Intelligenza Artificiale nel Preoperatorio
Diego Buonocore 5AL
AI nel preoperatorio
L’intelligenza artificiale è oggi un pilastro della medicina moderna. Ci sono sempre più dispositivi medici su IA.
1451
dispositivi approvati FDA (Dicembre 2025)
Screening MASAI
+20% di rilevazione: L'IA individua tumori che sfuggono alla doppia lettura umana standard. Efficienza operativa: Riduzione del tempo di analisi per i radiologi del 44%. Elimina l'errore umano dovuto alla stanchezza (burnout).
Trial clinico effettuato in Svezia per valutare l'efficacia dell'AI nello screening mammografico. 100.000 donne tra 40 e 74 anni
Stroke Triage - Viz.ai
Algoritmi analizzano TAC in 30 secondi, riducendo i tempi di intervento per ictus di 22 minuti medi.
Analisi dei tessuti - Paige AI
L'integrazione di algoritmi nei vetrini digitali permette di analizzare biopsie con una precisione superiore al 95%. Software come Paige AI (approvato FDA) identificano il cancro alla prostata evidenziando micro-aree tumorali invisibili al microscopio ottico tradizionale.
Genetica e malattie rare
Analisi dei tratti somatici per identificare sindromi genetiche rarissime tramite fenotipizzazione facciale. Deep learning per analizzare tratti somatici dei bambini es. sindrome di Mowat-Wilson
Face2Gene
Prevenzione Alzheimer
Analisi multi-omica basata su AI che identifica biomarcatori fino a 7 anni prima della comparsa dei sintomi cognitivi.
Odissea Diagnostica
Riduzione dei tempi di diagnosi da anni a pochi giorni per pazienti con patologie orfane.
Chirurgia e Digital Twins
La frontiera più avanzata, creare una replica virtuale di un organo o di un intero paziente Utilizzare repliche di organi per testare interventi chirurgici prima della sala operatoria Cuore Digitale da chirurghi del Duke University Hospital Progettare protesi ibride ottimizzate per la fluidodinamica specifica del paziente, riducendo i rischi post-operatori
Drug Discovery: nuove cure e soluzioni
AlphaFold 3: Mappa le interazioni tra proteine, DNA e RNA, accelerando i vaccini a mRNA. INS018_055: Il primo farmaco interamente "disegnato" dall'IA (Insilico Medicine) entrato in trial clinico umano, Farmaco creato per la fibrosi polmonare, in Fase II di test clinico
30 mesi vs. 10 anni
Tempi di screening ridotti del 70%
Progetto MIA (AGENAS)
Pilastri operativi di MIA: Attività diagnostiche di base: Supporto nella formulazione di diagnosi, suggerimenti sui percorsi terapeutici e indicazione degli esami. Gestione della cronicità: Strumenti dedicati al monitoraggio personalizzato dei pazienti. Prevenzione e salute: Identificazione dei pazienti per screening/vaccinazioni e suggerimenti basati sui fattori di rischio.
Supporto Certificato: A differenza di ChatGPT, MIA attinge a fonti certificate: Linee Guida ISS, Note AIFA e percorsi diagnostici validati. Non "pesca" dal web aperto. Sperimentazione 2026: Coinvolti 1.500 medici di famiglia in tutta Italia. La piattaforma è accessibile via PC o App con interfaccia conversazionale sicura. Obiettivo: Diagnosi precoce e prescrizioni appropriate
Zilliz & Milvus
La medicina moderna genera dati non strutturati (sequenze DNA, scansioni MRI, cartelle cliniche). Zilliz Milvus converte questi dati in "vettori" ad alta dimensionalità. Ricerca Semantica: Zilliz (Milvus) permette di cercare "concetti" medici e non solo parole chiave, navigando tra milioni di cartelle cliniche in millisecondi. Ricerca Molecolare: identifica molecole con strutture simili a farmaci esistenti per accelerare nuove cure, analisi di miliardi di combinazioni chimiche in secondi. Scalabilità: Gestisce l'intero database genomico mondiale. Velocità 10x: Recupero dati fino a 10 volte più rapido rispetto ai database relazionali tradizionali.
Bioetica
Raccomandazioni: Responsabilità Medica: L'IA è un aiuto; la decisione finale e la responsabilità giuridica restano sempre in capo al medico. Relazione di Cura: L'IA non deve sostituire il contatto personale; il malato è un soggetto unico, non un mero set di dati. Consenso Informato: Il paziente deve essere informato se e come l'IA partecipa al processo decisionale della sua cura.
