Intelligenza artificiale generativa e Life Science

Questo post di blog è il primo di una serie dedicata a intelligenza artificiale generativa e Life Science, con particolare attenzione alle implicazioni per il settore e per i servizi di traduzione in ambito Life Science. Esamineremo le tecnologie di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT e la traduzione automatica neurale. Faremo anche il punto sullo stato attuale e vedremo qualche anticipazione sui potenziali casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nei nostri settori.

Lo stato attuale dell'intelligenza artificiale generativa e del settore Life Science

Probabilmente sapete più di quanto pensiate sull'intelligenza artificiale generativa. Quasi sicuramente avete sentito parlare di ChatGPT, che ha iniziato a fare notizia dalla fine del 2022. Probabilmente avete interagito anche con chatbot di intelligenza artificiale, magari senza esserne consapevoli. Se di recente avete "chattato" online con un agente del servizio clienti, ci sono buone probabilità che non fosse un essere umano.

Secondo alcune stime, circa il 70% delle interazioni con il servizio clienti viene ora gestito completamente dall'intelligenza artificiale. Messenger di Facebook ha oltre 300.000 chatbot in uso attivo. La tendenza è particolarmente diffusa in settori come la vendita al dettaglio online. Vale la pena esplorarne le ragioni. Molte domande dei clienti in questi ambienti sono:

• Semplici
• Ripetitive
• Relativamente urgenti

Le richieste più complesse richiedono ancora competenze e valutazioni umane. Tuttavia, i chatbot sono abbastanza abili nella conversazione da poter eseguire una sorta di scrematura. Solo i clienti che non riescono a ottenere una risposta rapida e soddisfacente dall'intelligenza artificiale si rivolgono a un operatore umano per assistenza.

Leader aziendali e investitori stanno prestando molta attenzione a questi sviluppi. Sfortunatamente, alcuni giungono a conclusioni errate. I primi esperimenti sembrano dimostrare che l'intelligenza artificiale possa essere implementata con successo in ruoli limitati, con un conseguente miglioramento della disponibilità dei servizi e delle opzioni a disposizione dei clienti. Restano comunque i clienti con problemi complessi o forti preferenze. Come pure resta la necessità di intervento umano. Con l'intelligenza artificiale è possibile allocare i costi in modo più efficiente, ma non eliminarli.

Nel settore Life Science, i vincoli normativi e la cultura tradizionalmente incentrata sulla sicurezza hanno ritardato l'adozione della tecnologia. Tuttavia, l'innovazione è la linfa vitale del settore. Sia per gli innovatori che per gli stakeholder, una tecnologia potenzialmente rivoluzionaria come sembra essere l'intelligenza artificiale è impossibile da ignorare. È possibile sfruttare l'intelligenza artificiale per raggiungere pazienti e mercati più rapidamente? È possibile introdurre l'uso della tecnologia in modo sicuro?

Lionbridge, fornitore di servizi linguistici per le principali organizzazioni del settore Life Science, sta esaminando questo aspetto. A quanto pare, abbiamo un vantaggio importante. Strumenti come ChatGPT hanno attirato molto l'attenzione di recente. Ma le tecnologie sottostanti, ovvero i Large Language Model (LLM) e l'intelligenza artificiale generativa, non sono una novità. Lionbridge ne fa uso da molti anni. Abbiamo acquisito una notevole esperienza su ciò che queste tecnologie possono fare. Stiamo anche esplorando attivamente quelle che potrebbero essere le potenzialità future.

Cosa ci riserva il futuro: intelligenza artificiale generativa e settore Life Science

Negli anni trascorsi a integrare l'intelligenza artificiale nei processi incentrati sulla qualità abbiamo imparato molte lezioni preziose. Ora vediamo emergere modelli familiari in altri settori. Ancora una volta, i chatbot del servizio clienti sono un esempio istruttivo. Come stanno scoprendo le organizzazioni che implementano queste soluzioni, l'intelligenza artificiale è più efficace quando elimina gli attriti e accelera le decisioni critiche da parte di esperti umani.

Ciò significa che gli strumenti di intelligenza artificiale non possono essere implementati senza una stretta supervisione? Niente affatto. Significa semplicemente che sono necessarie scelte consapevoli. Queste scelte devono essere fatte in base alla natura del contenuto e alle esigenze del pubblico di riferimento. Quando il pubblico di riferimento include pazienti o autorità di regolamentazione, adottiamo ovviamente un approccio conservativo. Quando i risultati sono meno critici, offriamo le scelte appropriate. Questo approccio per noi è stato molto utile e crediamo che possa essere replicato su scala più vasta.

Ecco alcune delle aree che esamineremo:

Analisi e classificazione di set di contenuti di grandi dimensioni: i sistemi LLM e di apprendimento automatico sono progettati per trovare modelli significativi in set di dati di grandi dimensioni. I ricercatori stanno già esaminando alcune applicazioni relativamente ovvie di queste tecnologie. Nel campo della diagnostica per immagini, è sempre più evidente il ruolo importante che può avere l'apprendimento automatico. In questi contesti, piuttosto che sostituire il giudizio dei medici esperti, l'intelligenza artificiale serve da supporto.

Miglioramento dell'accessibilità dei dati clinici: di recente, le autorità di regolamentazione e i gruppi di patrocinio dei pazienti hanno compiuto progressi significativi nel consentire ai pazienti e ai non addetti ai lavori di accedere ai dati clinici relativi alle decisioni normative e alle scelte terapeutiche per i pazienti e di comprenderli. In particolare, per produrre informazioni affidabili in un linguaggio appropriato sono necessarie competenze specializzate nella comunicazione scientifica e la conoscenza degli standard e delle best practice pertinenti. Ancora una volta, è improbabile che i sistemi di intelligenza artificiale sostituiscano presto queste competenze. Possono però aiutare a espandere la gamma e il tipo di contenuti accessibili.

Individuazione di informazioni non note: l'esecuzione di meta-analisi di diversi studi scientifici è da tempo riconosciuta come un mezzo per ricavare risultati statisticamente affidabili da più studi che singolarmente possono essere soggetti a controversie a causa di dimensioni del campione, metodi o bias. Una limitazione evidente della meta-analisi è che può individuare solo i modelli che cerca intenzionalmente. I sistemi di apprendimento automatico hanno il potenziale per identificare i modelli significativi al di là di quelli intenzionalmente valutati o correlati.

Individuazione e classificazione dei contenuti: una sfida che Lionbridge e i suoi clienti devono spesso affrontare è legata al fatto che tipi di contenuti diversi richiedono servizi linguistici differenti. Ciò è particolarmente vero per il settore Life Science. Molti servizi forniti per i contenuti soggetti a normative (ad esempio le revisioni cliniche) non sono necessari per testi di marketing online o manuali di formazione interna. Per classificare i contenuti e indirizzarli verso i canali di servizio appropriati sono necessari molto tempo e risorse qualificate. Lionbridge sta già lavorando per eliminare queste inefficienze usando le tecnologie di intelligenza artificiale. Prevediamo che questi sviluppi subiranno un'accelerazione nei prossimi mesi.

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