Medicina Digitale e Wearable Technology in era Covid-19

L’uso della medicina digitale e della telemedicina, ovvero delle tecnologie digitali nella sanità, per fare diagnosi e terapie a distanza, possono essere di grande aiuto per far fronte a una situazione di emergenza sanitaria come quella attuale.

Tra i benefici della medicina digitale si riscontrano:

– Riduzione del numero di giorni di degenza ospedaliera e quindi dei costi di ospedalizzazione.
– Razionalizzazione dei tempi e del percorso di cura.
– Miglioramento del servizio di consulenza da parte di team di specialisti dedicati.
– Monitoraggio delle malattie con maggiore possibilità di intervento precoce e prevenzione.

Fatta questa premessa, i nuovi modelli di prevenzione basati sull’analisi dei dati, dalla cura fino al post-ricovero, l’utilizzo della telemedicina, l’uso di app dedicate per la teleassistenza di pazienti domestici anche attraverso dispositivi wearable, la diffusione di soluzioni IoT e di intelligenza artificiale e di machine learning ci porteranno a un nuovo livello di sanità digitale.

La wearable technology ha già un alto potenziale di crescita tanto che secondo la società di ricerca IDC, nel 2019 è stata registrata un incremento dell’89% delle vendite a livello mondiale.

Gli appassionati di fitness e dello sport in genere conoscono già i vari dispositivi indossabili che ci aiutano per l’allenamento. Gli smartwatch di ultima generazione e i fitness tracker sono diventati ormai molto diffusi e anche piuttosto utili. Oltre che calcolare il nostro consumo sotto sforzo e indicare le calorie bruciate, sono fondamentali per tenere sotto controllo il cuore e la pressione sanguigna.

La loro importanza per la nostra salute potrebbe essere estesa anche alla lotta al Covid-19, aiutandoci a riconoscere i primi sintomi della malattia.

Diversi paesi al mondo stando studiando applicazioni specifiche per questi dispositivi, “tarandoli” sul coronavirus.
Ad esempio, il Scripps Research Translational Institute di La Jolla in California ha attivato un programma basato sui parametri vitali rilevati dai possessori di diversi marchi di werables in modo da tracciare le persone in base alla loro attività fisica, e risalire a possibili sintomi da contagio.

Tutti i dati dei volontari che partecipano (in completo anonimato) vengono salvati in un database e condivisi su base volontaria.

I benefici dell’IoT medicale

In generale, l’IoT (Internet of Things) nel medicale porterà numerosi benefici. La raccolta e analisi dei big data in ambito medico faciliterebbe, nella situazione attuale, il tracciamento, il monitoraggio e l’intervento sui pazienti positivi a casa ad esempio ma anche la raccolta dei dati sulle persone sane per una maggiore prevenzione e contenimento della malattia e del contagio. Certo, ci sono ancora molti nodi da risolvere per lo più legati alla protezione dei dati personali e alla privacy, ma la strada in questa direzione è ormai un passo obbligato.

Wearable Devices: le tecnologie di supporto

I dispositivi “wearable” (ovvero indossabili) appartengono alla categoria delle Internet of things (IoT) – network di dispositivi connessi tra loro per recepire e condividere dati – che nel 2020 potrà contare su 26 miliardi di oggetti connessi, un numero superiore di quasi 30 volte rispetto al 2009 quando gli oggetti “smart” erano appena 0,9 miliardi (Gartner, 2013).

La crescita progressiva di questo settore ha generato conseguenze molto interessanti in ambito sanitario per almeno due motivi:

– Lo sviluppo di tecnologie basate su sensori e sulla connettività rende possibile la raccolta, la registrazione e l’analisi di dati che prima non erano accessibili;
– La capacità dei dispositivi wearable di raccogliere dati autonomamente è tale da fornire al team socio-sanitario i dati di cui necessita nel momento maggior bisogno.

