L’India ha presentato MANAS 1, un Brain Language Foundation Model addestrato su 60.000 ore di segnali EEG provenienti da oltre 25.000 pazienti, con l’obiettivo di individuare precocemente disturbi neurologici e psichiatrici.
Sviluppato da Intellihealth (NeuroDx) sotto la guida del neurologo Dr. Puneet Agarwal, ex professore dell’AIIMS, il modello è stato rilasciato open source su Hugging Face con il supporto computazionale della Indian AI Mission del Ministero dell’Elettronica e IT.
Con 400 milioni di parametri, MANAS 1 è progettato come modello fondazionale capace di interpretare l’attività elettrica cerebrale, creando la base per strumenti diagnostici dedicati a epilessia, demenza e altre patologie.
In un contesto segnato dalla carenza di specialisti in India, la piattaforma potrebbe supportare screening preliminari nei centri sanitari territoriali, riducendo il ritardo tra insorgenza dei sintomi e diagnosi.
Una versione evoluta, MANAS 2, è attesa nelle prossime settimane.
Link alla fonte:
https://timesofindia.indiatimes.com/india/india-unveils-manas-1-ai-trained-on-60000-hours-of-brainwaves-aims-to-detect-disorders-early/articleshow/128698521.cms
Tag: Medicina
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L’India lancia MANAS 1: il modello AI addestrato su “60.000 ore” di onde cerebrali per ottenere diagnosi neurologiche precoci
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Google usa l’AI per decifrare il “genoma oscuro” e spiegare come singole mutazioni causano malattie
Google DeepMind ha presentato AlphaGenome, un nuovo modello di intelligenza artificiale capace di interpretare le regioni non codificanti del DNA, che costituiscono oltre il 98% del genoma umano e un tempo erano considerate “ADN spazzatura”.
Pubblicato su Nature, il modello riesce a prevedere come variazioni anche di una sola lettera del DNA possano influenzare l’espressione genica, l’organizzazione tridimensionale del genoma e processi chiave come lo splicing.
AlphaGenome supera i limiti dei modelli precedenti combinando analisi su sequenze molto lunghe con una risoluzione a livello di singola base, permettendo di individuare meccanismi patologici nascosti, come nel caso della leucemia linfoblastica T.
Pur non essendo ancora uno strumento clinico personalizzato, rappresenta un importante passo avanti per la ricerca di base e per la comprensione delle origini molecolari di molte malattie.
Link alla fonte:
https://elpais.com/ciencia/2026-01-28/google-logra-predecir-con-su-ia-como-una-sola-letra-del-genoma-oscuro-puede-causar-enfermedades.html -
E mentre OpenAI e Anthropic si contendono la nicchia sanitaria, in Italia “Mia” porta l’intelligenza artificiale negli studi dei medici di famiglia
Nel 2026 l’intelligenza artificiale entra ufficialmente negli studi dei medici di famiglia italiani grazie a “Mia” (Medicina e Intelligenza Artificiale), una piattaforma finanziata dal Pnrr e destinata inizialmente a 1.500 camici bianchi.
Lo strumento supporta i professionisti su diagnosi, percorsi di cura, prescrizioni farmacologiche e attività di prevenzione, basandosi su fonti validate come linee guida e letteratura scientifica.
Il progetto è coordinato da Agenas e la gara per la piattaforma è stata vinta da BV Tech, con un investimento di 8,3 milioni di euro.
Dopo una fase di sperimentazione e formazione nel 2026, “Mia” sarà progressivamente estesa a migliaia di altri medici del Ssn, segnando un passo chiave nella digitalizzazione delle cure primarie.
L’iniziativa si inserisce, come abbiamo visto, in un contesto internazionale di crescente uso dell’AI in sanità, che vede protagonisti anche attori globali come OpenAI e Anthropic.Link alla fonte:
https://www.ilsole24ore.com/art/l-intelligenza-artificiale-sbarca-studi-medici-famiglia-mia-aiuto-diagnosi-e-prescrizioni-AIrv93o -
OpenAI lancia ChatGPT Health: uno spazio separato e sicuro per le informazioni mediche
OpenAI ha presentato ChatGPT Health (“salute”, in inglese), una nuova sezione del chatbot pensata, appunto, esclusivamente per temi di salute e medicina, separata dalle conversazioni standard.
L’obiettivo è offrire un ambiente più sicuro e riservato per gestire domande mediche, referti, ricette e dati sensibili, che non vengono utilizzati per l’addestramento dei modelli.
La piattaforma consente anche di collegare cartelle cliniche elettroniche (al momento solo negli Stati Uniti) e app di benessere come Apple Salute e MyFitnessPal, così da fornire risposte più contestualizzate.
