Perché il settore sanitario dovrebbe imparare di più sull’IA decentralizzata?

Cos’è l’IA decentralizzata?

L’IA decentralizzata è un sistema in cui l’elaborazione dei dati e l’apprendimento automatico avvengono in più luoghi invece di fare affidamento su un unico repository centrale. Sebbene controintuitivo, questo approccio migliora effettivamente la sicurezza e la resilienza eliminando i punti di guasto unici, riducendo il rischio di violazioni su larga scala. Sfrutta tecnologie di rete decentralizzate, come la blockchain, per registrare e verificare in modo sicuro gli scambi di dati, il calcolo ai bordi per elaborare i dati localmente su dispositivi o server vicini invece che su centri dati distanti, e l’apprendimento federato per addestrare modelli su più dispositivi senza condividere i dati grezzi. Di conseguenza, l’IA decentralizzata garantisce una maggiore privacy dei dati, riduce la latenza e consente applicazioni di IA più personalizzate e in tempo reale.

A differenza dell’IA centralizzata, che richiede che i dati vengano raccolti in un unico luogo per l’addestramento e l’inferenza, l’IA decentralizzata consente ai proprietari dei dati, siano essi ospedali, cliniche o pazienti, di mantenere il controllo sulle loro informazioni sensibili. Invece di trasferire i dati grezzi, vengono condivisi solo modelli riassunti, tendenze o aggiornamenti del modello, garantendo che i dati personali rimangano privati. Inoltre, questo approccio decentralizzato mitiga i rischi di attacchi informatici distribuendo l’elaborazione su più nodi, rendendo più difficile per gli attaccanti compromettere l’intero sistema.

Implicazioni e applicazioni per la salute

I benefici dell’IA decentralizzata vanno oltre le preoccupazioni sulla privacy. Il suo potenziale di rivoluzionare il panorama sanitario abbraccia più settori, tra cui l’industria farmaceutica, gli ambienti clinici e la ricerca accademica.

Nell’industria farmaceutica e biotecnologica

Le aziende farmaceutiche e biotecnologiche dipendono fortemente dai dati per guidare l’innovazione, dalla scoperta di farmaci agli studi clinici. L’IA decentralizzata può migliorare questi processi consentendo una collaborazione sicura sui dati tra le organizzazioni, mantenendo la privacy dei dati. Ad esempio, le aziende farmaceutiche possono addestrare modelli di IA sui dati degli studi clinici senza dover condividere direttamente informazioni sensibili sui pazienti. Ciò aumenta la quantità di dati disponibili per l’analisi, portando a scoperte più rapide di farmaci e a trattamenti migliori, rispettando nel contempo regolamenti stringenti come il GDPR.

L’IA decentralizzata può anche supportare l’analisi in tempo reale dei dati raccolti dagli studi clinici decentralizzati (DCT), dove i dati dei pazienti vengono raccolti a distanza tramite dispositivi indossabili o altri strumenti digitali. Questo tipo di IA garantisce che i dati dei pazienti rimangano sicuri e vengano elaborati localmente, portando a intuizioni più rapide e accurate che possono migliorare i risultati dei pazienti e l’efficienza degli studi.

Nel contesto medico

Negli ospedali e negli ambienti clinici, l’IA decentralizzata potrebbe trasformare l’assistenza ai pazienti e la diagnostica avvicinando l’IA al punto di cura. Ad esempio, gli strumenti diagnostici basati su IA potrebbero essere distribuiti nei nodi locali degli ospedali, analizzando i dati dei pazienti in loco per assistere i medici nel prendere decisioni in tempo reale. Ciò riduce la necessità di trasferimenti di dati su larga scala verso server centralizzati e accelera il ciclo di feedback tra l’analisi dei dati e il processo decisionale clinico.