In generale, l’automazione riduce il rischio d’errore incrementando l’efficienza delle prestazioni medico-sanitarie e riducendo i costi per attuarle. Per tanto, l’uso congiunto di tecnologie IoT per la sanità, assume un ruolo significativo in vari scenari:

Assistenza ospedaliera. I pazienti ricoverati attraverso i sistemi IoT possono essere continuamente monitorati;
Monitoraggio da remoto. I pazienti più fragili (anziani e affetti da patologie croniche) sono messi nelle condizioni di condurre una vita più indipendente;
Prevenzione. Le attività quotidiane e di benessere delle persone che non accusano particolari sintomatologie possono essere monitorate limitano le visite mediche e specialistiche in ospedale.

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Marco Magnani
Brand Ambassador Digital Innovation Days 2020

L’intelligenza artificiale in parole semplici

La velocità di elaborazione di una «macchina» e la capacità di pensiero «umana».
Quando si parla di Intelligenza Artificiale, si pensa subito a robot in grado di comprendere e decidere le azioni da compiere e di un mondo futuristico in cui macchine e uomini convivono. In realtà, l’Intelligenza Artificiale e il suo utilizzo sono molto più reali di quanto si possa immaginare e vengono oggi utilizzati in diversi settori della vita quotidiana, ad esempio:
· Sanità e Ricerca Scientifica per diagnosticare malattie in base ai sintomi del paziente
· Vendite e Marketing per attività predittive, statistiche e di simulazione
· Sicurezza e Gestione Rischi per prevenire possibili minacce e/o incidenti
· Automazione ed Elaborazione Processi per ottimizzare i tempi di gestione e far eseguire alcune delle operazioni una volta manuali alle macchine, come classificazione o catalogazione di dati
L’Intelligenza Artificiale può essere generalmente definita come un insieme di molteplici teorie e tecniche che sono combinate per lo sviluppo di un sistema in grado di affrontare autonomamente e in modo creativo specifici problemi, mostrando in quel contesto capacità intellettiva talvolta superiore a quella umana.
Dal punto di vista di queste abilità, il funzionamento di una AI si sostanzia principalmente attraverso quattro differenti livelli funzionali:
· comprensione: attraverso la simulazione di capacità cognitive di correlazione dati ed eventi l’AI è in grado di riconoscere testi, immagini, tabelle, video, voce ed estrapolarne informazioni;
· ragionamento: mediante la logica i sistemi riescono a collegare le molteplici informazioni raccolte;
· apprendimento: in questo caso parliamo di sistemi con funzionalità specifiche per l’analisi degli input di dati e per la loro “corretta” restituzione in output;
· interazione (Human Machine Interaction): in questo caso ci si riferisce alle modalità di funzionamento dell’AI in relazione alla sua interazione con l’uomo. È qui che stanno fortemente avanzando i sistemi di NLP – Natural Language Processing, tecnologie che consentono all’uomo di interagire con le macchine (e viceversa) sfruttando il linguaggio naturale.

All’interno della disciplina dell’AI due ambiti di studio che meritano un po’ di chiarezza sono Machine Learning e Deep Learning.
· Machine Learning: Un sottoinsieme dell’AI che fornisce ai sistemi la capacità di imparare automaticamente e migliorarsi con l’esperienza, senza essere esplicitamente programmati; il sistema può “allenarsi” autonomamente correggendo gli errori grazie a specifici input esterni.
· Deep Learning: Un sottoinsieme del Machine Learning ispirato alla struttura del cervello biologico; non richiede un intervento del programmatore per “imparare”, emulando così il processo di apprendimento della mente dell’uomo. In questo caso il modello matematico da solo non basta, il Deep Learning necessita di reti neurali artificiali progettate ad hoc (deep artificial neural networks) e di una capacità computazionale molto potente capace di “reggere” differenti strati di calcolo e analisi (che è quello che succede con le connessioni neurali del cervello umano).
Può sembrare un livello tecnologico futuristico ma questi sistemi sono già in uso oggi, ad esempio nel riconoscimento vocale o delle immagini, nella guida autonoma, nella ricerca web e tanto altro.
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Riccardo Inglisa

Brand Ambassador Digital Innovation Days 2020

Intelligenza Artificiale: cosa ci riserva il 2018?

