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INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN MEDICINA – GE HealthCare e Vanderbilt University: modelli di intelligenza artificiale che prevedono la risposta dei pazienti oncologici all’immunoterapia

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Modelli predittivi di GE HealthCare nello sviluppo di farmaci e per il supporto clinico. Pharmaceutical Diagnostics di GE HealthCare: utilizzare l’intelligenza artificiale per personalizzare le previsioni e fornire supporto decisionale al medico nella determinazione delle terapie appropriate

I risultati di una partnership di ricerca tra GE HealthCare e Vanderbilt University Medical Center ( VUMC ) che ha utilizzato l’intelligenza artificiale ( AI) per consentire immunoterapie antitumorali più sicure e precise, hanno mostrato che i modelli sviluppati prevedono le risposte dei pazienti con un’accuratezza compresa tra il 70% e l’80%.

Lo studio è stato pubblicato sul Journal of Clinical Oncology Clinical Cancer Informatics.

Questo approccio è il primo tentativo di progettare modelli di intelligenza artificiale in grado di valutare i rischi e i benefici dell’immunoterapia utilizzando solo i dati delle cartelle cliniche elettroniche raccolti regolarmente.

Un vantaggio principale dei modelli utilizzati nello studio è che gli input sono facilmente disponibili nelle cartelle cliniche dei pazienti, come codici diagnostici e farmaci. Solo due caratteristiche – lo stato di fumatore e il numero di precedenti farmaci inibitori del checkpoint immunitario – sono state estratte dai dati raccolti manualmente. Queste funzionalità aggiuntive sono facilmente ottenibili dai medici e potrebbero essere facilmente inserite nel modello.

I ricercatori hanno analizzato e correlato retrospettivamente le risposte al trattamento immunoterapico di migliaia di pazienti affetti da cancro afferenti al Centro medico VUMC. Hanno progettato modelli di intelligenza artificiale per prevedere i risultati di efficacia e la probabilità che un singolo paziente sviluppi una reazione avversa, fornendo informazioni che possono aiutare i medici a selezionare prima il percorso terapeutico più appropriato, risparmiando potenzialmente effetti collaterali e costi non-necessari.

Le immunoterapie utilizzano il sistema immunitario per riconoscere e attaccare le cellule tumorali e possono essere più efficaci dei trattamenti tradizionali, ma i tassi di risposta sono spesso bassi e gli effetti collaterali possono essere gravi.

Grazie all’ampia disponibilità di funzionalità di input, i modelli hanno il potenziale per un’ampia diffusione e adozione.

GE HealthCare sta valutando piani per commercializzare, previa autorizzazione normativa applicabile, tali modelli da utilizzare sia nello sviluppo di farmaci che per il supporto clinico.

La metodologia di questi modelli di intelligenza artificiale può essere impiegata in altre aree di cura, come la neurologia o la cardiologia

Fonte: Vanderbilt University Medical Center ( VUMC ), 2024

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE & MARKETING FARMACEUTICO: Charlie la nuova piattaforma di intelligenza artificiale generativa di Pfizer

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Marketing Farmaceutico: CHARLIE, la nuova piattaforma di intelligenza artificiale ( AI ) generativa di Pfizer – Il nome della piattaforma di AI generativa di Pfizer è quello del co-fondatore, Charles Pfizer

Dal 2023, Pfizer ha sviluppato una nuova piattaforma di intelligenza artificiale per aumentare la fornitura di contenuti, revisionando l’intero ambiente di lavoro di marketing dell’azienda. “Charlie”, dal nome del co-fondatore di Pfizer Charles Pfizer, è ora in fase di implementazione in tutta l’organizzazione di marketing. La piattaforma è già utilizzata da centinaia di persone nel team marketing centrale di Pfizer e da migliaia di persone che si occupano dei vari marchi dell’azienda.

Uno degli obiettivi principali della strategia di Pfizer è migliorare la catena di fornitura dei contenuti dell’azienda, secondo Bill Worple, vicepresidente delle piattaforme e della tecnologia di coinvolgimento dei clienti di Pfizer. Oltre ad aiutare nella creazione e nella modifica dei contenuti, l’intelligenza artificiale generativa aiuta anche nel controllo delle fonti e nelle revisioni legali, che sono particolarmente importanti in settori altamente regolamentati come il marketing farmaceutico. Utilizzando un sistema di rischio “rosso, giallo, verde” durante l’etichettatura dei contenuti, Charlie può identificare le risorse su cui il team di revisione medica deve dedicare più tempo.

