Intervista IA

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Guido Giordano intervista Claude (LLM realizzato da Anthropic) e Perplexity (chatbot AI e motore di ricerca conversazionale), ponendo loro le stesse domande sul significato di intuito clinico.

Claude

Guido: Ci sono affinità tra l’apprendimento pragmatico ed il deep learning?

Claude: Ci sono alcune interessanti affinità tra l'apprendimento pragmatico e il deep learning:

1. Apprendimento empirico: Sia l'apprendimento pragmatico che il deep learning si basano sull'apprendimento attraverso l'esperienza empirica, piuttosto che su regole predefinite o conoscenze teoriche.

2. Estrazione di caratteristiche: Entrambi gli approcci si focalizzano sull'estrazione automatica di caratteristiche rilevanti dai dati, senza una definizione a priori di ciò che è importante.

3. Adattabilità: Sia l'apprendimento pragmatico che il deep learning sono in grado di adattarsi a nuovi contesti e problemi, sfruttando la flessibilità dell'apprendimento basato sui dati.

4. Scalabilità: Grazie alla loro capacità di apprendere da grandi quantità di dati, sia l'apprendimento pragmatico che il deep learning possono essere scalati per affrontare problemi complessi e su larga scala.

Tuttavia, ci sono anche alcune differenze chiave:

1. Architettura: Il deep learning si basa su reti neurali profonde con molteplici strati di elaborazione, mentre l'apprendimento pragmatico può utilizzare una gamma più ampia di tecniche, come alberi decisionali, reti bayesiane, ecc.

2. Interpretabilità: Il deep learning è spesso criticato per la sua "scatola nera", ovvero la difficoltà di interpretare il processo di apprendimento interno alla rete neurale. L'apprendimento pragmatico può offrire una maggiore trasparenza e comprensibilità dei modelli.

3. Requisiti di dati: Il deep learning richiede generalmente grandi quantità di dati per ottenere buone prestazioni, mentre l'apprendimento pragmatico può essere più efficace con set di dati più piccoli.

In sintesi, nonostante alcune somiglianze concettuali, il deep learning e l'apprendimento pragmatico rappresentano due approcci distinti all'apprendimento automatico, ognuno con i propri punti di forza e debolezze a seconda del contesto applicativo.

Guido: Ci sono affinità tra l’acquisizione di esperienza clinica ed intuito clinico e l’apprendimento pragmatico?

Claude: Sì, ci sono alcune interessanti affinità tra l'acquisizione di esperienza clinica e intuito clinico, e l'apprendimento pragmatico:

1. Apprendimento empirico: Sia l'acquisizione di esperienza clinica che l'apprendimento pragmatico si basano sull'apprendimento attraverso l'esperienza pratica, piuttosto che su nozioni teoriche astratte.

2. Estrazione di pattern: Sia i professionisti sanitari che sviluppano intuito clinico, sia i sistemi di apprendimento pragmatico, imparano a riconoscere e sfruttare pattern e correlazioni all'interno di grandi quantità di dati.

3. Adattabilità: L'esperienza clinica e l'intuito permettono ai medici di adattarsi a nuovi casi e contesti, così come l'apprendimento pragmatico consente ai sistemi di adattarsi a nuove situazioni.

4. Importanza del contesto: Sia l'esperienza clinica che l'apprendimento pragmatico riconoscono l'importanza del contesto specifico nel determinare le migliori soluzioni.

5. Integrazione di conoscenze: Sia i professionisti sanitari che i sistemi di apprendimento pragmatico sono in grado di integrare diverse fonti di conoscenza (es. evidenze scientifiche, esperienze personali, input del paziente) per prendere decisioni ottimali.

Tuttavia, ci sono anche alcune differenze chiave:

1. Ruolo dell'intuizione: L'esperienza clinica e l'intuito dei professionisti sanitari hanno una componente di intuizione e "pensiero intuitivo" che è più difficile da replicare nei sistemi di apprendimento pragmatico.

