanti dalla variabilità biologica dei pazienti.
L’intelligenza artificiale offre delle possibilità che in precedenza erano impensabili, fornendo nuove fonti di informazioni prognostiche. Grazie a questa tecnologia, è possibile migliorare il potere statistico degli studi clinici, riducendo così la probabilità di fallimento degli stessi e degli approcci terapeutici adottati.
Per ottenere risultati clinici significativi ed efficienti, è fondamentale determinare quali covariabili vadano interpretate e corrette in maniera scientifica, piuttosto che empirica, basandosi su prove ed errori. In questo ambito, aziende come Owkin, un’azienda di biotecnologie, stanno svolgendo un ruolo di primo piano. Grazie al loro modello di deep learning chiamato HCCnet, sono in grado di valutare vetrini istologici di carcinoma epatocellulare (HCC) resecato con una tale precisione da permettere la produzione di covariabili aggiuntive.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella sperimentazione clinica rappresenta quindi un significativo sviluppo nel campo della medicina. Grazie a questa tecnologia avanzata, si aprono nuove possibilità per individuare terapie più mirate e personalizzate, con conseguente miglioramento della qualità delle cure offerte ai pazienti.
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