DellIntelligenza Artificiale applicata allo studio del Dna e delle proteine usiamo appena l1%: nonostante i grandi progressi e i primi importanti successi come AlphaFold che ha realizzato la prima mappa 3D di tutte le proteine il reale uso della IA nel settore è appena agli inizi. A spiegarlo a Converging Skills, levento dedicato al trasferimento tecnologico in svolgimento a Pisa, è stato Luca Foschini, Ceo di Sage Bionetworks la no profit americana che promuove la creazione della più grande piattaforma al mondo di dati open per la medicina del futuro.
Ci sono settori come la generazione di testi o di immagini in cui le IA hanno fatto progressi straordinari ha detto allANSA Foschini e ciò è stato possibile con algoritmi sviluppati grazie ai dati a disposizione, librerie sterminate che praticamente coincidono con buona parte di internet. Più dati hai a disposizione meglio puoi addestrare le IA. Ma le stesse librerie non ci sono ancora per quando riguarda il mondo biomedico, in particolare le cosiddette Omics ossia le discipline biomolecolari come la genomica (lo studio dei geni) o la proteomica (lo studio delle proteine). Per colmare la mancanza è nata qualche anno fa Synapse.org, una grande piattaforma pubblica e open sviluppata da Sage Bionetworks e promossa dallIstituto di Sanità americano (Nih) ma la quantità dei dati realmente utili è ancora molto limitata.I limiti sono soprattutto culturali ha detto Foschini perché a differenza del settore delle Computer sciences in ambito biomedico collezionare dati è molto costoso e quindi la loro condivisione causa molti timori, si teme di dover fare troppo lavoro per renderli interpretabili da altre comunità di ricercatori oppure che i propri dati vengano sfruttati da altri in modo più redditizio. Troppo spesso si usa la privacy come scusa per non condividere. Limitazioni che di fatto stanno bloccando il potenziale della IA in ambito biomedico, lo sviluppo della ricerca e di nuove terapie. Stiamo appena all1% di quel che si potrebbe fare ha concluso Foschini ma sono ottimista. E entusiasmante pensare a quel che si potrà fare avendo più dati a disposizione.
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