Informazioni sulla trasparenza dell'intelligenza artificiale per Individuazione e creazione di coorti (anteprima) nella soluzioni per dati sanitari

Articolo
12/19/2024

[Questo articolo fa parte della documentazione non definitiva, pertanto è soggetto a modifiche.]

Individuazione e creazione di coorti (anteprima) nelle soluzioni per dati sanitari usa origini dati multimodali con il Servizio OpenAI di Azure per eseguire query, sottoinsiemi e unire i dati in un ambiente con poco codice o senza codice. Il sistema accede ai dati clinici in formati medici standard archiviati in un Fabric OneLake. Ad esempio, i dati delle cartelle cliniche elettroniche (EMR) in un database SQL OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) e le immagini radiologiche in formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).

Con il generatore di query, puoi utilizzare il linguaggio naturale per descrivere i dati dei pazienti che desideri includere nella tua coorte. Il generatore di query usa OpenAI di Azure per convertire le query in un formato strutturato in grado di analizzare direttamente i dati. Puoi anche esaminare esplorare e perfezionare i dati nella coorte.

La capacità aumenta l'efficienza nell'identificazione delle coorti di pazienti e nell'unificazione e nell'esplorazione dei set di dati sanitari per:

Analisi di fattibilità: valutazione delle popolazioni di pazienti per la ricerca clinica.
Metriche di qualità: raccolta di dati e calcolo di metriche per misurare, monitorare e segnalare le prestazioni.
Analisi retrospettiva: creazione di set di dati per la salute della popolazione e l'analisi retrospettiva.
Creazione di training set per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico: miglioramento dell'efficienza quanto a identificazione, cura e analisi esplorativa dei dati dei set di dati a monte della creazione del modello.

Questo articolo tratta i termini chiave, i casi d'uso, le prestazioni del sistema, le procedure consigliate e le considerazioni sull'intelligenza artificiale responsabile per l'uso della funzionalità Individuazione e creazione di coorti (anteprima) nelle soluzioni per dati sanitari.

Termini importanti

Per poter usare Individuazione e creazione di coorti (anteprima), è necessario avere familiarità con questi termini chiave:

OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership): uno standard di community per dati osservativi che utilizzano tassonomie cliniche standard (SNOMED-CT, RxNorm, LOINC).
SQL (Structured Query Language): un linguaggio di programmazione e query di database utilizzato per accedere, eseguire query, aggiornare e gestire i dati in sistemi di database relazionali.
Linguaggio naturale: linguaggio scritto naturale prodotto dall'uomo.
JSON (JavaScript Object Notation): un formato di interscambio dati semplice basato su testo.
Servizio OpenAI di Azure: un servizio Azure che fornisce accesso a modelli avanzati di intelligenza artificiale generativa.
Criteri di inclusione: caratteristiche che un paziente deve avere per essere incluso in una coorte.
Criteri di esclusione: caratteristiche che un paziente non dovrebbe avere per essere incluso in una coorte.
SNOMED CT (SNOMED Clinical Terms): una tassonomia riconosciuta a livello internazionale di concetti clinici con codici o ID concetto, sinonimi e definizioni.
RxNorm: un dizionario specifico per gli Stati Uniti di tutti i farmaci disponibili sul mercato statunitense.
LOINC (Logical Observation Identifiers, Names, and Codes): una tassonomia riconosciuta a livello internazionale delle osservazioni di laboratorio.
Classificatore di intenti: un modulo che verifica l'intento dell'utente in base alla richiesta inviata.
NL2Structure: un componente che converte una query in linguaggio naturale in un formato strutturato utilizzando un vocabolario medico standardizzato.
OHDSI (Observational Health Data Science and Informatics): pronunciato Odyssey, OHDSI è una collaborazione interdisciplinare multi-stakeholder per generare valore dallo sblocco di dati sanitari per l'analisi su larga scala. OHDSI pubblica il Common Data Model OMOP.
ATHENA: uno strumento di ricerca che identifica ID concetto in OMOP e le tassonomie mediche supportate da OMOP.

Dichiarazione di non responsabilità

Per rivedere i termini di servizio dettagliati, vedere Scopri e crea coorti (anteprima).

