AI generativa e dati sintetici: un acceleratore della ricerca medica
L'AI generativa e i dati sintetici sono destinati a rivoluzionare il settore sanitario, offrendo soluzioni innovative alle sfide in ambito clinico, in particolare per le malattie rare, dato che in questo ambito i trial clinici tradizionali spesso affrontano limitazioni dovute a piccole popolazioni di pazienti, reclutamento lento e dati incompleti. L'applicazione dell’AI generativa a questo tipo di studi permette di creare dataset sintetici di alta qualità, consentendo l'addestramento e la validazione di strumenti clinici basati sull'AI, accelerando così la ricerca e migliorando i risultati per i pazienti.
I vantaggi dell’applicazione dell’AI generativa in ambito clinico
Sfruttando tecniche avanzate di machine learning, in particolare il deep learning, l'AI generativa può produrre nuovi output di dati che imitano i dati del mondo reale, utilizzabili in una moltitudine di applicazioni sanitarie, tra cui la medicina personalizzata, la scoperta e lo sviluppo di farmaci e l'assistenza ai flussi di lavoro per ospedali e centri di ricerca.
L'adozione dell'AI generativa in medicina è guidata dalla necessità di soluzioni innovative per rispondere alle specifiche sfide che caratterizzano quest’ambito. I metodi tradizionali di acquisizione e analisi dei dati sono spesso dispendiosi in termini di tempo, costosi e limitati dalla disponibilità di dati di alta qualità. L'AI generativa offre un modo per aumentare e migliorare questi processi, fornendo nuovi strumenti per supportare clinici, ricercatori e fornitori di servizi sanitari nel fornire migliori risultati per i pazienti.
Tuttavia, a differenza di altri settori, la sanità richiede più di semplici modelli di AI generici. Richiede sistemi di AI che siano rigorosamente validati e addestrati su dati medici specifici del settore. I modelli generici di AI generativa, infatti, sono inadeguati per l'uso clinico, in cui precisione, affidabilità e sicurezza sono fondamentali.
Come la tecnologia abilita nuove frontiere in ambito medico: la soluzione di NTT DATA e Train
La soluzione progettata da NTT DATA e Train applica modelli Digital Twin alimentati dall’AI generativa alla medicina personalizzata e di precisione, contribuendo a superare le limitazioni dei trial clinici tradizionali con l’impiego di dati sintetici intelligenti e multimodali, validati con il Synthetic Validation Framework “SAFE”.
Utilizzando modelli di GenAI per l’integrazione di dati complessi, la piattaforma facilita la scoperta e il riposizionamento dei farmaci, mentre le soluzioni RAG e LLM, addestrate su dati sanitari, assicurano un’efficace automazione e ottimizzazione dei workflow.
Scopri di più sulla soluzione sviluppata da NTT DATA e Train scaricando il report completo.
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