fbpx Gruppi sanguigni: diagnosi istantanea | Page 2 | Scienza in rete

Gruppi sanguigni: diagnosi istantanea

Read time: 1 min

Sviluppato un sistema veloce, pratico ed economico per rilevare in maniera istantanea il gruppo sanguigno delle persone durante il prelievo. I dettagli di questa innovativa tecnica sono stati pubblicati dal Gil Garnier, della Monash University di Victoria (Australia), sulla rivista Analytical Chemistry.

Determinare il gruppo sanguingo di una persona è di fondamentale importanza per effettuare le trasfusioni. Attualmente ciò viene fatto attraverso l’utilizzo di strumenti costosi che spesso mancano negli ospedali delle zone più povere del mondo, limitando così questo genere di cure.

Gli studi di Garner hanno portato allo sviluppo di piccole strisce di carta impregnate di anticorpi diretti contro quegli antigeni tipici di ogni gruppo sanguigno. Il contatto tra il sangue e gli anticorpi è in grado di generare differenti colori, che indicano il gruppo sanguigno in questione, con un’affidabilità identica alle più costose tecniche.

 Analytical Chemistry, 2010; 82 (10): 4158

Autori: 
Sezioni: 
MEDICINA

prossimo articolo

LLM e ricerca scientifica: opportunità, rischi e controlli

disegno di ricercatore al computer

Come integrare i modelli linguistici di grandi dimensioni nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità? Gli LLM sono utili quando velocizzano lavoro ripetitivo e preparatorio. Diventano rischiosi quando il loro output entra direttamente nel processo di validazione o nella decisione scientifica. La questione da porre non è se ma come integrarli nel processo scientifico senza comprometterne l'integrità.

Immagine di copertina realizzata con ChatGPT

Nel discorso pubblico, intelligenza artificiale e Large Language Model (LLM) vengono spesso usati come sinonimi. Non lo sono. L'IA è il campo più ampio che comprende tecniche diverse — dai sistemi simbolici all'apprendimento automatico, dalla visione artificiale alla robotica, fino ai modelli generativi. Gli LLM sono una classe specifica di questi sistemi: modelli addestrati su grandi quantità di testo e, sempre più spesso, di dati multimodali, capaci di produrre risposte linguisticamente plausibili, codice, sintesi, classificazioni e proposte operative.