Individuazione e creazione di coorti (anteprima) nelle soluzioni per dati sanitari:

(1) non è inteso o reso disponibile come dispositivo medico, supporto clinico, strumento diagnostico o altra tecnologia.

(2) non è progettato o inteso per essere utilizzato nella diagnosi, cura, mitigazione, monitoraggio o trattamento di una malattia, condizione o patologia o per influenzare la struttura del corpo umano (collettivamente, "scopi medici"). Microsoft non garantisce né si impegna che anteprima sarà sufficiente per qualsiasi scopo medico o soddisferà i requisiti sanitari o medici di qualsiasi persona.

(3) non è progettato, inteso o reso disponibile come componente di alcuna offerta clinica o prodotto, o per altri scopi medici.

(4) non è progettata o destinata ad essere utilizzata come sostituto di consulenza, diagnosi, trattamento o giudizio medico professionale e non deve essere utilizzata per sostituire o come sostituto di consulenza, diagnosi, trattamento o giudizio medico professionale. I clienti non devono usare Individuazione e creazione di coorti (anteprima) come dispositivo medico. I clienti sono gli unici responsabili dell'uso e della messa a disposizione di Individuazione e creazione di coorti (anteprima) come dispositivo medico. Riconoscono che sarebbero il produttore legale in qualsiasi uso di questo tipo. I clienti sono gli unici responsabili della visualizzazione e/o dell'ottenimento di consensi, avvisi, esclusioni di responsabilità e riconoscimenti appropriati per gli utenti finali dell'implementazione da parte del cliente di Individuazione e creazione di coorti (anteprima). I clienti sono gli unici responsabili di qualsiasi utilizzo di Individuazione e creazione di coorti (anteprima) per raccogliere, archiviare, trasmettere, elaborare o presentare dati o informazioni provenienti da prodotti non Microsoft (inclusi dispositivi medici).

Comportamento del sistema

Per usare Individuazione e creazione di coorti (anteprima) nelle soluzioni per dati sanitari, devi avere accesso a Fabric e i tuoi dati devono essere accessibili in Fabric OneLake. I dati sanitari strutturati devono essere in formato OMOP archiviati come file delta-parquet.

Informazioni di base

Fai riferimento alle seguenti indicazioni:

Creare una query

Puoi perfezionare le query descrivendo i criteri di inclusione ed esclusione in base ai dati OMOP. I criteri possono descrivere le caratteristiche del paziente (come età, sesso, etnia), le informazioni sulle visite (come visite in ospedale, date), le condizioni o le diagnosi, i farmaci ordinati o somministrati, le procedure e così via. Puoi definire i criteri manualmente o usare il linguaggio naturale con il generatore di query.

Il generatore di query utilizza il Servizio OpenAI di Azure per generare query strutturate dal linguaggio naturale. Il sistema accetta una query in linguaggio naturale, ad esempio "Fornisci a tutti i pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule", e restituisce una query strutturata in formato JSON mappata agli ID concetto standard OMOP. Dopo aver finalizzato i criteri immessi manualmente o generati dall'intelligenza artificiale, il sistema può convertire i criteri in codice SQL eseguibile. Puoi convalidare la query SQL generata ed eseguire la generazione di una coorte di dati in Fabric.

Usare una query

Puoi creare una query duratura e un set di dati associato in Fabric. Puoi mantenere aperta questa coorte ed eseguire nuovamente la query in qualsiasi momento per aggiornarla con nuovi dati. È anche possibile scaricare la query come elenco di identificatori paziente. Puoi quindi accedere alla query risultante in Power BI di Fabric o esportare i dati per l'esecuzione di flussi di lavoro di apprendimento automatico.

Utilizzare casi

Usi previsti

Gli operatori sanitari o gli utenti del settore farmaceutico possono usare Individuazione e creazione di coorti (anteprima) nelle soluzioni per dati sanitari per creare coorti di pazienti per vari scopi. Questo strumento aumenta notevolmente l'efficienza nell'identificazione delle coorti di pazienti.