“L’idea è come triplicare o quintuplicare la creazione di contenuti per creare messaggi adatti sia con gli operatori sanitari che con i pazienti”, spiega Worple.

Un altro obiettivo è trasformare Charlie in un banco di lavoro per l’intera organizzazione di marketing. Ciò include l’integrazione dell’analisi dei media per i marchi dell’azienda, informazioni su vari concorrenti e dati provenienti da vari siti Web. Charlie verrà inoltre integrato nelle piattaforme Adobe come Workfront ed Experience Manager per aiutare gli utenti ad agire in base alle informazioni provenienti da più dashboard. Altre funzionalità includono integrazioni con altre piattaforme come Slack per aiutare i dipendenti a comunicare e collaborare.

Per quanto riguarda il tipo di contenuti che Charlie aiuta a creare, Pfizer sta iniziando con i media digitali, e-mail e presentazioni digitali che i team di vendita utilizzano con i medici. Un’altra area che sta esplorando è aiutare nella ricerca e nella stesura di articoli medici. I modelli linguistici di grandi dimensioni raccolgono anche informazioni sulle aree terapeutiche per comprendere meglio clienti e trattamenti.

“Iniziare a creare comunicazioni diverse in base alla tipologia del cliente”, afferma Worple. “E poi conoscere qual è il vero punto “dolente” per loro. La conoscenza della “percentuale X di queste persone” aiuta a capire chi è il cliente e come meglio parlare con loro”.

Secondo Worple, Charlie è stato formato da dati provenienti da varie fonti. Per generare contenuti di marketing, Pfizer utilizza i dati di formazione provenienti da contenuti approvati archiviati per ciascuna categoria di trattamento ( come oncologia, endocrinologia, ecc. ) e per prodotti specifici. Utilizza inoltre modelli di segmentazione per insegnare a Charlie i tipi di messaggi rilevanti per ciascun segmento e ciò che è più importante.

Mentre la creazione dei contenuti si basa su una versione personalizzata di ChatGPT, Charlie utilizza algoritmi di raccomandazione. Pfizer sta inoltre creando modalità per utilizzare l’elaborazione del linguaggio naturale ( NLP ) per query relative a ricerche interne, casi di studio e dati di performance marketing. E per evitare che Charlie offra informazioni inesatte o altre “allucinazioni”, le risposte vengono convalidate con materiale originale basato su contenuti Pfizer precedentemente pubblicati e convalidati. Esiste anche un processo di revisione e validazione dei risultati.

Pfizer collabora con Publicis Groupe, che ha contribuito a creare Charlie dalla sua piattaforma Marcel AI. Secondo il presidente di Marcel, Arpit Jain, Marcel è come la “casa base” e Charlie è la versione adattata alle esigenze di Pfizer. Ha aggiunto che Publicis Groupe ha anche un team dedicato che aiuta a mantenere e far evolvere Charlie ogni giorno. Recentemente Publicis ha annunciato importanti aggiornamenti alla propria intelligenza artificiale, inclusa una nuova piattaforma chiamata CoreAI.

Poichè i dati sanitari sono così sensibili, Pfizer garantisce che la raccolta e l’utilizzo dei dati da parte di Charlie soddisfino vari requisiti di privacy interni ed esterni. A seconda di chi utilizza Charlie, la piattaforma può adattare le sue funzionalità al ruolo di ciascun dipendente, al modo in cui la utilizza e ai tipi di dati con cui interagiscono gli utenti. Tutto ciò rende la gestione dei dati particolarmente importante, sia in termini di accuratezza che di privacy.

Fonte: DIGIDAY [ Foto di Iferenz Newsletter ]

 

XAGENA, SPECIALIZZATA IN ONCOLOGIA & EMATOLOGIA – AGGIORNAMENTO PROFESSIONALE MEDIANTE INTELLIGENZA ARTIFICIALE ( AI )

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE – MIT Technology Review: I Pensieri di Bill Gates sull’Intelligenza Artificiale

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Bill Gates Intelligenza Artificiale–

MIT Technology Review: I Pensieri di Bill Gates sull’Intelligenza Artificiale

Bill Gates ha esposto la sua tesi in un post sul suo blog personale GatesNotes sulla Intelligenza Artificiale. “ Voglio riconoscere le preoccupazioni che ascolto e leggo più spesso, molte delle quali condivido, e spiegare come la penso ”, scrive.

