{"id":118602,"date":"2026-09-12T21:18:58","date_gmt":"2026-09-12T21:18:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/?p=118602"},"modified":"2026-09-12T21:18:59","modified_gmt":"2026-09-12T21:18:59","slug":"news-ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/news-ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi\/","title":{"rendered":"news \u2013 IA in sanit\u00e0: diagnosi, governance e robot umanoidi"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>L\u2019intelligenza artificiale entra sempre pi\u00f9 rapidamente nella medicina reale: predice centinaia di malattie, supporta diagnosi e triage, genera documentazione clinica e comincia a muoversi nel mondo fisico attraverso robot intelligenti. Ma la capacit\u00e0 tecnologica procede pi\u00f9 velocemente delle regole, della validazione clinica e della fiducia dei pazienti.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il dato pi\u00f9 significativo arriva dall\u2019<strong>Organizzazione mondiale della sanit\u00e0<\/strong>. Nella Regione europea quasi due Paesi su tre utilizzano gi\u00e0 sistemi di IA nella diagnostica e circa la met\u00e0 ha introdotto chatbot per i pazienti. Solo l\u20198%, per\u00f2, dispone di una strategia nazionale specifica per l\u2019IA sanitaria e una quota analoga ha definito standard di responsabilit\u00e0 in caso di errore. Quasi il 40% non dispone ancora di linee guida etiche specifiche.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">L\u2019adozione, intanto, accelera. <strong>NHS England<\/strong> ha annunciato il 4 luglio un programma che comprende triage attraverso la NHS App e strumenti IA per la presa di appunti clinici, inseriti in un investimento digitale da 10 miliardi di sterline in tre anni. Il servizio sanitario britannico stima benefici complessivi per 41 miliardi di sterline nel prossimo decennio.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La medicina predittiva offre uno degli esempi pi\u00f9 avanzati. Ricercatori di Harvard Medical School, Dana-Farber e Massachusetts General Hospital hanno sviluppato un algoritmo capace di stimare, attraverso cartelle cliniche e profili genetici, il rischio individuale di <strong>348 differenti patologie<\/strong>. Harvard precisa tuttavia che il possibile impiego preventivo dipender\u00e0 dalla futura validazione clinica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parallelamente stanno emergendo gli <strong>agenti IA autonomi e multimodali<\/strong>, capaci di combinare testi, immagini, dati clinici e strumenti software. Una revisione pubblicata su <em>npj Digital Medicine<\/em> ha analizzato 37 studi: molti sistemi restano per\u00f2 prototipi o applicazioni in fase di valutazione tecnica, con evidenze ancora limitate su sicurezza, fairness e risultati clinici reali. Una precedente revisione sull\u2019agentic AI aveva identificato appena sette studi idonei e un solo trial con pazienti.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c8 qui che emerge il problema della <strong>fiducia<\/strong>. JAMA Network Open rileva che l\u2019accettazione dell\u2019IA sanitaria dipende dalla presenza del medico, dalla governance, dalla protezione dei dati, dalla trasparenza e dall\u2019affidabilit\u00e0 delle prestazioni. In uno studio internazionale citato da JAMA, basato su 48.340 persone in 47 Paesi, supervisione umana, privacy e accountability risultano elementi centrali della fiducia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anche i bias restano un rischio clinico concreto. Johns Hopkins, in collaborazione con la <strong>Food and Drug Administration<\/strong>, ha sviluppato G-AUDIT, uno strumento destinato a individuare nei dataset di addestramento correlazioni spurie che potrebbero indurre un algoritmo medico a prendere decisioni basate sui segnali sbagliati.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La stessa trasformazione esce ormai dagli schermi. Il 30 luglio <strong>Google DeepMind<\/strong> ha presentato Gemini Robotics 2, capace di controllare l\u2019intero corpo di robot umanoidi, gestire manipolazioni pi\u00f9 precise, coordinare pi\u00f9 robot e richiedere l\u2019intervento umano quando incontra situazioni incerte. \u00c8 il passaggio dall\u2019IA generativa alla <strong>Physical AI<\/strong>, dove un errore non produce soltanto un\u2019informazione sbagliata, ma pu\u00f2 generare un\u2019azione fisica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Per l\u2019Europa il quadro normativo \u00e8 gi\u00e0 delineato dall\u2019<strong>AI Act<\/strong>: i sistemi integrati in determinati dispositivi medici sottoposti a valutazione di conformit\u00e0 possono rientrare nella categoria ad alto rischio, con obblighi di gestione continua del rischio. Una parte delle regole sui sistemi ad alto rischio entrer\u00e0 tuttavia in applicazione progressivamente nei prossimi anni.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il punto, quindi, non \u00e8 pi\u00f9 stabilire se l\u2019IA entrer\u00e0 nella medicina. <strong>\u00c8 gi\u00e0 entrata.<\/strong> La questione decisiva sar\u00e0 determinare fino a dove possa decidere autonomamente, chi risponda dei suoi errori e quale controllo debba rimanere nelle mani di medici, pazienti e istituzioni.