Intelligenza Artificiale: cosa ci riserva il 2018?

Circa vent’anni fa un magistrale Robin Williams porta sul grande schermo la storia fantascientifica del robot Uno: un AI che, per amore, riesce adessere riconosciuto a tutti gli effetti come un essere umano. Pochi mesi fa, nell’ottobre del 2017, l’umanoide Sophia è diventata cittadina saudita. Si tratta del primo robot a ricevere cittadinanza di qualsiasi paese nel mondo; quando la realtà supera la fantasia.

Non solo robot
Ma facciamo un passo indietro: cosa vuol dire esattamente intelligenza artificiale? Non esiste, in verità, una definizione universalmente accettata; al contrario, ironicamente, è proprio un AI, l’umanoide Sophia scelta da BBC Earth, a non lasciarci alcun dubbio su cosa significhi essere umani.

A dirla semplicemente un’intelligenza artificiale è un computer capace di svolgere funzioni e ragionamenti tipici della mente umana.
Le aziende stanno già investendo denaro in AI, ma gran parte di questo investimento deve ancora raccogliere i frutti. Secondo la società di ricerca Forrester, il 55% delle aziende non ha ancora ottenuto risultati concreti, e il 43% dichiara che è troppo presto per dire se il proprio investimento è stato o meno un successo. Il 2018 sarà l’anno del ROI, le aziende inizieranno a vedere i vantaggi dell’utilizzo dell’AI in alcune aree del proprio business, questo perché l’intelligenza artificiale automatizza attività più monotone, consentendo ai dipendenti di dedicare il loro tempo ad attività per la loyalty e che diano valore all’azienda. Ci si concentrerà su ciò che deve essere automatizzato in modo intelligente, in modo che le risorse non vengano investite in segmenti meno produttivi. Così si sta largamente riconoscendo la necessità di investire nella tecnologia con un obiettivo aziendale chiaro in mente; si vede finalmente l’AI per quello che è non solo un entusiasmante investimento tecnologico ma soprattutto uno strumento di lavoro pratico. Quindi, se il 2017 è servito a studiare e comprendere le funzionalità dell’intelligenza artificiale, nel 2018 si attuerà una vera e propria adozione pratica. Ciò significa conoscere finalmente l’AI e cambiare l’immagine di ciò che l’intelligenza artificiale rappresenta nel pensiero comune con irreali robot per la conquista del mondo ma forme di intelligenza “invisibili”. L’AI invisibile è ciò che le aziende puntano ad implementare nel proprio business, l’applicazione dell’apprendimento automatico per ottimizzare i processi in background e di back-end, utilizzando le tecnologie per semplificare e automatizzare.
È sull’intelligenza artificiale mainstream che, nei prossimi mesi, verrà posto l’accento. Da Siri in poi, l’AI è diventata una parte della vita quotidiana per la maggior parte di noi, la usiamo continuamente, e spesso, senza nemmeno rendercene conto. Ecco i futuri sviluppi dell’intelligenza artificiale.

L’AI sarà più umana
La Ericsson, nel proprio rapporto sulle tendenze tecnologiche, ha recentemente affermato che oltre la metà degli utenti attuali di assistenti vocali intelligenti ritiene che i dispositivi sono sempre più percepiti come altri esseri umani. È per questo che il 2018 dovrà finalmente puntare alla gestione della tecnologia conversazionale, includendo non solo la sensibilità emotiva, ma anche la tecnologia traslazionale che ci permetterà di comunicare senza problemi tra diverse lingue. Se Amazon sta già addestrando Alexa a riconoscere i modelli di discorso indicativi del desiderio di suicidio, in un futuro non troppo lontano l’AI potrà addirittura essere in grado di eseguire consulenze psichiatriche o fungere da rete di supporto per coloro che sono isolati.