In particolare, il calcolo ai bordi combinato con l’IA decentralizzata consente agli ospedali di elaborare i dati provenienti da dispositivi medici, cartelle cliniche elettroniche (EHR) e tecnologie di imaging localmente. Ciò garantisce che i professionisti sanitari possano accedere a intuizioni rapide e affidabili senza compromettere la privacy dei pazienti o la sicurezza dei dati. In situazioni di emergenza o in contesti sanitari rurali, dove la larghezza di banda e la connettività sono spesso limitate, l’IA decentralizzata può fornire un supporto decisionale cruciale in tempo reale.

Nell’ambito accademico

La ricerca accademica nel settore sanitario, in particolare nella ricerca medica e di sanità pubblica, richiede spesso collaborazione tra istituzioni e regioni. L’IA decentralizzata offre una piattaforma in cui i ricercatori possono accedere ai modelli di IA e collaborare senza dover condividere set di dati grezzi, che spesso possono essere limitati a causa di preoccupazioni sulla privacy.

Questa forma di IA consente ai ricercatori di costruire set di dati più diversificati e di applicare tecniche avanzate di machine learning in studi multi-istituzionali. Ad esempio, un modello di IA decentralizzato addestrato sui dati di malattie rare provenienti da più ospedali impara schemi più robusti rispetto a un modello addestrato in una singola istituzione. Ogni ospedale contribuisce alla conoscenza del modello, catturando variazioni nei sintomi, nell’efficacia dei trattamenti e nella progressione della malattia, il tutto senza esporre i dati individuali dei pazienti.

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Sfide e ostacoli per l’adozione dell’IA decentralizzata

Sebbene il potenziale dell’IA decentralizzata sia vasto, ci sono diverse sfide che l’industria sanitaria deve affrontare per integrare pienamente questa tecnologia.

• Standardizzazione dei dati: Una delle principali difficoltà è la mancanza di standardizzazione tra i formati e i sistemi dei dati sanitari. Affinché l’IA decentralizzata funzioni efficacemente, i dati devono essere strutturati in modo coerente e interoperabili tra diverse istituzioni e piattaforme.
• Costi infrastrutturali: Implementare l’IA decentralizzata richiede investimenti in infrastrutture di calcolo ai bordi e blockchain, che potrebbero essere troppo costosi per le organizzazioni sanitarie più piccole. Garantire un accesso equo a questa tecnologia in tutto il settore è una sfida cruciale. Tuttavia, soluzioni open-source, come Bittensor, stanno emergendo.
• Conformità normativa: Sebbene l’IA decentralizzata migliori la privacy dei dati, la conformità alle normative rimane una questione complessa, specialmente quando i dati vengono elaborati oltre confine. Le organizzazioni sanitarie devono garantire di rispettare tutte le leggi regionali e internazionali sulla protezione dei dati.
• Fiducia e collaborazione: Affinché l’IA decentralizzata sia efficace, deve esserci una cultura di fiducia e collaborazione tra le organizzazioni sanitarie, le aziende farmaceutiche e le istituzioni di ricerca. Ciò richiede non solo soluzioni tecnologiche, ma anche cambiamenti culturali e organizzativi all’interno del settore. In particolare, questo tipo di collaborazione potrebbe portare a dispute sulla proprietà e sulla catena di custodia dei dati e dei processi utilizzati per ottenere nuove scoperte o intuizioni.

L’interesse crescente dell‘industria sanitaria per l’IA può essere ulteriormente amplificato abbracciando l’IA decentralizzata. Questa tecnologia emergente promette una maggiore privacy dei dati, analisi più rapide in tempo reale e la possibilità di collaborare tra le istituzioni senza compromettere informazioni sensibili. Dalla scoperta accelerata dei farmaci al miglioramento della diagnostica e all’avanzamento della ricerca accademica, l’IA decentralizzata può offrire soluzioni innovative che affrontano alcune delle sfide più urgenti del settore sanitario.

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Informazioni sull’autore,

Matthieu, Manager presso Nautilus.ai, il team di data e IA di Alcimed negli Stati Uniti