L’intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente ridefinendo i confini della medicina moderna. Diagnosi assistite da algoritmi, imaging predittivo, modelli generativi e sistemi di supporto decisionale sono ormai parte integrante della ricerca e, sempre più spesso, della pratica clinica.
Tuttavia, dietro la diffusione dell’hype e delle soluzioni commerciali, esiste una base solida di studi scientifici che costituiscono le fondamenta per comprendere davvero come l’IA stia trasformando la sanità.
In questo articolo, vengono presentati 10 articoli scientifici considerati “pietre miliari” nel campo dell’AI applicata alla medicina. La loro lettura è consigliata a chiunque voglia costruirsi una visione informata e critica del tema.
1. AI in Health and Medicine
📄 Nature, 2021
Una panoramica rigorosa sulle sfide tecniche, etiche e regolatorie dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario.
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2. Big Data, Machine Learning e Medicina Clinica
📄 New England Journal of Medicine, 2016
Uno dei primi articoli a evidenziare come la medicina si stia evolvendo in risposta alla rivoluzione dei dati e dell’apprendimento automatico.
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3. Reti Neurali per la Retinopatia Diabetica
📄 JAMA, 2016
Uno degli studi più citati sul deep learning in ambito clinico: ha validato un algoritmo per lo screening automatico della retinopatia diabetica.
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4. Radiomics: Le Immagini Sono Dati
📄 Radiology, 2016
Un’introduzione al concetto di “radiomica”, dove ogni pixel diventa una variabile quantitativa per la predizione di esiti clinici.
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5. Deep Learning in Medical Imaging
📄 Medical Image Analysis, 2017
Un testo fondamentale per chi vuole comprendere l’applicazione teorica e pratica del deep learning nell’imaging medico.
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6. Intelligenza Artificiale in Pratica Clinica Oggi
📄 BMC Medical Education, 2023
Una revisione aggiornata sull’integrazione dell’AI nella pratica clinica, con esempi concreti e scenari futuri.
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7. ChatGPT in Medicina: Opportunità e Limiti
📄 Journal of Medical Systems, 2023
Analisi dei casi d’uso reali dei Large Language Models (LLMs) nella pratica medica. Utile per comprendere potenzialità e limiti.
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8. Meglio Interpretabile che Black Box
📄 Nature, 2019
Un contributo cruciale sul tema dell’interpretabilià e della necessità di modelli trasparenti per evitare disuguaglianze sistemiche.
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9. Foundation Models in Health AI
📄 Nature, 2023
Approfondimento sui modelli generalisti, multimodali e multitasking: il paradigma emergente nell’AI per la salute.
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10. AI e Farmacovigilanza Bayesiana
📄 European Journal of Clinical Pharmacology, 1998
Studio pionieristico che anticipa l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per l’identificazione precoce di eventi avversi da farmaci.
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