Aiuto artificiale
Con la costante crescita dei dati prodotti dall’Internet of Things (IoT), le aziende hanno bisogno di aiuto per elaborare ed analizzare tutte queste informazioni. Grazie all’intelligenza artificiale si può dare un senso al prezioso, ma oneroso flusso di dati, e di fatto nel 2018 sarà l’unico modo per restare al passo con i tempi. Con i dati che diventano sempre più dinamici e la capacità di trasportarli sempre più impegnative, le applicazioni e le risorse necessarie per elaborarli devono essere allo stesso modo efficienti.

intelligenza artificialeCostretti a ripensare i big data, le aziende useranno tecniche di machine learning avanzate per prendere decisioni migliori con meno dati. L’intelligenza artificiale non sostituisce l’analista ma funge da supplemento automatizzando attività manuali e laboriose. Attraverso strumenti come Pentaho Data Integration, l’obiettivo resta quello di democratizzare l’ingegneria dei dati e il processo di data science. L’AI per l’apprendimento automatico è per tutte le aziende semplicemente un must-have del 2018.

Dati e AI
Gli esseri umani non riescono a stare al passo con la velocità con cui la tecnologia e le richieste dei clienti si muovono. Ecco perché sempre più aziende stanno sfruttando la potenza delle chatbot di intelligenza artificiale e di altri assistenti virtuali per gestire il flusso del lavoro quotidiano. Si stima che circa l’85% delle interazioni con i clienti entro il 2020 sarà completamente gestito dall’AI. Nel breve termine, vedremo una maggiore attenzione sull’allenamento della sensibilità dei robot, che permetterà agli umani di scaricare ancora più lavoro sulle spalle dei chatbot.

Se Alexa di Amazon ha recentemente implementato la sincronizzazione con Outlook e Google per aiutare gli utenti a tenere il passo con i propri impegni, un nuovo assistente virtuale di X.ai, Amy, risulta ad oggi affidabile tanto quanto un umano per piccole mansioni, come rispondere ai messaggi relativi a riunioni, pasti e chiamate senza mai avvisare il mittente che si tratta di un bot.

AI contro AI: siamo davvero al sicuro?
L’intelligenza artificiale intraprende azioni precise e mirate per neutralizzare nuovi cyber-attacchi man mano che emergono. Il 2018 sarà l’anno delle macchine che combattono con altre macchine, solo i migliori algoritmi vinceranno. Le applicazioni di sicurezza basate su AI possono leggere e comprendere eventuali falle di sicurezza, identificano cause, tendenze prevedendo possibili disagi ancor prima che si verifichino. È il caso della tecnologia IBM QRadar Security Intelligence Platform che fornisce l’architettura unificata per l’integrazione di SIEM (security information and event management), gestione dei log, rilevamento delle anomalie, analisi degli incidenti, risposta agli incidenti e gestione di configurazione e vulnerabilità.

Ma l’intelligenza artificiale sarà anche utilizzata per condurre attacchi informatici, l’apprendimento automatico sarà sfruttato dai criminali informatici per affinare le proprie tecniche di criminalità. I cyber delinquenti useranno l’intelligenza artificiale per attaccare ed esplorare le reti delle vittime, che in genere è la parte del lavoro più laboriosa dopo un’incursione.

intelligenza artificialeTempi maturi per il blockchain
Per chi non lo sapesse il blockchain il motore che dà vita al Bitcoin, si tratta di un database fondato su complessi algoritmi matematici; più semplicemente, può essere considerato come il libro contabile su cui sono registrate tutte le transazioni fatte dall’invenzione della moneta elettronica fino a oggi.

Secondo il CTO di Hitachi Vantara il blockchain sarà al centro delle scene nel 2018 per due motivi:

Il primo è l’uso delle criptovalute che, durante lo scorso anno, sono state largamente accettate come valuta stabile in paesi tormentati dall’iperinflazione. Giappone e Singapore hanno dichiarato che nel corso dei prossimi mesi creeranno criptovalute di proprietà gestite da banche e altre autorità. I consumatori potranno utilizzarle per pagamenti P2P, e-commerce e trasferimenti di fondi. Un grande progetto che avrà bisogno di aiuto per la realizzazione; molte banche dovranno rivolgersi alla blockchain per aiutarle a sviluppare la capacità necessaria per gestire gli account in criptovalute.

