Abstract

Uso efficace dell'IA conversazionale: prompt engineering per ricercatori e professionisti sanitari

di Giordano Daniela

L’IA generativa e i sistemi di IA conversazionale stanno rapidamente entrando a far parte degli strumenti di uso quotidiano di ricercatori e professionisti sanitari, supportando attività quali l’esplorazione della letteratura scientifica, la scrittura accademica, l’interpretazione dei dati, la comunicazione con i pazienti, la formazione e i workflow di ricerca. La loro efficacia dipende tuttavia in larga misura da come vengono formulati i task, da come viene fornito il contesto e da quanto criticamente vengono valutati i risultati. Questa sessione pratica e dimostrativa introduce i principi del prompt engineering per un uso efficace, responsabile e riproducibile dell’IA generativa in ambito medico e scientifico. Attraverso esempi dal vivo, i partecipanti esploreranno come la struttura del prompt, le informazioni di contesto, i vincoli, gli esempi e il raffinamento iterativo possano migliorare la rilevanza e la qualità degli output generati. La sessione affronterà applicazioni quali la sintesi e il confronto delle evidenze scientifiche, la generazione e revisione di testi scientifici, l’estrazione di informazioni strutturate, l’adattamento delle spiegazioni a pubblici diversi e il supporto alla documentazione di ricerca e professionale. Particolare attenzione sarà dedicata ai task multimodali, mostrando come gli attuali sistemi di IA possano operare su testi, immagini, grafici, tabelle e documenti, e come il prompting multimodale possa supportare l’interpretazione e l’integrazione di informazioni eterogenee. I partecipanti esploreranno inoltre tecniche per chiedere ai modelli di chiarire le proprie assunzioni, evidenziare l’incertezza, confrontare interpretazioni alternative e sottoporre a revisione critica i propri output. Saranno evidenziati anche i principali limiti, tra cui allucinazioni, bias, eccessiva sicurezza nelle risposte, informazioni non verificabili e rischi legati al trattamento di dati sensibili. Verrà quindi sottolineata l’importanza di un approccio human-in-the-loop, nel quale i contenuti generati dall’IA siano sistematicamente valutati alla luce di fonti autorevoli, conoscenze di dominio e giudizio professionale. L’obiettivo non è insegnare “prompt magici”, ma fornire un metodo trasferibile per interagire con sistemi di IA sempre più multimodali: definire il task, fornire contesto e dati adeguati, specificare l’output atteso, valutare la risposta e affinare iterativamente l’interazione.