L’Intelligenza Artificiale rappresenta un’importante alleata nel prevedere futuri eventi pandemici e nel diagnosticare malattie e tumori in modo rapido ed efficiente.Un recente studio condotto dal centro di ricerca americano Scripps e pubblicato sulla rivista scientifica Cell Patterns, dimostra che le simulazioni fatte con il nuovo algoritmo siano state in grado di rilevare in anticipo la comparsa delle varianti più pericolose.
La diagnosi preventiva è oggi possibile grazie all’impiego dell’Intelligenza Artificiale, mediante l’addestramento di algoritmi di machine learning in grado di riconoscere i modelli che indicano la presenza di specifiche malattie nei pazienti. Questa formazione dei programmi di Intelligenza Artificiale consente l’identificazione di patologie complesse, migliorando notevolmente l’efficacia dei trattamenti medici.
ADDESTRARE GLI ALGORITMI IN MEDICINA
Per “Intelligenza Artificiale” si intende la capacità di un computer di svolgere attività “intelligenti”, come l’apprendimento, il ragionamento e la risoluzione di problemi.
L’addestramento di un algoritmo di machine learning per riconoscere modelli di malattie richiede un set di dati preesistenti contenente informazioni sui sintomi, i segni e altri indicatori di presenza della malattia. Questo dataset può comprendere dati medici, risultati di test di laboratorio, immagini diagnostiche e altre informazioni rilevanti.
La capacità di rilevare la presenza o l’assenza della malattia, costituisce un potente strumento di screening, consentendo l’individuazione precoce della patologia e guidando un percorso diagnostico e terapeutico tempestivo oltre che mirato per i pazienti.
ANALISI DI IMMAGINI E MEDICINA PREDITTIVA
L’applicazione dell’intelligenza artificiale si rende utile per analizzare anche le stesse immagini mediche che verranno poi inserite nei dataset. IA e infrastrutture di Cloud Computing GPU consentono infatti una rapida elaborazione delle immagini e una loro analisi molto sofisticata. Questa combinazione permette una rapida elaborazione delle immagini e un’analisi accurata. Ad esempio, può essere possibile analizzare esami di laboratorio, come TAC o Risonanza Magnetica, utilizzare il riconoscimento di modelli per identificare specifici marcatori o segni distintivi all’interno delle immagini, segnalando la possibile presenza di problemi di salute. Un caso concreto di successo è Transpara™, una soluzione di IA per lo screening del carcinoma mammario, che utilizza algoritmi di apprendimento profondo per rilevare automaticamente le lesioni sospette.