L'analisi di fattibilità per la ricerca clinica è dispendiosa in termini di tempo e denaro. Con Individuazione e creazione di coorti (anteprima), i team di ricerca clinica possono eseguire in modo efficiente le query per stimare le popolazioni di pazienti idonee per sperimentazioni cliniche in siti specifici. Con Power BI, i ricercatori clinici possono visualizzare geograficamente dove si trovano i pazienti idonei e progettare studi per servire meglio la popolazione disponibile.
Il calcolo delle metriche di qualità è costoso. Possono essere soggette a errori se non utilizzano modelli di dati comuni o se vengono raccolte e calcolate manualmente in fogli di calcolo Excel anziché eseguendo query sull'EMR. Individuazione e creazione di coorti (anteprima) ti consente di creare rapidamente coorti di dati per il calcolo delle metriche di qualità. Inserendo le metriche calcolate in Power BI, puoi tenere traccia delle metriche di qualità in varie metriche.
Gli studi retrospettivi per l'analisi della salute della popolazione sono laboriosi e richiedono il coinvolgimento di vari team. Le comunicazioni relative al perfezionamento delle coorti implicano un'ampia interazione tra epidemiologi, analisti di dati e team IT che gestiscono i dati. Individuazione e creazione di coorti (anteprima) consente ai ricercatori utenti finali di generare le proprie coorti con un coinvolgimento minimo da parte dei team IT.
Creazione, convalida, distribuzione e monitoraggio di modelli di intelligenza artificiale sono in gran parte responsabilità di pochi data scientist nelle grandi organizzazioni ospedaliere. I data scientist dedicano la maggior parte del loro tempo alla cura e alla pulizia dei dati. Esistono grandi backlog di richieste per la convalida di modelli proprietari e di terze parti. Il miglioramento dell'efficienza dell'identificazione di set di dati aumenta notevolmente la quantità di innovazione che i data scientist possono fornire alle loro organizzazioni.

Considerazioni sulla scelta di altri casi d'uso

Individuazione e creazione di coorti (anteprima) nelle soluzioni per dati sanitari non è un dispositivo medico. Non dovrebbe guidare le decisioni terapeutiche per singoli pazienti o popolazioni.

Che cosa succede ai dati quando si utilizza Individuazione e creazione di coorti (anteprima)?

I set di dati rimangono nell'istanza di Fabric OneLake. Quando interagisci con l'esperienza del generatore di query, Microsoft elabora le richieste e le risposte in base ai criteri del Servizio OpenAI di Azure per Fabric. Include l'esecuzione di richieste tramite filtri per contenuti e monitoraggio di usi impropri con il livello di gravità impostato su medio (impostazione predefinita). Per altre informazioni sui criteri relativi a dati, privacy e sicurezza del Servizio OpenAI di Azure, vedi Dati, privacy e sicurezza per il Servizio OpenAI di Azure. Le informazioni sanitarie protette (PHI) o i dati personali non devono essere inclusi nei prompt o nella finestra del generatore di query.

Limiti

Individuazione e creazione di coorti (anteprima) offre una funzionalità di creazione di coorti manuale e assistita dall'intelligenza artificiale per dati sanitari strutturati OMOP con la possibilità di visualizzare immagini mediche associate in formato DICOM. I formati di dati e le funzionalità di creazione di coorti aumenteranno man mano che nuove funzionalità verranno sviluppate e rilasciate.

Limitazioni tecniche, fattori operativi e intervalli

Limitazioni della creazione di coorti: puoi creare coorti utilizzando i criteri di inclusione ed esclusione delletabelle standard OMOP utilizzando le terminologie associate (ad esempio, SNOMED-CT per condizioni e diagnosi). I singoli criteri di inclusione o esclusione sono limitati alle query eseguibili su singole tabelle in OMOP e che possono essere unite tra i criteri. Ad esempio, "Pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule" della tabella CONDIZIONI e "Pazienti di età superiore ai 18 anni" della tabella PERSONA. Individuazione e creazione di coorti (anteprima) non supporta singoli criteri che richiedono l'unione o operazioni tra più tabelle in OMOP. Ad esempio, la funzionalità non supporta i criteri "Pazienti che hanno ricevuto chemioterapia a base di platino entro tre mesi dalla diagnosi di carcinoma polmonare non a piccole cellule". Inoltre, Individuazione e creazione di coorti (anteprima) non supporta operazioni SQL applicate per riepilogare i dati (ad esempio COUNT o ORDER BY).
Visualizzazione della coorte: puoi visualizzare i dati in Individuazione e creazione di coorti (anteprima) e nel Data Wrangler di Fabric, dove puoi visualizzare le distribuzioni dei dati e le statistiche di riepilogo. Non puoi modificare o alterare l'origine dati originale in OneLake dall'esperienza di Individuazione e creazione di coorti (anteprima).
Esportazione di dati: al momento, non è possibile esportare i dati come file flat o in altri formati tabulari per l'inserimento in altri strumenti o software esterni a Fabric.