Secondo Gates, l’intelligenza artificiale è “ la tecnologia più trasformativa che ognuno di noi vedrà nella propria vita ”. Lo pone al di sopra di Internet, degli smartphone e dei personal computer. Nei prossimi decenni non verrà inventato nient’altro che possa competere con l’Intelligenza Artificiale.

Il rischio esistenziale non viene preso in considerazione da Gates, che contrappone il rischio “ a lungo termine ” al rischio “ immediato ”, e sceglie di concentrarsi su “ i rischi che sono già presenti, o che lo saranno presto ”.

“ La nostra preoccupazione immediata dovrebbe essere quella di affrontare i rischi esistenti che derivano dalla rapida commercializzazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa ”.

Nel suo post, Gates sottolinea che l’Intelligenza Artificiale rappresenta già una minaccia in molti ambiti fondamentali della società, dalle elezioni all’istruzione fino all’occupazione. Naturalmente, tali preoccupazioni non sono una novità. Sebbene queste minacce siano serie, possiamo gestire i rischi perchè l’abbiamo già fatto prima ”.

Negli anni ’70 e ’80, le calcolatrici hanno cambiato il modo in cui gli studenti imparavano la matematica, permettendo loro di concentrarsi su quelle che Gates chiama le “capacità di pensare dietro l’aritmetica” piuttosto che sull’aritmetica di base stessa. Ora vede app come ChatGPT fare lo stesso con altri argomenti.

Negli anni ’80 e ’90, le applicazioni di elaborazione testi e fogli di calcolo hanno cambiato il lavoro d’ufficio, cambiamenti guidati dalla società di Gates, Microsoft.

Ancora una volta, Gates ripercorre il modo in cui le persone si sono adattate e afferma che possiamo farlo di nuovo. ” Le applicazioni di elaborazione testi non hanno eliminato il lavoro d’ufficio, ma lo hanno cambiato per sempre “, scrive. “ Il cambiamento causato dall’Intelligenza Artificiale sarà una transizione accidentata, ma ci sono tutte le ragioni per pensare che possiamo ridurre i disagi ”.

ChatGPT sta per rivoluzionare l’economia. Dobbiamo decidere che aspetto avrà.

Nuovi grandi modelli linguistici trasformeranno molti posti di lavoro. Sta a noi decidere se porteranno o meno a una prosperità diffusa.

Allo stesso modo con la disinformazione: abbiamo imparato a gestire lo spam, quindi possiamo fare lo stesso con i deepfake. ” Alla fine, la maggior parte delle persone ha imparato a guardare due volte quelle e-mail “, scrive Gates. “ Man mano che le truffe diventavano più sofisticate, lo stesso vale per molti dei loro obiettivi. Dovremo sviluppare gli stessi muscoli per i deepfake ”.

Tuttavia le parole di Gates appaiono astratte. Dice che dobbiamo migliorare nell’individuare i deepfake, o almeno usare strumenti che li rilevino per noi. Ma gli strumenti più recenti non sono in grado di rilevare immagini o testo generati dall’Intelligenza Artificiale abbastanza bene da essere utili. Con il miglioramento dell’Intelligenza Artificiale generativa, i rilevatori riusciranno a tenere il passo ?

Gates ha ragione nel dire che “ un sano dibattito pubblico dipenderà dalla conoscenza da parte di tutti della tecnologia, dei suoi benefici e dei suoi rischi ”, ma spesso ricade nella convinzione che l’Intelligenza Artificiale risolverà i suoi problemi, una convinzione che non tutti condividono.

Sì, i rischi immediati dovrebbero avere la priorità. Sì, abbiamo già superato gli sconvolgimenti tecnologici in passato e potremmo farlo di nuovo. Ma come ?

“Una cosa che risulta chiara da tutto ciò che è stato scritto finora sui rischi dell’Intelligenza Artificiale, è che nessuno ha tutte le risposte ”, scrive Gates.