Il secondo è l’uso crescente di blockchain nel settore finanziario per processi di routine come le funzioni normative interne, la documentazione dei clienti e le registrazioni normative. Si prevede inoltre che i trasferimenti di fondi interbancari tramite registri blockchain si espanderanno nel 2018 e altri settori iniziano già a vedere le innumerevoli potenzialità in fatto, per esempio, di servizi di identità per assistenza sanitaria, governi, sicurezza alimentare o merci contraffatte.

Nel 2018 dobbiamo quindi aspettarci che la tecnologia si avvicini alla nostra vita quotidiana al punto di offuscare i confini tra uomo e macchina? No, siamo ancora lontani dalla realtà de L’uomo Bicentenario, piuttosto i tempi sono ormai maturi per una copiosa collaborazione tra intelligenza artificiale e umana, per portare benefici reali alla società.

Intelligenza Artificiale e chatbot: il futuro è già qui.

Intelligenza Artificiale e chatbot: il futuro è già qui.

Pronti per la prossima rivoluzione digitale?

Back to the future: è l’immagine della locandina del film di Zemeckis ad aprire l’incontro Chatbot – Get Ready for the Next Digital Revolution organizzato da Deloitte Digital e da Hej a Milano.
Al posto di ‘Doc’ Emmett Brown, alla guida della DeLorean c’è Andrea Febbraio, co-founder di Teads e lead investor di Hej!, agenzia creativa focalizzata sulla creazione di chatbot per brand.
E si parte tutti con lui, in viaggio con sognatori e scienziati pazzi, tra robot che imparano a camminare da soli e software in grado di scoprire per conto proprio le regole e i trucchi per giocare ad Atari Breakout. È il Deep Learning, bellezza.

Con 1.4 miliardi di smartphone venduti nel 2015 e 4.8 di utilizzatori entro la fine dell’anno in corso, siamo sempre più connessi e interconnessi, con persone e brand. È Luigi Esposito – Senior Manager di Deloitte Digital – a segnalare a tal proposito che il sorpasso è già avvenuto: la gente usa più i principali sistemi di messaggistica che i social network e sembra essere sempre meno interessata a nuove app. La strada da intraprendere è quindi quella dell’integrazione di servizi nei vari Whatsapp, Facebook Messenger e WeChat.
Si pensi che proprio sul Messenger di Zuckerberg, dal lancio ad aprile 2016 sono stati già sviluppati più di 35 mila chatbot; mentre Oracle ha pubblicato uno studio che prevede che, tra meno di 4 anni, più dell’80% dei brand utilizzeranno i chatbot per comunicare con i loro utenti.


Ruolo essenziale nel successo dei chatbot sarà l’inserimento di tale strumento all’interno di una chiara strategia di marketing. Sul punto lo stesso Esposito sottolinea che “Per rendere efficace il processo di lancio e adozione dei chatbot per le aziende, sarà necessario prima di tutto articolare una chiara value proposition, quindi limitare lo scope a specifici prodotti e/o servizi, assicurarsi di disporre di dati rilevanti e infine creare dei meccanismi di ‘learn & adapt’”. ‘Money follows eyeballs’, la finanza fiuta le opportunità e i fondi di Venture Capital hanno già investito in questo settore più di 170 milioni di dollari USA.
Dalla tavola rotonda con Hej!, TheBigBow, Sky, FCA, WeAreSocial e Kettydo a emergere è invece per tutti l’importanza della creatività a supporto della tecnologia. Un chatbot senza personalità è inutile: quella è la prossima sfida, su quello ci si batterà per conquistarsi fette di mercato.


Stefano Argiolas, co-founder e CEO di Hej!, spiega “puntiamo sulla creatività: abbiamo costruito un team composto da scrittori, storyteller e sceneggiatori per creare veri e propri personaggi, che abbiano una storia e una personalità definita in linea con il marchio. I brand potranno così interagire con i loro utenti in linguaggio naturale, ingaggiarli ed emozionarli”.
La rivoluzione è iniziata.