di Paolo Soda
Un modello di intelligenza artificiale capace di generare dati medici sintetici, realistici e clinicamente
coerenti, nel pieno rispetto della privacy dei pazienti: è questa la promessa diXGeM, il nuovo sistema sviluppato in medicina digitale dallaFacoltà di Ingegneria UCBM. Con i suoi 6,77 miliardi di parametri e oltre 40.000 ore di calcolo per l’addestramento, il modello segna un traguardo significativo per la ricerca medica e l’etica dei dati.
Per sviluppare strumenti diagnostici efficaci, l’intelligenza artificiale ha bisogno di grandi quantità di dati clinici. Ma la condivisione di questi dati è spesso limitata da vincoli normativi e dalla necessità di tutelare l’identità dei pazienti. XGeM affronta questa sfida generando immagini radiologiche e referti clinici sintetici ma indistinguibili da quelli reali, utili per addestrare algoritmi o simulare scenari rari. Il cuore tecnologico è un approccio chiamato Latent Diffusion, capace di muoversi in uno spazio latente condiviso tra immagini e testi, allenato su oltre 170.000 radiografie e referti associati. Il sistema sfrutta inoltre tecniche come il contrastive learning, per allineare correttamente le informazioni multimodali, e una nuova metodologia di multi-prompt training, che lo rende flessibile a diversi input clinici.
Testato su benchmark internazionali e sottoposto a un Visual Turing Test con radiologi esperti, XGeM ha superato cinque modelli concorrenti per accuratezza, coerenza e realismo. Non è solo una dimostrazione di potenza computazionale, ma un invito alla collaborazione: il modello, infatti, è open source, con codice, pesi e dataset a disposizione della comunità scientifica.
Ampie le potenzialità future: simulazione dell’evoluzione temporale delle malattie, supporto a nuove modalità di dati come TAC o ECG, apprendimento attivo con feedback medico. XGem potrebbe rivoluzionare la ricerca biomedica, la formazione dei professionisti sanitari e lo sviluppo di nuove soluzioni diagnostiche. Non solo dal punto di vista tecnico. Infatti, soluzioni come XGeM permettono di ridurre l’esposizione alle radiazioni di medici e pazienti; di rendere le diagnosi più sicure e precise; e, non da ultimo, diminuire i costi della tecnologia diagnostica per immagini, consentendo di ottimizzare le risorse del servizio sanitario e di aprire ai Paesi in via di sviluppo l’accesso a tali strumenti.
Un primo assaggio è disponibile online sul simulatore interattivo (medcodim.unicampus.it), dove è possibile testare la generazione di radiografie e referti. La medicina del futuro parla già il linguaggio dell’intelligenza artificiale – e XGeM potrebbe esserne una delle voci più promettenti.
