In alcuni settori, come l'analisi delle immagini mediche o dei dati genetici, l'IA può già aiutare a individuare le malattie. Ma non fa diagnosi da sola. Assiste i medici, che interpretano i risultati e prendono la decisione finale. La sua affidabilità dipende soprattutto dalla qualità dei dati e dai metodi utilizzati per addestrarla, un settore in cui la bioinformatica svolge un ruolo fondamentale.
I modelli di IA addestrati su enormi quantità di dati attirano l'attenzione, ma non sono sempre i più precisi. Nelle scienze della vita, modelli più specializzati possono talvolta analizzare meglio i dati genetici, medici o ambientali. I bioinformatici confrontano e testano rigorosamente i modelli – è il cosiddetto benchmarking – per individuare i metodi più affidabili.
Un'intelligenza artificiale impara dai dati che le vengono forniti. Se questi dati sono incompleti o errati, i risultati possono essere falsati. Ad esempio, uno strumento medico addestrato su determinate popolazioni può essere meno affidabile per altre. In bioinformatica, gli esperti controllano, organizzano e documentano i dati utilizzati per evitare il più possibile le distorsioni e rendere le analisi più affidabili.
Nel campo delle scienze della vita, la bioinformatica costituisce sia il fondamento che il motore dell'intelligenza artificiale. Essa struttura e arricchisce i dati relativi agli organismi viventi, sviluppa e utilizza modelli di IA per analizzarli e confronta rigorosamente i metodi per verificarne l'affidabilità. Questa competenza permette di trasformare i dati biologici in scoperte scientifiche utili per la società, dalla salute all'ambiente.