AI applicata · Sanità
Architettura di AI companion per pazienti anziani
Un’architettura di AI companion per pazienti anziani, progettata per un deployment privacy by design negli ambienti di cura regolati. Costruita su Nexus MDS Core. Pensata per scalare, non ancora in distribuzione pubblica.
La sfida
La missione di HumanIA Care è colmare il divario digitale per i pazienti anziani. Il team di prodotto aveva una visione chiara: un companion conversazionale capace di rispondere a domande sulla salute, aiutare nelle attività quotidiane e adattarsi al lessico e ai tempi di ogni utente. Il sistema doveva essere affidabile con poca banda, gestire un parlato rumoroso e non confondere mai utenti con scarsa tolleranza per gli errori della tecnologia.
Il contesto sanitario aggiungeva un vincolo ulteriore: ogni risposta doveva essere fondata sulle fonti, verificabile e coerente con le linee guida cliniche. I contenuti allucinati non erano un modo di fallire accettabile. Il deployment sovrano, con dati, identità e audit dentro il perimetro, era un requisito non negoziabile fin dall’inizio.
Cosa abbiamo costruito
Abbiamo progettato un’architettura AI multi-agente con un modello di riconoscimento vocale sottoposto a fine-tuning e ottimizzato sulle caratteristiche della voce degli anziani. Sopra abbiamo messo in campo un sistema di retrieval-augmented generation con LangChain e Weaviate, ancorato a una base di conoscenza curata e rivista da clinici. Un motore di personalizzazione adattava nel tempo stile, lunghezza e lessico delle risposte a ciascun utente. L’intero sistema gira come pipeline multi-agente, con livelli di RAG, voce e memoria orchestrati su Nexus MDS Core.
La privacy è stata parte del progetto dal primo giorno: tutti i dati personali anonimizzati in ingestion, una pipeline dati progettata sui requisiti del GDPR e logging di audit end-to-end. Il sistema è stato rilasciato su Nexus MDS Core in container Docker, con la generazione su un modello locale o su un endpoint UE sostituibile, mantenendo la latenza di risposta sotto gli 800 ms al 99° percentile anche su connessioni mobili.
Risultati
Sei mesi dal primo commit a un’architettura pronta per la produzione. In fase di test, con l’architettura RAG non è stato documentato alcun consiglio clinico allucinato. La piattaforma è progettata per scalare negli ambienti di cura regolati ed è attualmente in deployment controllato, non ancora in distribuzione pubblica.
Tecnologie utilizzate
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