2. Ragionamento contestuale: I professionisti sanitari sono in grado di considerare un contesto molto più ampio e complesso rispetto ai sistemi di apprendimento pragmatico, che tendono a basarsi su modelli più semplificati.

3. Fattori umani: L'esperienza clinica include anche aspetti come empatia, comunicazione e aspetti psicologici che sono più difficili da incorporare nei sistemi di apprendimento automatico.

In sintesi, ci sono diverse affinità concettuali tra l'acquisizione di esperienza clinica e intuito clinico, e l'apprendimento pragmatico, ma rimangono importanti differenze legate alla natura intrinsecamente umana dell'esperienza clinica.

Guido: Lo sviluppo dell’intuito clinico tramite l’esperienza clinica può essere intesa come una forma di apprendimento pragmatico?

Claude: Sì, lo sviluppo dell'intuito clinico attraverso l'esperienza pratica può essere considerato una forma di apprendimento pragmatico. Ci sono diverse analogie tra questi due concetti:

1. Apprendimento empirico: Sia l'apprendimento pragmatico che lo sviluppo dell'intuito clinico si basano sull'acquisizione di conoscenze e abilità attraverso l'esperienza pratica, piuttosto che sulla sola formazione teorica.

2. Estrazione di pattern: I professionisti sanitari con esperienza acquisiscono la capacità di riconoscere rapidamente pattern e correlazioni all'interno di grandi quantità di dati clinici, proprio come i sistemi di apprendimento pragmatico.

3. Adattabilità: L'intuito clinico permette ai medici di adattarsi rapidamente a nuovi casi e contesti, così come l'apprendimento pragmatico consente ai sistemi di adattarsi a situazioni diverse.

4. Importanza del contesto: Sia l'intuito clinico che l'apprendimento pragmatico riconoscono l'importanza del contesto specifico nel determinare le migliori soluzioni.

5. Integrazione di conoscenze: Sia i professionisti sanitari esperti che i sistemi di apprendimento pragmatico sono in grado di integrare diverse fonti di conoscenza per prendere decisioni ottimali.

Inoltre, il processo di sviluppo dell'intuito clinico attraverso l'esperienza pratica presenta molte caratteristiche tipiche dell'apprendimento pragmatico, come:

- Apprendimento incrementale e iterativo

- Capacità di generalizzazione a nuovi contesti

- Sfruttamento delle conoscenze tacite acquisite

- Bilanciamento tra esperienza passata e nuovi input

Quindi, si può affermare che lo sviluppo dell'intuito clinico attraverso l'esperienza clinica può essere considerato una forma di apprendimento pragmatico, in cui le conoscenze e le abilità vengono acquisite e raffinate in modo empirico e contestuale.

Guido: Se l’apprendimento pragmatico è affine al deep learning e lo sviluppo dell’intuito clinico è una forma di apprendimento pragmatico allora lo sviluppo dell’intuito clinico è affine al deep learning?

Claude: Sì, ci sono delle affinità tra lo sviluppo dell'intuito clinico e il deep learning, proprio perché entrambi possono essere considerati forme di apprendimento pragmatico.

Ecco alcune delle principali analogie:

1. Apprendimento basato sui dati: Sia il deep learning che lo sviluppo dell'intuito clinico si basano sull'apprendimento a partire da grandi quantità di dati, piuttosto che su regole prestabilite.

2. Estrazione di caratteristiche: Sia i sistemi di deep learning che i professionisti sanitari esperti sono in grado di identificare ed estrarre automaticamente le caratteristiche più rilevanti dai dati disponibili.

3. Capacità di generalizzazione: L'intuito clinico, come il deep learning, permette di applicare conoscenze e abilità acquisite a nuovi contesti e problemi.

4. Apprendimento incrementale: Sia lo sviluppo dell'intuito clinico che il training dei modelli di deep learning avvengono in modo graduale e iterativo, attraverso l'accumulo di esperienze.