 

SINTESI DELL’ARTICOLO DI MIT RT -> LINK:  https://www.technologyreview.com/2023/07/11/1076094/bill-gates-isnt-scared-about-ai-existential-risk/

 

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE APPLICATA ALLA MEDICINA

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE ( IA/AI ): MOLTE PERSONE HANNO UNA CONOSCENZA SUPERFICIALE E NON CONOSCONO LE SUE APPLICAZIONI NEL SETTORE MEDICO ( DIAGNOSI & TERAPIA )

Il Motore di Ricerca Bing aggiornato ( https://lnkd.in/dDMEJgUU ) offre una ricerca migliore, risposte più complete, una nuova esperienza di chat e la capacità di generare contenuti.

Le funzionalità di intelligenza artificiale entrano in gioco con una chat interattiva che può fornire domande per guidare verso una ricerca più specifica. Potrebbe, ad esempio, aiutare a diagnosticare una malattia o individuare la terapia più appropriata

CONTINUA SU XAGENA NETWORK: https://lnkd.in/dJ29DJH3 [ Per accedere è necessario un ACCESSO LINKEDIN ]
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I MOTORI DI RICERCA POSSONO ESSERE UN UTILE STRUMENTO PER IL CORRETTO IMPIEGO DEI FARMACI
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Alcuni esempi:

1) comunicare al medico gli studi clinici del proprio farmaco;

2) fornire al medico profili di efficacia / sicurezza dei propri farmaci secondo l’approccio “corretto impiego”;

3) informare il medico su specifici argomenti di interesse ( es tumore al polmone, tumore al rene, tumore alla prostata etc o su malattie rare )

Inoltre, i Database Xagena possono integrare le attività di Formazione ECM

Motori di Ricerca per Specialità Medica:

  1. Cardiobase.it  www.cardiobase.it

  2. Dermabase.it www.dermabase.it

  3. Ematobase.it www.ematobase.it

  4. EndoBase.it www.endobase.it

  5. GastroBase.it www.gastrobase.it

  6. Gynebase.it www.gynebase.it

  7. Neurobase.it www.neurobase.it

  8. OncoBase.it www.oncobase.it 

  9. Pneumobase.it www.pneumobase.it

  10. RareBase.it www.rarebase.it

  11. Reumabase.it www.reumabase.it 

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LE NEWS CONTENUTE NEI DATABASE XAGENA SONO TRATTE DALLA LETTERATURA INTERNAZIONALE

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Medici: FarmaExplorer un valido ausilio per assumere decisioni terapeutiche

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE & TERAPIA FARMACOLOGICA – UN VALIDO AUSILIO PER IL MEDICO – ESEMPI DI APPLICAZIONE: DOMANDE & RISPOSTE

L’ intelligenza artificiale ha molte applicazioni in Medicina. Riguardo agli impieghi della intelligenza artificiale nella terapia farmacologica si possono fare alcuni esempi molto semplici:

1) Quale farmaco impiegare nel tumore del polmone non-a-piccole cellule con alterazione ALK ?

LINK: https://lnkd.in/dcCTQEB4

2) Quale anticoagulante presenta una minore incidenza di sanguinamento ?

LINK: https://lnkd.in/dyefXUkE

3) Quale farmaco impiegare nel trattamento del tumore alla prostata con mutazione BRCA ?

LINK: https://lnkd.in/dyYXCfZN

4) Studi head-to-head: Secukinumab versus Adalimumab nell’artrite psoriasica ?

LINK: https://lnkd.in/dpu9um_3

5) Studi head-to-head: Etrolizumab versus Infliximab nella colite ulcerosa ?

LINK: https://lnkd.in/dsCzcT8J

6) Pazienti con diabete e insufficienza cardiaca: quale farmaco impiegare ?

LINK: https://lnkd.in/djMYejTF

7) Quale anticorpo bispecifico impiegare nel mieloma multiplo ?

LINK: https://lnkd.in/dnjJmgDs

8) Studi head-to-head: Apremilast versus Deucravacitinib nella psoriasi a placche ?

LINK: https://lnkd.in/dMBYdAQb

9) Leucemia linfatica cronica: quali le conclusioni dello studio CAPTIVATE con Ibrutinib e Venetoclax ?

LINK: https://lnkd.in/daKWxfQj

10) Quale terapia per il carcinoma uroteliale esprimente HER2 ?

LINK: https://lnkd.in/d4ViH5NW

[ NOTA: LE RISPOSTE AI QUESITI POSSONO CAMBIARE CON L’INSERIMENTO DI NUOVA LETTERATURA SCIENTIFICA – IL SISTEMA E’ ONGOING ]

VIENE IMPIEGATO IL DATABASE FARMAEXPLORER DI XAGENA

 

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