Glass Health and OpenEvidence: due soluzioni di IA Generativa dedicate al professionista sanitario
3 marzo 2025
Glass Health è una piattaforma di supporto decisionale clinico basata sull’Intelligenza Artificiale, progettata per assistere i medici nella formulazione di diagnosi differenziali e nella stesura di piani clinici. A differenza dei sistemi di IA generativa generalisti, come ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) e Gemini (Google), Glass Health è concepita per interagire esclusivamente con il professionista sanitario e non direttamente con il paziente, fornendo risposte che devono essere valutate e verificate dal clinico.
Per raggiungere questi obiettivi, Glass Health utilizza diverse tecnologie e approcci:
- Large Language Model (LLM) personalizzato: la piattaforma integra un LLM sottoposto ad addestramento specifico (fine-tuning), basato su un database medico proprietario.
- Retrieval Augmented Generation (RAG): per migliorare la pertinenza e l’accuratezza delle risposte (riducendo il rischio di allucinazioni), Glass Health utilizza la tecnica RAG. Il modello linguistico genera le proprie risposte principalmente analizzando un archivio di documenti di riferimento (linee guida cliniche, articoli scientifici, protocolli, ecc.), costantemente aggiornato dal team medico-scientifico dell’azienda.
- Output referenziato: per supportare il medico in modo efficace e trasparente, la piattaforma genera risposte suggerendo diverse opzioni (es. possibili diagnosi, piani di gestione del paziente) e riportando chiaramente le fonti utilizzate.
- Rispetto della privacy: i dati dei pazienti forniti durante le sessioni di utilizzo non vengono sfruttati per addestrare il modello di IA.
Attualmente, non esistono studi clinici che valutino l’impatto di Glass Health sull’accuratezza diagnostica, sugli esiti clinici o su altri parametri rilevanti. Tuttavia, il concetto alla base di Glass Health e di soluzioni simili – ovvero mettere a disposizione dei professionisti sanitari strumenti che sfruttano le potenzialità dei Large Language Model (LLM) mitigandone i limiti e mantenendo il controllo decisionale in mano al clinico – appare estremamente promettente.
OpenEvidence è una piattaforma basata sull’Intelligenza Artificiale, progettata per facilitare l’accesso a informazioni mediche basate sull’evidenza. Può essere descritta come un motore di ricerca specializzato per la letteratura medico-scientifica, che, grazie all'IA, consente agli utenti di interagire in modo discorsivo.
La piattaforma utilizza diverse tecniche e tecnologie per raggiungere questi obiettivi:
- Large Language Model (LLM) personalizzato: OpenEvidence sfrutta un LLM addestrato su un vasto corpus di documenti medico-scientifici, tra cui articoli di riviste scientifiche, linee guida cliniche e testi di bio-medicina.
- Risposte referenziate e suggerimenti di approfondimento: le risposte generate dal sistema sono sempre accompagnate dai relativi riferimenti bibliografici e il sistema suggerisce anche domande di approfondimento per favorire l’esplorazione dell’argomento.
- Knowledge Base in continua evoluzione: un aspetto distintivo della piattaforma è la sua capacità di accedere a un’enorme quantità di dati, anche grazie a collaborazioni strategiche con istituzioni come la Mayo Clinic e il New England Journal of Medicine.
Anche nel caso di OpenEvidence, ad oggi non sono disponibili studi clinici che ne valutino l’impatto. Tuttavia, strumenti basati sull’IA generativa come OpenEvidence promettono di rendere più efficiente ed efficace la consultazione della letteratura scientifica – in continua e sempre più rapida crescita – da parte dei professionisti sanitari.
È possibile testare entrambe le piattaforme, al momento esclusivamente in lingua inglese, ai rispettivi indirizzi:
Glass Health
OpenEvidence