5. Importanza del contesto: Sia l'intuito clinico che il deep learning riconoscono l'importanza del contesto specifico nel determinare le soluzioni ottimali.

Tuttavia, ci sono anche alcune differenze importanti:

1. Ruolo dell'interpretabilità: I modelli di deep learning sono spesso criticati per la loro scarsa interpretabilità, mentre l'intuito clinico si basa su processi decisionali più trasparenti e spiegabili.

2. Fattori umani: Lo sviluppo dell'intuito clinico include anche aspetti come empatia, comunicazione e fattori psicologici che sono difficili da replicare nei sistemi di deep learning.

3. Scalabilità: Il deep learning può essere scalato per affrontare problemi su larga scala, mentre l'intuito clinico si sviluppa su scala individuale.

Quindi, sì, si può affermare che ci sono diverse affinità tra lo sviluppo dell'intuito clinico e il deep learning, in quanto entrambi possono essere considerati forme di apprendimento pragmatico. Tuttavia, rimangono anche importanti differenze, soprattutto legate alla natura intrinsecamente umana dell'esperienza clinica.

Guido: Se lo sviluppo dell’intuito clinico è affine al deep learning, allora un sistema d’intelligenza artificiale è potenzialmente in grado di sviluppare intuito clinico. È così?

Claude: Sì, è plausibile che un sistema di intelligenza artificiale, basato su tecniche di deep learning, possa in linea di principio sviluppare una forma di "intuito clinico" comparabile a quello umano. Ecco alcune considerazioni a riguardo:

1. Apprendimento a partire dai dati: Così come i professionisti sanitari sviluppano il loro intuito clinico attraverso l'esperienza pratica, i sistemi di deep learning sono in grado di apprendere da grandi quantità di dati clinici e costruire modelli predittivi complessi.

2. Estrazione di pattern e correlazioni: Sia l'intuito clinico umano che i sistemi di deep learning hanno la capacità di individuare pattern e correlazioni all'interno di dati clinici, andando oltre le semplici regole prestabilite.

3. Capacità di generalizzazione: Così come l'intuito clinico permette ai medici di affrontare nuovi casi, i modelli di deep learning possono essere addestrati per generalizzare a situazioni diverse da quelle del training iniziale.

4. Apprendimento contestuale: Così come l'esperienza clinica umana richiede la comprensione del contesto, i sistemi di deep learning possono essere progettati per integrare informazioni contestuali nelle loro decisioni.

Tuttavia, ci sono alcune importanti limitazioni da tenere a mente:

1. Fattori umani e interpretabilità: L'intuito clinico umano è fortemente legato ad aspetti come empatia, comunicazione e processi decisionali intuitivi, che sono molto complessi da replicare fedelmente in sistemi artificiali.

2. Scalabilità e limiti delle risorse: Mentre l'intuito clinico umano si sviluppa gradualmente su scala individuale, lo sviluppo di un analogo "intuito clinico" in sistemi di IA potrebbe richiedere enormi quantità di dati e risorse computazionali.

3. Aspetti etici e di responsabilità: L'utilizzo di sistemi di IA per supportare decisioni cliniche solleva importanti questioni etiche e di responsabilità, che devono essere attentamente affrontate.

Quindi, in linea di principio, un sistema di intelligenza artificiale basato sul deep learning potrebbe sviluppare una forma di "intuito clinico" comparabile a quello umano. Tuttavia, questo rimane una sfida complessa, che richiede di affrontare con attenzione numerosi aspetti tecnici, etici e pratici.

Perplexity

Guido: Ci sono affinità tra l’apprendimento pragmatico ed il deep learning?

Perplexity: L'apprendimento pragmatico e il deep learning presentano affinità interessanti, nonostante appartengano a contesti molto diversi: il primo è un concetto linguistico e comunicativo, mentre il secondo è un approccio tecnologico nell'ambito dell'intelligenza artificiale.