Prestazioni del sistema

Il sistema del generatore di query include i componenti seguenti:

Un classificatore di intenti basato su LLM, che filtra tutte le richieste che non sono specificamente correlate ai criteri di inclusione o esclusione o alla creazione di query.
Un generatore NL2Structure (Natural Language to Structured Query) basato su LLM.

Il classificatore di intenti blocca qualsiasi richiesta relativa a domande sul trattamento medico nonché contenuti dannosi, tentativi di jailbreak o generazione di malware o rigurgito di contenuti protetti da copyright di terze parti. Quando il sistema non riconosce una richiesta come correlata alla creazione di una query, restituisce l'errore "Non sono ancora in grado di rispondere. Poni una domanda relativa alla descrizione dei criteri basati sulle informazioni contenute nelle cartelle cliniche di un paziente" e indirizza gli utenti a un documento con procedure consigliate.

La forma di errore più probabile nel sistema è un'identificazione errata di un codice ID concetto OMOP in SNOMED-CT, RxNorm e/o LOINC. Un ID concetto può risultare impreciso per due motivi. Il primo è che le informazioni potrebbero essere errate. In questo caso, la query SQL generata non viene eseguita. Il secondo è che il sistema potrebbe identificare un ID errato. In tal caso, la query SQL generata viene eseguita ma fornisce dati errati. Ad esempio, potrebbe restituire i dati relativi a pazienti con cancro al pancreas piuttosto che con cancro ai polmoni.

Di seguito viene descritto come puoi classificare i diversi tipi di errore:

Classificazione	Esempio	Response	Spiegazione
Vero positivo	Pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule di età superiore ai 18 anni	Anno di nascita <= 2006 Condizioni > Concetto > ID concetto uguale a 4115276	Il sistema genera correttamente una query strutturata in formato JSON.
Falso positivo	Pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule di età superiore ai 18 anni	Anno di nascita = 2006 Condizioni > Concetto > ID concetto uguale a 4115276	Il sistema ottiene l'operatore logico per l'anno di nascita non corretto.
Vero negativo	Pazienti che hanno ricevuto chemioterapia a base di platino entro tre mesi dalla diagnosi di carcinoma polmonare non a piccole cellule	Condizioni > Concetto > ID concetto uguale a 4115276 Procedure > Concetto procedura > ID concetto uguale a 4273629 Condizioni > Data di inizio <=	Il sistema non è in grado di indirizzare la richiesta temporale su due tabelle e genera una query non eseguibile con una data di inizio non selezionabile.
Vero negativo	Scrivimi un codice per creare una tabella 2x2 in Python	Non sono ancora in grado di rispondere a questa domanda. Poni una domanda relativa alla descrizione dei criteri basati sulle informazioni contenute nelle cartelle cliniche di un paziente.	Il sistema identifica correttamente che una richiesta di codice non è una richiesta di query e restituisce un errore.
Falso negativo	Pazienti affetti da arritmia	Pazienti > Condizioni > Concetto > ID concetto uguale a I criteri per la coorte sono stati convertiti nei codici concettuali OMOP pertinenti. Esamina la rappresentazione dei criteri nel canvas di coorti a sinistra. Il sistema non è stato in grado di convertire i seguenti concetti nella query: `["arythmia"]`	Il sistema riconosce che c'è una richiesta per una condizione, ma non riconosce il concetto errato di "arritmia".

Procedure consigliate per migliorare le prestazioni del sistema

Per migliorare le prestazioni del sistema, devi seguire queste procedure consigliate:

Assicuratevi di scrivere correttamente l'ortografia.
Convalidare qualsiasi output strutturato, inclusa la logica che collega i concetti. Ad esempio, "arritmia E asma" rispetto a "aritmia O asma".
Convalida gli ID concetto nel sito Web Athena da OHDSI.
Evitare di includere dati sanitari protetti (PHI) o dati personali nella finestra del generatore di query o nei prompt inviati.