Human in the Loop
Garanzia di trasparenza e responsabilità decisionale
Intelligenza Artificiale nel Preoperatorio
BUONOCORE DIEGO
Created on May 8, 2026
Start designing with a free template
Discover more than 1500 professional designs like these:
View
Essential Business Proposal
View
Project Roadmap Timeline
View
Step-by-Step Timeline: How to Develop an Idea
View
Artificial Intelligence History Timeline
View
Corporate Culture Presentation
View
Executive Presentation
View
Professional Presentation
Explore all templates
Transcript
Intelligenza Artificiale nel Preoperatorio
Diego Buonocore 5AL
AI nel preoperatorio
L’intelligenza artificiale è oggi un pilastro della medicina moderna. Ci sono sempre più dispositivi medici su IA.
1451
dispositivi approvati FDA (Dicembre 2025)
Screening MASAI
+20% di rilevazione: L'IA individua tumori che sfuggono alla doppia lettura umana standard. Efficienza operativa: Riduzione del tempo di analisi per i radiologi del 44%. Elimina l'errore umano dovuto alla stanchezza (burnout).
Trial clinico effettuato in Svezia per valutare l'efficacia dell'AI nello screening mammografico. 100.000 donne tra 40 e 74 anni
Stroke Triage - Viz.ai
Algoritmi analizzano TAC in 30 secondi, riducendo i tempi di intervento per ictus di 22 minuti medi.
Analisi dei tessuti - Paige AI
L'integrazione di algoritmi nei vetrini digitali permette di analizzare biopsie con una precisione superiore al 95%. Software come Paige AI (approvato FDA) identificano il cancro alla prostata evidenziando micro-aree tumorali invisibili al microscopio ottico tradizionale.
Genetica e malattie rare
Analisi dei tratti somatici per identificare sindromi genetiche rarissime tramite fenotipizzazione facciale. Deep learning per analizzare tratti somatici dei bambini es. sindrome di Mowat-Wilson
Face2Gene
Prevenzione Alzheimer
Analisi multi-omica basata su AI che identifica biomarcatori fino a 7 anni prima della comparsa dei sintomi cognitivi.
Odissea Diagnostica
Riduzione dei tempi di diagnosi da anni a pochi giorni per pazienti con patologie orfane.
Chirurgia e Digital Twins
La frontiera più avanzata, creare una replica virtuale di un organo o di un intero paziente Utilizzare repliche di organi per testare interventi chirurgici prima della sala operatoria Cuore Digitale da chirurghi del Duke University Hospital Progettare protesi ibride ottimizzate per la fluidodinamica specifica del paziente, riducendo i rischi post-operatori
Drug Discovery: nuove cure e soluzioni
AlphaFold 3: Mappa le interazioni tra proteine, DNA e RNA, accelerando i vaccini a mRNA. INS018_055: Il primo farmaco interamente "disegnato" dall'IA (Insilico Medicine) entrato in trial clinico umano, Farmaco creato per la fibrosi polmonare, in Fase II di test clinico
30 mesi vs. 10 anni
Tempi di screening ridotti del 70%
Progetto MIA (AGENAS)
Pilastri operativi di MIA: Attività diagnostiche di base: Supporto nella formulazione di diagnosi, suggerimenti sui percorsi terapeutici e indicazione degli esami. Gestione della cronicità: Strumenti dedicati al monitoraggio personalizzato dei pazienti. Prevenzione e salute: Identificazione dei pazienti per screening/vaccinazioni e suggerimenti basati sui fattori di rischio.
Supporto Certificato: A differenza di ChatGPT, MIA attinge a fonti certificate: Linee Guida ISS, Note AIFA e percorsi diagnostici validati. Non "pesca" dal web aperto. Sperimentazione 2026: Coinvolti 1.500 medici di famiglia in tutta Italia. La piattaforma è accessibile via PC o App con interfaccia conversazionale sicura. Obiettivo: Diagnosi precoce e prescrizioni appropriate
Zilliz & Milvus
La medicina moderna genera dati non strutturati (sequenze DNA, scansioni MRI, cartelle cliniche). Zilliz Milvus converte questi dati in "vettori" ad alta dimensionalità. Ricerca Semantica: Zilliz (Milvus) permette di cercare "concetti" medici e non solo parole chiave, navigando tra milioni di cartelle cliniche in millisecondi. Ricerca Molecolare: identifica molecole con strutture simili a farmaci esistenti per accelerare nuove cure, analisi di miliardi di combinazioni chimiche in secondi. Scalabilità: Gestisce l'intero database genomico mondiale. Velocità 10x: Recupero dati fino a 10 volte più rapido rispetto ai database relazionali tradizionali.
Bioetica
Raccomandazioni: Responsabilità Medica: L'IA è un aiuto; la decisione finale e la responsabilità giuridica restano sempre in capo al medico. Relazione di Cura: L'IA non deve sostituire il contatto personale; il malato è un soggetto unico, non un mero set di dati. Consenso Informato: Il paziente deve essere informato se e come l'IA partecipa al processo decisionale della sua cura.
Human in the Loop
Garanzia di trasparenza e responsabilità decisionale