Affinità tra apprendimento pragmatico e deep learning

1. Apprendimento attraverso l'esperienza

Entrambi i processi si basano sull'apprendimento attraverso l'esperienza. L'apprendimento pragmatico implica che gli individui acquisiscano competenze comunicative nel contesto sociale, comprendendo come utilizzare il linguaggio in modo adeguato a seconda delle situazioni e delle interazioni [2]. Allo stesso modo, il deep learning utilizza grandi quantità di dati per "imparare" a riconoscere modelli e relazioni, migliorando le proprie prestazioni man mano che riceve più informazioni [3][11].

2. Riconoscimento di schemi

Il deep learning è particolarmente efficace nel riconoscere schemi complessi nei dati, come immagini o sequenze di testo [1][4]. Analogamente, l'apprendimento pragmatico richiede la capacità di riconoscere e interpretare significati impliciti nelle interazioni linguistiche, come le emozioni o le intenzioni dietro le parole [2][6]. Entrambi i processi necessitano di un alto grado di astrazione e interpretazione.

3. Adattamento e flessibilità

Il deep learning può adattarsi a nuove informazioni senza necessità di una supervisione costante, apprendendo autonomamente dai dati che analizza [3][4]. In parallelo, la competenza pragmatica richiede agli individui di adattare il loro linguaggio e comportamento in base al contesto sociale e culturale, dimostrando flessibilità nelle interazioni [2][6].

4. Utilizzo di feedback

Nel deep learning, i modelli migliorano attraverso feedback derivanti dalle loro performance su set di dati [3][11]. Nella comunicazione pragmatica, gli individui apprendono anche attraverso feedback sociali, come le reazioni degli interlocutori alle loro espressioni linguistiche [2][6].

Conclusioni

In sintesi, nonostante le differenze fondamentali nei loro ambiti applicativi, l'apprendimento pragmatico e il deep learning condividono similitudini significative in termini di apprendimento esperienziale, riconoscimento di schemi, adattamento e utilizzo del feedback. Queste affinità possono offrire spunti interessanti per l'integrazione di tecniche di intelligenza artificiale nell'insegnamento delle competenze linguistiche e comunicative.

Citazioni:

[1] https://www.bigdata4innovation.it/intelligenza-artificiale/deep-learning-cose-ed-esempi-dellapprendimento-profondo%E2%80%A8/

[2] https://riviste.unimi.it/index.php/promoitals/article/download/5014/5080/17540

[3] https://aws.amazon.com/it/what-is/deep-learning/

[4] https://aws.amazon.com/it/compare/the-difference-between-machine-learning-and-deep-learning/

[5] https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/deep-learning-il-mistero-su-cui-scommettono-le-big-tech-che-ce-dietro/

[6] https://www.cambridgeitaly.it/blog/insegnare-la-pragmatica-ai-piu-piccoli-nell-era-digitale

[7] https://www.oracle.com/it/artificial-intelligence/machine-learning/what-is-deep-learning/

[8] https://blog.seeweb.it/machine-learning-vs-deep-learning-approcci-allapprendimento-e-differenze/

[9] https://rosa.uniroma1.it/rosa03/status_quaestionis/article/download/18792/17766/40100

[10] https://www.saperessere.com/kolb-gli-stili-apprendimento/

[11] https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/deep-learning/deep-learning-cose/

[12] https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/senza-maestri-vita-dura-per-il-deep-learning-come-macchine-e-umani-apprendono-senza-supervisione/

[13] https://www.treccani.it/enciclopedia/pragmatica_(Enciclopedia-dell'Italiano)/

[14] https://www.unicusano.it/blog/universita/deep-learning-cose-e-come-funziona/

[15] https://www.zerounoweb.it/analytics/deep-learning-dove-vanno-i-sistemi-intelligenti/

[16] https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_profondo

Guido: Ci sono affinità tra l’acquisizione di esperienza clinica ed intuito clinico e l’apprendimento pragmatico?

Perplexity: L'acquisizione di esperienza clinica e l'intuito clinico presentano affinità significative con l'apprendimento pragmatico, poiché tutti e tre i concetti coinvolgono processi di apprendimento e interazione sociale.

