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L'IA ha svelato l'errore: perché lo stesso farmaco può far bene a un uomo e male a una donna · Studenti.it

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Speaker 2: Per molti anni, i farmaci sono stati testati soprattutto su
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Speaker 2: uomini adulti, escludendo spesso donne, bambini e anziani. Questo approccio
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Speaker 2: ha portato a sottovalutare o non capire bene gli effetti
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Speaker 2: collaterali delle medicine su molte persone, in particolare sulle donne. Oggi,
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Speaker 2: nella farmacovigilanza, cioè nella raccolta delle segnalazioni di reazioni avversi
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Speaker 2: ai farmaci, il ruolo dell'intelligenza artificiale sta diventando fondamentale. Un
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Speaker 2: esempio è l'algoritmo AwareDX, sviluppato dalla Columbia University. Questo sistema
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Speaker 2: analizza decenni di dati sugli effetti collaterali raccolti da pazienti,
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Speaker 2: medici e aziende, creando gruppi bilanciati tra uomini e donne.
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Speaker 2: In questo modo trova differenze nei rischi tra i due
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Speaker 2: sessi e aiuta a ridurre i pregiudizi che ci sono
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Speaker 2: nei dati tradizionali. Il lavoro di AwareDX ha già portato
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Speaker 2: alla scoperta di più di 20.000 possibili effetti diversi dei farmaci,
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Speaker 2: tra uomini e donne. I risultati sono stati confrontati anche
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Speaker 2: con studi genetici, confermando la validità del metodo. Questo cambiamento
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Speaker 2: è importante perché permette di aggiornare più velocemente le informazioni
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Speaker 2: sui farmaci, personalizzare le cure e progettare studi clinici più
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Speaker 2: attenti alle differenze individuali. Tuttavia, resta fondamentale una supervisione umana
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Speaker 2: e regole chiare per garantire la privacy e la sicurezza
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Speaker 2: dei dati. L'intelligenza artificiale non sostituisce il medico, ma può
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Speaker 2: diventare un alleato per una sanità più giusta e personalizzata.