I modi sorprendenti in cui l'intelligenza artificiale sta trasformando l'assistenza sanitaria
Il diabete può portare a complicazioni come amputazioni, cecità e infarto se la glicemia non viene gestita correttamente. Per i bambini piccoli con diabete di tipo 1, una condizione che dura tutta la vita, è importante insegnare loro a comprendere e gestire precocemente la propria condizione.
Steven Silvers, sviluppatore di giochi e assistente di ricerca presso l'Università di Harvard , ha contribuito allo sviluppo di un serious game, un videogioco progettato per scopi educativi, incentrato sulla creazione di un'esperienza di apprendimento più accessibile e personalizzata per i bambini con diabete di tipo 1. Il gioco T1D Learning Camp permette al bambino di conversare, giocare ed esplorare.
Nelle sezioni conversazionali, il bambino interagisce con i personaggi del gioco per avere conversazioni reali basate sull'intelligenza artificiale generativa, secondo Silvers. Gli sviluppatori hanno mappato manualmente centinaia di migliaia di percorsi di conversazione in modo che l'intelligenza artificiale possa creare risposte personalizzate in tempo reale. In primo luogo, il bambino affronta una sezione preprogrammata del gioco per apprendere un nuovo concetto, ad esempio quali alimenti favoriscono un aumento lento e costante della glicemia e quali invece ne determinano un picco. Successivamente, si verificano conversazioni generate dall'intelligenza artificiale per verificare la comprensione del concetto da parte del bambino e il suo impatto sulla vita quotidiana. I bambini possono anche parlare delle loro esperienze con i personaggi del gioco.
Silvers ha spiegato che il gioco è stato creato con Godot , un motore di gioco open source, e si connette ad Amazon Bedrock per supportare le funzionalità di intelligenza artificiale generativa. Secondo un articolo di AWS sul gioco , "Per avviare manualmente la connessione, Amazon API Gateway è configurato per chiamare una funzione AWS Lambda utilizzando Python per richiamare le API di Amazon Bedrock e restituire i risultati a Godot".
Poiché i bambini piccoli non sanno leggere né scrivere, il gioco si basa sulla conversione da voce a testo e da testo a voce. Amazon Polly e Amazon Transcribe facilitano le funzionalità di sintesi vocale e ascolto del gioco, mentre Amazon Translate lo rende accessibile anche ai bambini che non parlano inglese, ha spiegato Silvers.
Il gioco sfrutta anche Amazon Titan con Guardrails e il modello base Amazon Titan Image Generator per personalizzarlo. In combinazione con questi strumenti, Amazon Nova Canvas e la generazione aumentata del recupero , il gioco è in grado di comprendere diverse culture e le loro diete. Può creare immagini di cibo in uno stile giocoso simile a quello utilizzato nel gioco, basato sulla cultura e la dieta del bambino.
"Questi sono i modi in cui l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per creare un'esperienza più accessibile. È un modo più divertente ed efficace per insegnare ai bambini come gestire la glicemia, il che può portare a vite più sane e felici, libere dalle complicazioni del diabete", ha affermato Silvers.
ESPLORA: Preparare i dati per l'implementazione dell'intelligenza artificiale in ambito sanitario.
Il motore di ricerca ibrido basato sull'intelligenza artificiale migliora l'accessibilità dei datiI medici spesso si scontrano con le cartelle cliniche elettroniche nel tentativo di reperire informazioni rilevanti, ha affermato il dott. Dinesh Rai, ingegnere clinico di intelligenza artificiale presso l'Innovation and Digital Health Accelerator del Boston Children's Hospital .
Molte cartelle cliniche elettroniche (EHR) consentono solo un certo numero di parametri di ricerca e le informazioni archiviate nei data lake non sono accessibili al letto del paziente. L'obiettivo di Rai e del suo team era consentire ai medici più esperti, che si prendono cura dei pazienti più complessi, di consultare i dati storici per farsi un'idea più precisa del percorso che il loro paziente stava seguendo e di come trattarlo al meglio.
Per raggiungere questo obiettivo, il team si è affidato alla ricerca ibrida basata sull'intelligenza artificiale.
"Eseguiamo una serie di passaggi per ricevere una richiesta da un medico e creare un oggetto che può essere utilizzato nella ricerca", ha affermato Rai.
La creazione di coorti di pazienti è una parte fondamentale del processo. Trovare pazienti in base a specifici criteri di inclusione ed esclusione era in passato un processo manuale, ma Rai e il suo team hanno lavorato per automatizzarlo e rendere la ricerca più rapida e accurata. Un altro vantaggio della ricerca ibrida basata sull'intelligenza artificiale è la possibilità di fornire informazioni sui pazienti in clinica e al pronto soccorso, estendendo la ricerca all'intera popolazione di pazienti anziché a una sola sezione.
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