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Cronologia essenziale<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>5 marzo 2026:<\/strong> JAMA pubblica uno studio sui fattori che influenzano fiducia e accettazione dell\u2019IA medica: presenza del medico, performance e governance risultano determinanti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>14 marzo:<\/strong> <em>npj Digital Medicine<\/em> fotografa un\u2019agentic AI sanitaria ancora promettente ma poco validata clinicamente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>2 giugno:<\/strong> WHO pubblica un documento sull\u2019uso responsabile dell\u2019IA nelle politiche sanitarie, insistendo su supervisione umana, bias e governance dei dati.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>4 luglio:<\/strong> NHS England accelera il rollout dell\u2019IA per triage, amministrazione e gestione delle liste d\u2019attesa.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>15 luglio:<\/strong> WHO\/Europe segnala il divario tra diffusione dell\u2019IA e capacit\u00e0 dei governi di regolarla.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>22 luglio:<\/strong> Johns Hopkins presenta con FDA G-AUDIT contro i bias nascosti nei dataset medici.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>30 luglio:<\/strong> Google DeepMind presenta Gemini Robotics 2 e porta il ragionamento multimodale verso robot umanoidi e Physical AI.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>4 agosto:<\/strong> JAMA torna sul problema della \u201clicenza sociale\u201d e della fiducia dei pazienti.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>8 agosto:<\/strong> Nature pubblica la revisione su 37 studi dedicati agli agenti multimodali sanitari.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>17 agosto:<\/strong> Harvard annuncia il modello capace di stimare il rischio di 348 patologie.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Approfondimenti consigliati:<\/strong> <a target=\"_blank\" rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/www.who.int\/europe\/news\/item\/15-07-2026-statement---govern-ai-in-health-before-the-gaps-become-irreversible?utm_source=chatgpt.com\">WHO: governare l\u2019IA nella sanit\u00e0<\/a> \u00b7 <a target=\"_blank\" rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/hms.harvard.edu\/news\/new-ai-tool-predicts-risk-more-300-diseases-existing-patient-data?utm_source=chatgpt.com\">Harvard Medical School: previsione di 348 malattie<\/a> \u00b7 <a target=\"_blank\" rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-026-03060-z?utm_source=chatgpt.com\">Nature: agenti multimodali nella sanit\u00e0<\/a> \u00b7 <a target=\"_blank\" rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/deepmind.google\/blog\/gemini-robotics-2-brings-whole-body-intelligence-to-robots\/?utm_source=chatgpt.com\">Google DeepMind: Gemini Robotics 2<\/a> \u00b7 <a target=\"_blank\" rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/eur-lex.europa.eu\/legal-content\/IT\/TXT\/?uri=CELEX:32024R1689&amp;utm_source=chatgpt.com\">Testo ufficiale dell\u2019AI Act europeo<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>LE NOTIZIE dal 1 Luglio<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>ONU: nuove linee strategiche internazionali per l\u2019IA nella salute<\/strong> \u2014 cooperazione, governance, equit\u00e0 dei dati e capacit\u00e0 locali al centro delle raccomandazioni. Fonte: Health Policy Watch.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L\u2019IA entra sempre pi\u00f9 nel Servizio sanitario italiano<\/strong> \u2014 algoritmi come supporto ai medici e nuove esigenze di formazione del personale sanitario. Fonte: Il Sole 24 Ore.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sanit\u00e0 digitale, telemedicina e trasformazione del servizio pubblico<\/strong> \u2014 attenzione anche a digital divide, profilo tecnologico del paziente e relazione terapeutica. Fonte: Federalismi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>NHS accelera l\u2019impiego dell\u2019IA per ridurre le liste d\u2019attesa<\/strong> e migliorare l\u2019assistenza a milioni di pazienti nel Regno Unito. Fonte: NHS England.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>HCA Healthcare amplia l\u2019IA su scala aziendale<\/strong>, puntando su assistenza ai pazienti ed efficienza operativa. Fonte: HCA Healthcare.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Harvard: IA capace di stimare il rischio di oltre 300 patologie<\/strong> utilizzando dati sanitari gi\u00e0 disponibili. \u00c8 la stessa ricerca ripresa come previsione di <strong>348 malattie<\/strong> da Inside Precision Medicine: le due segnalazioni sono quindi accorpate.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>COMPASS migliora la previsione della risposta all\u2019immunoterapia oncologica<\/strong> utilizzando dati clinici. Fonte: Harvard Medical School.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA per prevedere il rischio cardiovascolare a dieci anni nei pazienti con MASLD<\/strong>. Fonte: Nature.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA per individuare pazienti candidabili alla TAVR<\/strong>, a supporto dei team cardiologici. Fonte: Cardiovascular Business.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA per interpretare e classificare le lettere di referral clinico<\/strong>, con possibili ricadute sulla gestione delle liste d\u2019attesa. Fonte: PLOS.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L\u2019efficacia dell\u2019assistenza medica tramite IA dipende dall\u2019esperienza dell\u2019utilizzatore<\/strong>: il MIT mette in discussione gli approcci \u201cone-size-fits-all\u201d.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Modelli multimodali e IA spiegabile in medicina<\/strong> \u2014 pi\u00f9 studi analizzano sistemi capaci di combinare immagini, cartelle cliniche e altre fonti di dati. Fonti: Nature e npj Digital Medicine.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Agenti IA autonomi e agentic AI nella medicina<\/strong> \u2014 cresce la ricerca su sistemi capaci di assistere medici e pazienti e assumere compiti progressivamente pi\u00f9 autonomi. Fonti: Cambridge, Nature, JAMA.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Dall\u2019IA conversazionale alla scoperta scientifica autonoma<\/strong>: opportunit\u00e0 e limiti dei sistemi agentici nella ricerca biomedica. Fonte: The Cancer Letter.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Sicurezza, etica, regolazione e fiducia<\/h3>\n\n\n\n<ol start=\"15\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Serve una supervisione umana pi\u00f9 sofisticata del semplice \u201chuman in the loop\u201d<\/strong> nell\u2019IA medica. Fonte: npj Digital Medicine\/Nature.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L\u2019IA medica ha un problema di misurazione e valutazione delle prestazioni<\/strong>. Fonte: Nature.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Johns Hopkins e FDA sviluppano uno strumento per individuare bias nascosti nei sistemi medici di IA<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sicurezza dei Large Language Model in sanit\u00e0<\/strong> \u2014 Nature analizza vulnerabilit\u00e0 e rischi dell\u2019integrazione dei modelli generativi nella pratica clinica.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sistemi sanitari chiamati a introdurre guardrail per l\u2019IA<\/strong> \u2014 tema affrontato dall\u2019American Medical Association, mentre il BMJ sottolinea come la regolazione rimanga un \u201cbersaglio mobile\u201d.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Principi guida elaborati dai medici per il futuro dell\u2019IA sanitaria<\/strong>, con particolare attenzione alla responsabilit\u00e0 professionale. Fonte: EurekAlert\/UVA-Clemson.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Responsabilit\u00e0 giuridica per gli errori dell\u2019IA sanitaria<\/strong> \u2014 il tema emerge nei sistemi statunitensi di liability, nelle assicurazioni sanitarie e nel dibattito su chi debba rispondere dei danni. Fonti: CRS, American Bar Association, Jerusalem Post.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fiducia dei cittadini decisiva per l\u2019adozione dell\u2019IA sanitaria<\/strong>. JAMA analizza l\u2019accettazione pubblica, mentre Tufts invita i pazienti a non affidarsi ciecamente all\u2019IA per problemi di salute.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Falsi medici generati dall\u2019IA sui social rappresentano un rischio per la salute pubblica<\/strong>, soprattutto quando diffondono informazioni sanitarie ingannevoli. Fonte: The Guardian.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA e disuguaglianze sanitarie<\/strong> \u2014 diversi contributi avvertono che sistemi tecnologicamente avanzati possono amplificare le disparit\u00e0 se inseriti in sistemi sanitari fragili o diseguali. Fonti: Nature, The Conversation, HCPLive.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Percezione dell\u2019IA tra pazienti vulnerabili e popolazioni servite dalle safety-net facilities<\/strong>. Fonte: Nature.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA come nuovo \u201cdeterminante commerciale\u201d della salute<\/strong> e possibile finanziarizzazione della conoscenza medica. Fonti: BMJ e JAMA Internal Medicine.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fragilit\u00e0 epistemica dell\u2019IA in medicina<\/strong> \u2014 The Lancet richiama l\u2019attenzione sui rischi per qualit\u00e0 e affidabilit\u00e0 della conoscenza.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>JAMA aggiorna le regole sull\u2019uso dell\u2019IA da parte degli autori nelle pubblicazioni mediche<\/strong>, segnalando il crescente impatto dell\u2019IA sulla ricerca scientifica.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Lavoro, formazione, costi e rapporto umano<\/h3>\n\n\n\n<ol start=\"29\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>IA e costi sanitari negli Stati Uniti<\/strong> \u2014 due analisi di NEJM Catalyst esaminano sia il potenziale contenimento della spesa sia la creazione di valore ed efficienza.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA e burnout dei medici<\/strong> \u2014 revisione sugli effetti che automazione e strumenti intelligenti possono avere sul carico di lavoro dei clinici. Fonte: Cureus.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L\u2019IA non sostituir\u00e0 necessariamente gli operatori sanitari, ma potrebbe contribuire a formarne milioni<\/strong>, secondo il World Economic Forum.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA nella formazione medica<\/strong> \u2014 AAMC, ATS\/Pulmonology Advisor e studi sugli studenti di medicina analizzano vantaggi, rischi e cambiamenti nella preparazione dei futuri medici.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u201cEmpatia artificiale\u201d e limiti dell\u2019IA nella relazione di cura<\/strong> \u2014 Hastings Center, TIME e Los Angeles Times riportano il dibattito su ci\u00f2 che le macchine possono fare e ci\u00f2 che resta legato alla responsabilit\u00e0 e alla relazione umana.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L\u2019IA potrebbe aiutare i pazienti a comprendere meglio informazioni e risultati clinici<\/strong>, se accompagnata da politiche adeguate. Fonte: Baker Institute.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA per l\u2019attuazione delle politiche sanitarie<\/strong> \u2014 una Special Communication segnalata da News-Medical analizza il possibile impiego dell\u2019IA nell\u2019implementazione delle health policy.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Startup italiane puntano su IA, medicina predittiva, longevit\u00e0 e riabilitazione<\/strong>. Fonte: Il Sole 24 Ore.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>\u201cPhysical AI\u201d come possibile nuova frontiera della sanit\u00e0<\/strong>, con sistemi intelligenti capaci di interagire direttamente con l\u2019ambiente fisico. Fonte: Healthcare IT News.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ipotesi sul superamento dei medici da parte dell\u2019IA in alcuni compiti entro il 2030<\/strong> \u2014 si tratta di una previsione riportata da Forbes, non di un risultato acquisito; JAMA discute parallelamente il confronto tra IA autonoma e medici assistiti dall\u2019IA.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Robotica e Physical AI<\/h3>\n\n\n\n<ol start=\"39\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Google DeepMind porta Gemini nei robot e negli umanoidi<\/strong> \u2014 Wired, Bloomberg, Yahoo Finance, A3 e IEEE riportano lo stesso sviluppo: modelli Gemini Robotics destinati al controllo fisico, alla destrezza e all\u2019interazione dei robot. Le cinque segnalazioni sono state <strong>accorpate in un\u2019unica notizia<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Reimagine Robotics presenta robot capaci di \u201cimparare sul lavoro\u201d<\/strong>, sfruttando l\u2019IA per adattarsi alle attivit\u00e0 operative. Fonte: The Robot Report.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Boom della robotica cinese basata sull\u2019\u201cembodied AI\u201d<\/strong>, ma il mercato affronta anche il banco di prova delle IPO e della sostenibilit\u00e0 economica. Fonte: ThinkChina.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Robot umanoidi diventano un nuovo fronte della competizione USA-Cina<\/strong> \u2014 Washington guarda anche ai rischi legati ai dati raccolti nel mondo fisico dai robot cinesi. Fonte: Deutsche Welle.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tesla concentra sempre pi\u00f9 la propria narrazione su IA, robot e robotaxi<\/strong>: TechCrunch rileva il peso crescente di questi temi nelle earnings call di Elon Musk.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Italia: nuove misure sull\u2019IA per universit\u00e0 ed enti pubblici di ricerca<\/strong> discusse in Consiglio dei ministri. Fonte: Il Sole 24 Ore.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi-1024x576.jpg\" alt=\"IA in sanit\u00e0: diagnosi, governance e robot umanoidi\" class=\"wp-image-118612\" srcset=\"https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi-300x169.jpg 300w, https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi-768x432.jpg 768w, https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi-696x392.jpg 696w, https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi-1068x601.jpg 1068w, https:\/\/www.aiopenmind.it\/ArtificialIntelligence\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ia-in-sanita-diagnosi-governance-e-robot-umanoidi.jpg 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">______<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Nota sulla trasparenza:<\/strong> questo articolo \u00e8 stato realizzato con il supporto di strumenti di Intelligenza Artificiale per la ricerca, l\u2019organizzazione e la rielaborazione delle informazioni. I contenuti sono stati verificati e sottoposti a revisione editoriale umana.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Immagine:<\/strong> realizzata con il supporto dell\u2019Intelligenza Artificiale e successivamente selezionata e revisionata editorialmente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019intelligenza artificiale entra sempre pi\u00f9 rapidamente nella medicina reale: predice centinaia di malattie, supporta diagnosi e triage, genera documentazione clinica e comincia a muoversi nel mondo fisico attraverso robot intelligenti. Ma la capacit\u00e0 tecnologica procede pi\u00f9 velocemente delle regole, della validazione clinica e della fiducia dei pazienti. 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