Affinità tra esperienza clinica, intuito clinico e apprendimento pragmatico

1. Apprendimento attraverso l'esperienza

L'esperienza clinica si costruisce attraverso l'interazione diretta con i pazienti, permettendo ai professionisti di apprendere da situazioni reali. Analogamente, l'apprendimento pragmatico si sviluppa attraverso l'interazione sociale e la comunicazione, dove gli individui apprendono a utilizzare il linguaggio in contesti specifici [1][2]. Entrambi i processi si basano su esperienze pratiche che arricchiscono le competenze comunicative e relazionali.

2. Intuizione come risultato di esperienze pregresse

L'intuito clinico è spesso il risultato di un accumulo di esperienze che consente ai professionisti di fare valutazioni rapide e informate sui pazienti. Questo processo intuitivo è simile all'apprendimento pragmatico, dove la capacità di interpretare segnali sociali e comportamentali si affina nel tempo attraverso l’esperienza [3][6]. Entrambi i fenomeni implicano una comprensione profonda delle dinamiche interpersonali.

3. Riconoscimento dei segnali non verbali

Sia nell'ambito clinico che nell'apprendimento pragmatico, il riconoscimento dei segnali non verbali è cruciale. I professionisti della salute devono interpretare le espressioni facciali, il tono di voce e altri indizi non verbali per comprendere meglio le esigenze dei pazienti [2][5]. Allo stesso modo, l'apprendimento pragmatico richiede la capacità di leggere e rispondere ai segnali non verbali nelle interazioni sociali.

4. Adattamento alle situazioni

Entrambi i processi richiedono un alto grado di adattamento alle circostanze. L'esperienza clinica insegna ai professionisti a modificare il loro approccio in base alle reazioni dei pazienti, mentre l'apprendimento pragmatico implica la capacità di adeguare la comunicazione in base al contesto sociale [4][5]. Questa flessibilità è fondamentale per una comunicazione efficace.

Conclusione

In sintesi, l'acquisizione di esperienza clinica e l'intuito clinico sono strettamente legati all'apprendimento pragmatico attraverso meccanismi comuni come l'apprendimento esperienziale, la capacità di intuire e interpretare segnali non verbali, e la necessità di adattamento alle situazioni comunicative. Queste affinità evidenziano come l'interazione sociale e la pratica siano essenziali sia nella salute che nella comunicazione quotidiana.

Citazioni:

[1] https://www.centroceral.com/it/psicoterapia-cognitivo-comportamentale/psicologia-disturbi-eta-evolutiva/comunicazione-sociale-pragmatica/39/

[2] https://infodsa.it/disturbi/socio-pragmatico

[3] https://www.stateofmind.it/2022/12/intuizione-psicoanalisi/

[4] https://www.psicologiacontemporanea.it/blog/teoria-e-pragmatica-del-cambiamento/

[5] https://www.associazioneumbrella.com/2019/10/10/autismo-e-comunicazione-pragmatica/

[6] https://www.iris.unicampus.it/retrieve/0e82581b-217d-4ef5-859d-58d5317400b9/DT_144_CampanozziLauraLeondina.pdf

[7] https://iris.unito.it/retrieve/56efd6af-32c2-49b6-9199-26479dedcc48/11169.4%20Libro%20Cristina%20Coggi.pdf

[8] https://www.giurisprudenza.unifi.it/upload/sub/scdidattica/cliniche-legali/CLINICHE%202023/La%20formazione%20del%20giurista%20attraverso%20l%E2%80%99insegnamento%20clinico%20del%20diritto%20per%20LLC.pdf

Guido: Lo sviluppo dell’intuito clinico tramite l’esperienza clinica può essere inteso come una forma di apprendimento pragmatico?

Perplexity: Lo sviluppo dell'intuito clinico attraverso l'esperienza clinica può essere effettivamente inteso come una forma di apprendimento pragmatico. Entrambi i processi coinvolgono l'acquisizione di competenze pratiche e la capacità di interpretare segnali e situazioni in contesti specifici.

