AI sempre più responsabile nel settore sanitario
Visual AI, INSERM ed Expert.ai presentano una soluzione di intelligenza artificiale in grado di garantire trasparenza ed explainability per trasformare la ricerca biomedica senza compromettere rigore scientifico, tracciabilità e supervisione da parte degli esperti.
Expert.ai ha partecipato alla presentazione di significativi progressi nel campo della ricerca biomedica nel corso della conferenza “AI for Healthcare – Longevity & Wellness” che si è svolta il 23 aprile 2026 a Genova. Durante l’evento, Visual AI, una start-up francese specializzata in intelligenza artificiale per la ricerca biomedica, e INSERM, l’Istituto Nazionale Francese di Sanità e Ricerca Medica, hanno presentato congiuntamente un’innovativa soluzione di intelligenza artificiale, sviluppata in collaborazione con Expert.ai, progettata per migliorare la ricerca attraverso un’AI spiegabile (explainable), tracciabile e supervisionata da esperti del settore.
La conferenza, organizzata da Fusion AI Labs, centro di eccellenza nella ricerca sull’AI applicata (joint venture fra Expert.ai, azionista di maggioranza, e AI Fusion Holding), ha riunito leader ed esperti nell’ambito di sanità, scienza e AI con l’obiettivo di presentare innovazioni pratiche e concrete.
Dalle esigenze cliniche alla conoscenza biomedica su larga scala
La soluzione presentata da Visual AI e INSERM trae origine da un’iniziativa clinica avviata nel 2022 presso un importante centro oncologico europeo, a supporto della ricerca sulle malattie rare e dell’interpretazione genomica. In seguito allo sviluppo di un PoC con partner accademici e clinici tra il 2023 e il 2025, il progetto si è evoluto in una piattaforma basata su knowledge graph in grado di abilitare gli esperti a strutturare, esplorare e analizzare la conoscenza biomedica su larga scala.
Conoscenze sempre più ampie e approfondite grazie a un’AI visiva, comprensibile e affidabile
Durante la conferenza, Maxence Guichard di Visual AI e il Dott. Juan Carlos Rengifo Gonzalez del laboratorio SABNP, unità di ricerca di INSERM che si occupa della struttura e della funzione dei complessi RNA:proteine con l’obiettivo di promuovere applicazioni in medicina e biotecnologia, hanno dimostrato come con la piattaforma di AI si possa trasformare la letteratura scientifica in conoscenza visiva strutturata, consentendo agli esperti di:
- identificare relazioni tra malattie, terapie, geni ed effetti collaterali avversi;
- migliorare la ricerca sulle malattie rare e sulla genomica;
- ridurre i casi di allucinazione dell’AI, sfruttando comprensione semantica e reasoning sui dati;
- garantire completa tracciabilità e verificabilità delle fonti;
- assicurare la supervisione da parte degli esperti, con particolare attenzione ai contesti sanitari critici.
Combinando semantica, knowledge graph e reasoning, la soluzione offre un’alternativa trasparente ai tradizionali sistemi di AI “a scatola nera”.
Il Dott. Rengifo Gonzalez ha sottolineato l’importanza dell’explainability (spiegabilità) e della fiducia scientifica nei confronti dell’adozione dell’AI in ambito sanitario, mentre Maxence Guichard ha dimostrato come il framework di ragionamento visivo di Visual AI consenta a ricercatori e clinici di mantenere il pieno controllo sul processo analitico.
Validazione scientifica e clinica
La soluzione è stata valutata sia da parte di ricercatori di INSERM sia da esperti dell’Ospedale Kremlin Bicêtre di Parigi.
Il feedback dei valutatori clinici ha evidenziato il valore pratico della piattaforma:
“Il pieno controllo sull’analisi fa sì che il sistema non sembri una scatola nera.”
Jérôme Bouligand, Responsabile di Medicina Genomica e Farmacogenomica, Ospedale Bicêtre APHP; Università Paris-Saclay e Unità 1185 di INSERM
“Oltre all’essenziale tracciamento delle fonti, l’approccio visivo e ibrido rappresenta un vantaggio estremamente significativo.”
Kenneth Chappell, Dott. di Ricerca in Scienze Farmacologiche, Ospedale APHP di Bicêtre; Università Paris-Saclay e Unità 1185 di INSERM
Il supporto strategico di Expert.ai
Expert.ai ha sostenuto il progetto fin dai suoi inizi, contribuendo con la propria esperienza nell’AI neuro-simbolica e nell’explainable reasoning. Trasformando la letteratura biomedica in conoscenza strutturata e fruibile, l’iniziativa evidenzia come con l’AI si possa passare da ricerca a impatto concreto, mantenendo al contempo affidabilità, conformità e rigore scientifico: un framework pratico per il futuro dell’AI in sanità, che potenzia il processo decisionale degli esperti anziché sostituirlo.
Christophe Aubry, Global Head of Life Sciences & Healthcare di Expert.ai, ha commentato: “Siamo orgogliosi di supportare un’iniziativa che dimostra come un’AI trasparente e spiegabile possa accelerare responsabilmente la ricerca biomedica, preservando al contempo il rigore scientifico, la tracciabilità e la supervisione degli esperti quali condizioni necessarie e imprescindibili in ambito sanitario”.
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