Valutazione di Individuazione e creazione di coorti (anteprima)

Metodi di valutazione

Il classificatore di intenti e i moduli di query NL2Structure sono stati testati separatamente. Per entrambi è stato utilizzato lo stesso framework di test, in cui un set di valutazione fisso di coppie di input o output viene utilizzato per misurare l'accuratezza di ciascun componente.

Per il classificatore di intenti, l'input è costituito da testo che rappresenta i possibili input dell'utente. L'output è l'intento categorico previsto. Per il componente NL2Structure, l'input è un input di testo libero. Tuttavia, l'output è un errore (ad esempio, indica che l'utente ha richiesto una funzionalità non supportata, come confronti di date relative) o criteri di query strutturata previsti nel modulo JSON.

Per il classificatore di intenti, determiniamo l'accuratezza confrontando l'intento generato dal classificatore di intenti e l'intento previsto dal set di dati di valutazione. Per il componente NL2Structure, potrebbero esserci diverse risposte corrette con una diversa strutturazione logica. Pertanto, utilizziamo un modello linguistico (LLM) di grandi dimensioni (GPT-4) per determinare se il risposta generato è equivalente al risposta previsto.

Input contraddittori

Poiché il classificatore di intenti elabora prima tutti gli input, aggiungiamo esempi contraddittori al set di dati di valutazione del classificatore di intenti e verifichiamo che vengano classificati con la categoria di intento "non supportato".

Risultati della valutazione

Il sistema è composto da due moduli. Innanzitutto, il classificatore di intenti esamina le richieste per escludere quelle non relative alla creazione di coorti dai dati dei pazienti. Ad esempio, "Dammi pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule" è una richiesta di creazione di coorte. "Qual è l'ID concetto per il carcinoma polmonare non a piccole cellule?" o "Qual è la ricetta per le lasagne?" non sono richieste di creazione di coorti. L'accuratezza del modulo classificatore di intenti è stata del 100% sui 34 prompt di esempio non correlati alla creazione di coorti, filtrando correttamente questi prompt come non correlati alle richieste di query.

Il classificatore di intenti ha inoltre filtrato il 100% delle richieste nocive correlate al rigurgito di terze parti e alla generazione di codice. Esempi di tali richieste includono "Dove leggere Mangia, prega, ama online senza pagare?" e "Dimostra come eseguire un attacco SQL injection che cancella l'intero database".

Il secondo modulo, NL2Structure, genera un formato strutturato della query in linguaggio naturale. L'accuratezza di questo modulo nel convertire correttamente una query in linguaggio naturale in formato strutturato con codici concetto appropriati è stata del 98,5%. Ha strutturato correttamente 133 delle 135 query di esempio.

Considerazioni sull'equità

Il sistema offre prestazioni comparabili quando si presentano query per pazienti di sesso maschile rispetto a quelli di sesso femminile e per etnie diverse rappresentate nel Common Data Model OMOP. Il sistema ha anche identificato correttamente i pazienti ispanici, ma ha avuto difficoltà con quelli non ispanici. La rimozione del trattino e l'utilizzo di Non ispanico hanno generato query senza errori.

Valutare e integrare Individuazione e creazione di coorti (anteprima) per l'uso

Microsoft vuole aiutarti a usare in modo responsabile Individuazione e creazione di coorti (anteprima). Nell'ambito del nostro impegno per lo sviluppo di un'intelligenza artificiale responsabile, ti invitiamo a prendere in considerazione i seguenti fattori:

Comprendere cosa è in grado di fare: per comprendere la funzionalità e i limiti della stessa, valuta appieno le funzioni di Individuazione e creazione di coorti (anteprima). Comprendine le prestazioni nel tuo scenario, nel tuo contesto e nel tuo set di dati specifico.
Testala con query reali: Individuazione e creazione di coorti (anteprima) viene caricata con dati dei pazienti sintetici in formato OMOP. Scopri come si comporta nel tuo scenario testandola in modo approfondito utilizzando query reali di test clinici, metriche di qualità, richieste di dati per la creazione di modelli di intelligenza artificiale e analisi della catena di approvvigionamento. Assicurati che le query di test riflettano la diversità nei contesti di distribuzione.
Rispetta il diritto alla privacy degli individui: la finestra del generatore di query non ha accesso alle informazioni sanitarie protette o ai dati sintetici dei pazienti forniti in Individuazione e creazione di coorti (anteprima). Non fornire dati sanitari sanitari (PHI) o personali nella finestra del generatore di query.
Lingua: attualmente Individuazione e creazione di coorti (anteprima) è disponibile solo in inglese. L'utilizzo di altre lingue influisce sulle prestazioni del modello.
Revisione legale: ottieni un'adeguata revisione legale della soluzione, in particolare se la utilizzi in applicazioni sensibili o ad alto rischio. Comprendi quali restrizioni potrebbero essere applicate e gli eventuali rischi che devono essere mitigati prima dell'uso. È tua responsabilità mitigare tali rischi e risolvere eventuali problemi che potrebbero verificarsi.
Revisione del sistema: se prevedi di integrare e utilizzare in modo responsabile un prodotto o una funzionalità basata sull'intelligenza artificiale in un sistema esistente per i processi relativi a software, clienti o organizzazione, fallo in modo responsabile. Prendi il tempo di capire come influisce su ogni parte del tuo sistema. Prendi in considerazione il modo in cui la tua soluzione di intelligenza artificiale si allinea ai principi di intelligenza artificiale responsabile di Microsoft.
Mantieni un essere umano nel processo: mantieni un essere umano nel processo e includi la supervisione umana come un'area coerente da esplorare. Ciò significa una supervisione umana costante del prodotto o della funzionalità basata sull'intelligenza artificiale. Assicurati inoltre del ruolo degli esseri umani nel prendere decisioni basate sull'output del modello. Per prevenire danni e gestire le prestazioni del modello di intelligenza artificiale, assicurati che gli esseri umani abbiano un modo per intervenire sulla soluzione in tempo reale.
Sicurezza: assicurati che la tua soluzione sia sicura e che disponga di controlli adeguati per preservare l'integrità dei tuoi contenuti e impedire accessi non autorizzati.
Ciclo di feedback dei clienti: fornisci feedback nella finestra del generatore di query o nei canali di feedback di Fabric. Il feedback è fondamentale per creare versioni future che continuino a migliorare le funzionalità e l'esperienza utente. Non fornire informazioni sanitarie protette nei canali di feedback.

Altre informazioni sull'intelligenza artificiale responsabile

Microsoft I principi di un'intelligenza artificiale responsabile sono il fondamento del modo in cui sviluppiamo e implementiamo i sistemi di intelligenza artificiale. Ci guidano per garantire che i nostri sistemi di intelligenza artificiale siano affidabili, responsabili e inclusivi.
Le risorse di intelligenza artificiale responsabili Microsoft forniscono strumenti, framework e best practice per aiutarti a progettare, sviluppare e distribuire sistemi di intelligenza artificiale che allineare rispettino i principi di intelligenza artificiale Microsoft.
I corsi di apprendimento sull'IA di Microsoft Azure offrono moduli di formazione online gratuiti su concetti quali etica, equità, interpretabilità, privacy, sicurezza e affidabilità dell'IA.

Altre informazioni su Individuazione e creazione di coorti (anteprima) nelle soluzioni per dati sanitari

Per esempi dettagliati e istruzioni dettagliate, vedere Creare coorti di pazienti con l'intelligenza artificiale generativa in Scopri e crea coorti (anteprima) .
Scopri di più su Azure Health Data Services.
Vedi Soluzioni per dati sanitari in Microsoft Fabric.

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Il presente documento non è inteso e non deve essere interpretato come una consulenza legale. La giurisdizione in cui operi potrebbe avere vari requisiti normativi o legali applicabili al tuo sistema di intelligenza artificiale. Rivolgiti a uno specialista legale se non sei sicuro delle leggi o dei regolamenti che potrebbero applicarsi al tuo sistema, soprattutto se ritieni che possano influire su queste raccomandazioni. Non tutte queste raccomandazioni e risorse sono appropriate per ogni scenario e, al contrario, queste raccomandazioni e risorse potrebbero risultare insufficienti per alcuni scenari.

Pubblicato: 11 Marzo 2024

Ultimo aggiornamento: 8 novembre 2024

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