Affinità tra intuizione clinica e apprendimento pragmatico

1. Apprendimento esperienziale

L'intuito clinico si sviluppa attraverso un accumulo di esperienze pratiche, dove il professionista della salute impara a riconoscere schemi e segnali nei pazienti. Questo processo è simile all'apprendimento pragmatico, che si basa sull'interazione sociale e sull'uso del linguaggio in contesti reali. Entrambi richiedono un'esperienza diretta per affinare le capacità decisionali e comunicative.

2. Interpretazione dei segnali non verbali

Nella pratica clinica, l'intuito consente ai medici di cogliere comunicazioni non esplicite, come espressioni facciali o toni di voce, che possono influenzare la diagnosi e il trattamento. Analogamente, l'apprendimento pragmatico implica la capacità di comprendere il significato implicito delle interazioni linguistiche, dove il contesto gioca un ruolo cruciale nel determinare il senso delle parole.

3. Adattamento alle situazioni

Entrambi i processi richiedono flessibilità e capacità di adattamento. Un clinico esperto sa modificare il proprio approccio in base alle reazioni del paziente, mentre nell'apprendimento pragmatico è fondamentale adeguare la comunicazione al contesto e alle esigenze degli interlocutori. Questa adattabilità è essenziale per una pratica efficace sia in medicina che nelle interazioni quotidiane.

4. Uso del feedback

L'intuito clinico si affina anche grazie al feedback ricevuto dai pazienti e dalle situazioni cliniche. Questo è parallelo al modo in cui le competenze pragmatiche si sviluppano attraverso l'interazione sociale, dove le risposte degli interlocutori forniscono informazioni utili per migliorare la comunicazione futura.

Conclusione

In sintesi, l'intuito clinico, sviluppato tramite l'esperienza clinica, può essere considerato una forma di apprendimento pragmatico poiché entrambi i fenomeni coinvolgono l'acquisizione di competenze pratiche attraverso l'interazione con il mondo reale. L'integrazione di tali approcci può migliorare significativamente la qualità della cura e la comunicazione nel contesto sanitario.

Citazioni:

[1] https://www.performat.it/pubblicazioni-articoli/lintuizione/

[2] https://www.medicinaintegratanews.it/il-medico-pragmatico/

[3] https://www.boa.unimib.it/retrieve/e39773b1-c9e9-35a3-e053-3a05fe0aac26/phd_unimib_599387.pdf

[4] https://www.stateofmind.it/2022/12/intuizione-psicoanalisi/

[5] https://www.logopedistatrento.it/disordine-pragmatico-della-comunicazione/

[6] https://www.cambridgeitaly.it/blog/insegnare-la-pragmatica-ai-piu-piccoli-nell-era-digitale

[7] https://www.iris.unicampus.it/retrieve/0e82581b-217d-4ef5-859d-58d5317400b9/DT_144_CampanozziLauraLeondina.pdf

[8] https://www.erickson.it/it/mondo-erickson/conosciamo-meglio-il-disturbo-socio-pragmatico-comunicativo

Perplexity: Sì, si può argomentare che lo sviluppo dell'intuito clinico, attraverso l'esperienza clinica, sia affine al deep learning, considerando le similitudini nei processi di apprendimento e nelle modalità di interpretazione delle informazioni.

Affinità tra intuizione clinica e deep learning

1. Apprendimento attraverso l'esperienza

L'intuito clinico si sviluppa mediante l'accumulo di esperienze pratiche nel contesto medico. I professionisti della salute affinano la loro capacità di prendere decisioni rapide e informate basandosi su situazioni precedenti. Questo è parallelo al deep learning, dove i modelli apprendono da grandi quantità di dati e migliorano le loro prestazioni attraverso l'analisi continua delle informazioni[1][4]. Entrambi i processi richiedono un'esposizione ripetuta a situazioni reali per costruire competenze e intuizioni.

