Nell’ambito della sanità, l’avvento dei Modelli Linguistici Multimodali di Grande Dimensione (M-LLMs) rappresenta una svolta fondamentale, che merita un’analisi approfondita. Il valore aggiunto degli M-LLMs risiede nella loro capacità di agire come “hub centrali di IA” all’interno dei sistemi sanitari, fungendo da interfaccia che introduce clinici e ospedali nell’era dell’intelligenza artificiale.
Un sistema multimodale ha la capacità di elaborare e interpretare simultaneamente diversi tipi di dati, come testo, immagini, audio e video. Le attuali IA in ambito sanitario si limitano all’elaborazione di un solo tipo di dato, come testo o immagini radiografiche.
Tuttavia, la medicina, per sua natura, è intrinsecamente multimodale, così come lo sono gli esseri umani. Per diagnosticare e trattare un paziente, un professionista sanitario ascolta il paziente, legge i suoi dati sanitari, esamina immagini mediche e interpreta risultati di laboratorio. Questo approccio olistico va ben oltre le capacità delle attuali intelligenze artificiali.
La differenza tra l’approccio unimodale e quello multimodale può essere paragonata a quella tra un corridore e un pentatleta: mentre il corridore eccelle in una singola disciplina, il pentatleta deve eccellere in molteplici discipline per avere successo. Gli attuali Modelli Linguistici di Grande Dimensione (LLMs) sono i corridori, limitati a un’unica modalità. In medicina, invece, gli operatori sanitari sono come i campioni di pentathlon.
Stiamo assistendo alla nascita della multimodalità con l’annuncio di Gemini, definito “nativamente multimodale” da Google. Anche se per ora siamo nella fase sperimentale per casi d’uso “personali”, è prevedibile che questa tecnologia troverà presto applicazione nel campo sanitario.
L’introduzione degli M-LLMs negli ospedali promette di rivoluzionare il modo in cui i dati vengono processati e interpretati, offrendo un approccio più comprensivo e integrato alla cura del paziente. Questa evoluzione segna un passo significativo verso un futuro in cui l’intelligenza artificiale sarà in grado di supportare più efficacemente il lavoro dei professionisti sanitari, migliorando l’accuratezza delle diagnosi e la qualità delle cure.
