Lo “Human Digital Twin”, un gemello digitale per curarci

Salute L’intelligenza artificiale consente terapie puntuali e personalizzate

L’applicazione dell’Intelligenza Artificiale e delle nuove tecnologie nel contesto del benessere va oltre il trattamento delle patologie, puntando al miglioramento complessivo della qualità della vita. Le potenzialità sono molteplici, non solo supportano la prevenzione e la cura delle malattie, ma consentono di personalizzare i trattamenti in base alla storia clinica e alle esigenze specifiche di ogni persona.

Tra le innovazioni più dirompenti lo Human Digital Twin, il gemello digitale dell’individuo: «Una tecnologia interattiva che può trovare una grande applicazione nell’ambito della salute e del benessere. Per esempio, nel contesto dell’assistenza agli anziani, il sistema può interagire con la persona, offrendo supporto a livello iniziale, come farebbe una badante, ma senza sostituirla - spiega Alex Curti head of Next Innovation di ComoNext - L’obiettivo non è solo monitorare la salute fisica, ma anche promuovere un ambiente di vita sereno, che favorisca una vita sociale più ricca e un miglior equilibrio emotivo».

L’analisi

Le nuove tecnologie combinate insieme consentono di progettare soluzioni personalizzate per il benessere. «L’analisi dei dati provenienti da sensori e da altre fonti può aiutare a sviluppare un prodotto specifico, come un tutore, costruito esattamente per rispondere alle esigenze di un singolo individuo, in base alla sua condizione fisica e alla sua patologia. Questo processo può avvenire tramite una collaborazione tra medici e tecnologie avanzate, che creano un percorso creato sull’individuo».

«L’AI è un elemento chiave inoltre per il monitoraggio dell’efficacia dei dispositivi che svolgono una funzione curativa e che possono essere ottimizzati analizzando i dati provenienti dai sensori e combinandoli con altre informazioni, come le immagini che il paziente può inviare. Grazie all’AI è possibile sapere come evolve la patologia nel tempo, monitorando l’efficacia del trattamento e adattando la terapia di conseguenza». I sensori sono fondamentali anche per monitorare se un dispositivo sta funzionando correttamente oppure sta perdendo la sua efficacia.

Cucito su misura

Partendo dal profilo del paziente che include dati che arrivano dal fascicolo elettronico, dalle abitudini alimentari e dalle interviste, vengono elaborate informazioni utili per sviluppare anche terapie personalizzate. L’AI gioca un ruolo chiave nell’acquisizione e nell’analisi di questi dati, permettendo di identificare elementi rilevanti come allergie, patologie e preferenze alimentari.

L’AI generativa è alla base di ciò che viene chiamato Agentic AI: «In pratica l’AI agisce come un “agente” che risponde alle esigenze specifiche del processo in cui viene coinvolta».

Nel caso dell’Human Digital Twin, l’AI analizza tutte le informazioni relative all’utente, come la sua salute, le sue patologie preesistenti e altri dati, per rispondere in modo personalizzato. Un esempio potrebbe essere un anziano che interagisce con il suo Human Digital Twin per chiedere consigli su una serie tv. L’AI, basandosi sui dati raccolti, identifica se quel contenuto potrebbe avere effetti negativi sulla sua salute, come una possibile ripercussione su patologie cardiache. «In questo processo, vengono coinvolti diversi “agenti” che si occupano di vari aspetti del contesto: uno per l’analisi dei dati legati alla salute, uno per la valutazione del contenuto e uno per la generazione della risposta coerente e personalizzata per l’utente».

In ogni applicazione dell’AI, ci sono diversi agenti che lavorano insieme per ottimizzare il processo. «Nell’analisi delle radiografie per esempio, un agente si occupa del riconoscimento dell’immagine, esaminando i dettagli visivi, mentre un altro agente si concentra sull’understanding, ovvero sull’interpretazione di quei dettagli, cercando di capire il contesto e il significato dei pattern presenti. Un ulteriore agente si occupa di cercare nel database delle ricorrenze, analizzando i dati esistenti per trovare eventuali corrispondenze con condizioni cliniche che si sono già verificate».

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