2. Riconoscimento di schemi

Nel deep learning, i modelli sono progettati per riconoscere schemi complessi nei dati, come immagini o sequenze. Allo stesso modo, l'intuito clinico implica la capacità di riconoscere segnali e schemi nei pazienti, come sintomi o comportamenti, che possono non essere immediatamente evidenti. Questo processo di riconoscimento è cruciale per formulare diagnosi accurate e piani di trattamento [6].

3. Adattamento alle situazioni

Entrambi i fenomeni richiedono un alto grado di adattamento. I clinici devono modificare il loro approccio in base alle reazioni dei pazienti e alle circostanze cliniche, simile a come i modelli di deep learning si adattano ai dati in ingresso per migliorare le loro previsioni. Questa flessibilità è essenziale per affrontare la variabilità e la complessità delle situazioni che si presentano [5][8].

4. Uso del feedback

L'intuito clinico si affina anche grazie al feedback derivante dalle interazioni con i pazienti e dai risultati delle decisioni prese. Analogamente, nel deep learning, i modelli utilizzano il feedback per ottimizzare le loro prestazioni, apprendendo dai successi e dagli errori [1][6]. Questo ciclo di apprendimento continuo è fondamentale in entrambi i contesti.

Conclusione

In sintesi, lo sviluppo dell'intuito clinico può essere considerato affine al deep learning poiché entrambi i processi coinvolgono l'apprendimento esperienziale, il riconoscimento di schemi complessi, l'adattamento alle situazioni e l'uso del feedback. Queste affinità suggeriscono che le metodologie di apprendimento utilizzate nel deep learning possano offrire spunti utili per comprendere meglio come si sviluppa l'intuito clinico nella pratica medica.

Citazioni:

[1] https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/senza-maestri-vita-dura-per-il-deep-learning-come-macchine-e-umani-apprendono-senza-supervisione/

[2] https://www.boa.unimib.it/retrieve/e39773b1-c9e9-35a3-e053-3a05fe0aac26/phd_unimib_599387.pdf

[3] https://iris.unibs.it/retrieve/ddc633e4-6547-4e2e-e053-3705fe0a4c80/Tesi%20PhD%20Putelli%20NoDatiSens.pdf

[4] https://it.wikipedia.org/wiki/Apprendimento_profondo

[5] https://www.iris.unicampus.it/retrieve/0e82581b-217d-4ef5-859d-58d5317400b9/DT_144_CampanozziLauraLeondina.pdf

[6] https://www.ibm.com/it-it/topics/deep-learning

[7] https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/deep-learning-sotto-attacco-lo-scontro-tra-razionalisti-e-empiristi-sulla-nuova-ai/

[8] https://www.stateofmind.it/2022/12/intuizione-psicoanalisi/

[9] https://arts.units.it/retrieve/dc9ab65c-79bb-4ff9-904e-763142e1a1f1/CIRD27_online.pdf

[10] https://www.bigdata4innovation.it/intelligenza-artificiale/deep-learning-cose-ed-esempi-dellapprendimento-profondo%E2%80%A8/

[11] https://www.zerounoweb.it/analytics/deep-learning-dove-vanno-i-sistemi-intelligenti/

[12] http://elea.unisa.it/jspui/bitstream/10556/1206/1/tesi%20P.%20Rocca%20Comite%20Mascambruno.pdf

Guido: Se lo sviluppo dell’intuito clinico è affine al deep learning, allora un sistema d’intelligenza artificiale è potenzialmente in grado di sviluppare intuito clinico. È così?

Perplexity: L'idea che un sistema di intelligenza artificiale (IA) possa sviluppare un "intuito clinico" è intrigante e si basa su alcune affinità tra l'intuito clinico, l'apprendimento pragmatico e il deep learning. Tuttavia, ci sono anche delle limitazioni significative da considerare.

Affinità tra IA e intuizione clinica

1. Apprendimento dai dati

I sistemi di deep learning sono progettati per apprendere da grandi quantità di dati, identificando schemi e relazioni che potrebbero non essere immediatamente evidenti. Questo processo è simile a come i clinici sviluppano il loro intuito attraverso l'esperienza pratica, accumulando conoscenze e competenze nel tempo. Entrambi i processi si basano sull'analisi di informazioni complesse per prendere decisioni informate [4][5].

2. Capacità di riconoscimento dei segnali

L'intuito clinico implica la capacità di riconoscere segnali non verbali e comunicazioni latenti nei pazienti, che possono influenzare la diagnosi e il trattamento. I modelli di IA, in particolare quelli utilizzati nell'analisi dei dati clinici, possono anche essere programmati per identificare segnali simili nei dati, come sintomi o comportamenti anomali [2][3].

3. Adattamento e feedback

Sia i clinici che i sistemi di IA devono adattarsi alle nuove informazioni. I clinici affinano il loro intuito attraverso feedback dalle interazioni con i pazienti, mentre i modelli di deep learning migliorano le loro prestazioni attraverso l'analisi continua dei risultati ottenuti [6][9]. Questo ciclo di apprendimento è fondamentale per entrambi.

Limitazioni dell'IA rispetto all'intuito clinico

1. Comprensione del contesto umano

L'intuito clinico non si basa solo su dati e schemi; comprende anche una profonda comprensione del contesto umano, delle emozioni e delle dinamiche relazionali. I modelli di IA, pur essendo in grado di analizzare dati complessi, mancano della capacità di comprendere appieno le sfumature emotive e contestuali che influenzano le interazioni umane [3][6].

2. Processo decisionale intuitivo

L'intuito clinico spesso implica processi decisionali rapidi e istintivi, basati su esperienze passate e intuizioni personali. Sebbene l'IA possa fare previsioni basate su dati storici, non possiede l'elemento umano dell'intuizione che deriva dall'esperienza soggettiva e dalla sensibilità emotiva [5][8].

3. Limitazioni etiche e pratiche

L'implementazione dell'IA in ambito clinico solleva anche questioni etiche riguardanti la responsabilità nelle decisioni mediche e la necessità di supervisione umana. L'intuizione clinica è spesso supportata da una relazione terapeutica che l'IA non può replicare completamente [2][6].

Conclusione

In sintesi, mentre un sistema di intelligenza artificiale può sviluppare capacità simili all'intuito clinico attraverso l'apprendimento dai dati e il riconoscimento dei segnali, ci sono limitazioni significative legate alla comprensione del contesto umano e alla natura del processo decisionale intuitivo. Pertanto, sebbene l'IA possa supportare i professionisti nella pratica clinica, non può sostituire completamente l'intuito clinico umano.

Citazioni:

[1] https://iris.unibs.it/retrieve/ddc633e4-6547-4e2e-e053-3705fe0a4c80/Tesi%20PhD%20Putelli%20NoDatiSens.pdf

[2] https://www.ipsico.it/news/lintelligenza-artificiale-in-psicologia-e-psichiatria/

[3] https://www.performat.it/pubblicazioni-articoli/lintuizione/

[4] https://www.ibm.com/it-it/topics/deep-learning

[5] https://www.marionegri.it/magazine/intelligenza-artificiale-medicina

[6] https://www.stateofmind.it/2022/12/intuizione-psicoanalisi/

[7] https://arts.units.it/retrieve/dc9ab65c-79bb-4ff9-904e-763142e1a1f1/CIRD27_online.pdf

[8] https://www.corrierecomunicazioni.it/pa-digitale/e-health/intelligenza-artificiale-per-la-diagnosi-avanzata-boom-di-progetti/

[9] https://www.zerounoweb.it/analytics/deep-learning-dove-vanno-i-sistemi-intelligenti/

[10] https://aiknowyou.ai/intelligenza-artificiale-medicina-rivoluzione/

[11] http://elea.unisa.it/jspui/bitstream/10556/1206/1/tesi%20P.%20Rocca%20Comite%20Mascambruno.pdf