L'IA è sempre più utilizzata per diagnosi mediche, monitoraggio dei pazienti e operazioni ospedaliere, ma solleva preoccupazioni sulla privacy e la necessità di deployment on-premise per proteggere i dati sensibili.
Due casi americani rivelano il lato oscuro dell’automazione clinica. A New York, infermieri denunciano di essere stati scalzati da algoritmi. In Minnesota, un ex dirigente della Mayo Clinic sostiene che il software non era affidabile. Mentre l’intell...
Il framework iLENS unisce modelli linguistici e mixture-of-experts per prevedere l'Alzheimer in modo trasparente. Un passo avanti che rende inevitabile il deployment on-premise, dove privacy e interpretabilità sono prerequisiti normativi.
Basato su Qwen3.5, il nuovo modello da 27 miliardi di parametri promette prestazioni mediche superiori a MedGemma. Per gli ospedali, significa poter gestire dati sensibili in locale, evitando il cloud. Ma i trade-off hardware e di validazione clinica...
Uno studio su 7.929 domande mostra che la Retrieval-Augmented Generation migliora drasticamente l'accuratezza degli LLM nella sanità pubblica, consentendo a modelli open-weight più piccoli di eguagliare o superare controparti molto più grandi. L'anal...