Il sistema è stato sviluppato con il contributo di oltre 260 medici e valutato tramite HealthBench, un framework che simula la revisione clinica delle risposte.
OpenAI chiarisce però che ChatGPT Health non è uno strumento diagnostico e non sostituisce il parere di un medico.Link alla fonte:
https://www.wired.it/article/chatgpt-salute-come-funziona-nuova-sezione/ -
Un casco dotato di AI predice le crisi epilettiche con minuti di anticipo
Un team di ricercatori della Glasgow Caledonian University ha sviluppato un innovativo casco basato su intelligenza artificiale in grado di prevedere le crisi epilettiche con alcuni minuti di anticipo.
Il dispositivo analizza l’attività cerebrale e cardiaca per individuare i segnali che precedono un attacco, consentendo alle persone affette da epilessia di mettersi in sicurezza o avvisare i familiari.
Secondo il professor Hadi Larijani, che guida il progetto, la tecnologia potrebbe rivoluzionare la gestione della malattia restituendo fiducia e autonomia ai pazienti.
L’algoritmo, addestrato su migliaia di ore di dati EEG ed ECG, raggiunge un’accuratezza del 95% e fornisce anche un livello di confidenza per ogni previsione. Il progetto, sostenuto da UK Research and Innovation con 9 milioni di sterline, mira ora a una versione più leggera, wireless e adatta anche ai bambini, in attesa della certificazione come dispositivo medico.Link alla fonte:
https://www.somersetlive.co.uk/news/health/scientists-develop-ai-headset-predicts-10735521 -
L’AI intercetta il cancro al pancreas prima dei sintomi e salva vite
In Cina, un nuovo strumento di intelligenza artificiale chiamato PANDA sta permettendo di individuare tumori pancreatici in fase precoce analizzando TAC senza mezzo di contrasto, esami normalmente poco efficaci per questo scopo.
Il sistema, sviluppato da ricercatori affiliati ad Alibaba, ha già contribuito a diagnosticare decine di casi, molti dei quali in stadio iniziale, in pazienti che non presentavano sintomi evidenti.
Utilizzato in via sperimentale presso l’Affiliated People’s Hospital of Ningbo University, l’algoritmo analizza esami già prescritti, senza costi o radiazioni aggiuntive.
Nel 2025 lo strumento ha ottenuto lo status di “breakthrough device” dalla US Food and Drug Administration, accelerandone la revisione regolatoria.
Restano però aperti i dubbi su falsi positivi, accettazione dei pazienti e reale efficacia su larga scala.Link alla fonte:
https://www.omanobserver.om/article/1182106/opinion/ai-is-finding-deadly-tumours-that-doctors-might-miss -
Zuckerberg e Chan puntano sull’IA biologica per curare tutte le malattie
Mark Zuckerberg e Priscilla Chan hanno annunciato una svolta nella loro iniziativa filantropica: la Chan Zuckerberg Initiative (CZI) concentrerà ora le proprie risorse sulla biologia basata sull’intelligenza artificiale.
Il progetto chiave è Biohub, rete di laboratori tra San Francisco, New York e Chicago, che mira a unire ricerca biologica e IA per comprendere, simulare e ingegnerizzare le cellule umane.
CZI ha già acquisito la startup EvolutionaryScale, specializzata in modelli linguistici per la biologia, e ha creato un grande cluster GPU per analisi cellulari avanzate.
L’obiettivo finale è ambizioso: accelerare la scoperta di cure e prevenzioni per tutte le malattie entro questo secolo, trasformando il modo in cui scienza e tecnologia interagiscono nella medicina.Link alla fonte:
https://www.agi.it/economia/news/2025-11-06/progetto-zuckerberg-intelligenza-artificiale-per-curare-malattie-34051833/amp/ -
Google DeepMind crea un’AI che “legge” le cellule e svela nuovi bersagli contro i tumori “freddi”
Google DeepMind e l’Università di Yale hanno sviluppato Cell2Sentence Scale 27B (C2S-Scale), un modello di intelligenza artificiale da 27 miliardi di parametri in grado di interpretare il linguaggio cellulare per individuare nuovi approcci terapeutici contro i tumori refrattari alle immunoterapie.
L’AI, parte della piattaforma open source Gemma di Google, ha analizzato oltre 4.000 farmaci con un metodo chiamato dual-context virtual screen, identificando il composto silmitasertib come “potenziatore” della risposta immunitaria se combinato con interferone.
I risultati, inizialmente previsti dal modello e poi confermati in laboratorio, mostrano un incremento del 50% nella capacità delle cellule tumorali di esporre antigeni.
Tutti i dati e il codice sono stati pubblicati su Hugging Face e GitHub, aprendo nuove prospettive per la scoperta collaborativa di terapie oncologiche personalizzate.
Link alla fonte: