{"id":662,"date":"2020-02-06T15:39:22","date_gmt":"2020-02-06T14:39:22","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ippocrateas.eu\/lintelligenza-artificiale-contro-i-tumori-tecnologia-e-medicina\/"},"modified":"2023-09-27T17:15:30","modified_gmt":"2023-09-27T15:15:30","slug":"lintelligenza-artificiale-contro-i-tumori-tecnologia-e-medicina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ippocrateas.eu\/it\/lintelligenza-artificiale-contro-i-tumori-tecnologia-e-medicina\/","title":{"rendered":"L\u2019Intelligenza Artificiale in Medicina: Lotta ai Tumori"},"content":{"rendered":"\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tTroviamo l\u2019intelligenza artificiale (AI) negli smartphone, nelle automobili e nelle case. C\u2019\u00e8 chi la teme per i suoi svariati e incontrollabili utilizzi, ma c\u2019\u00e8 chi la esalta considerandone solo i vantaggi. Ad ogni modo, sappiamo ormai che le generazioni future sono destinate a convivere con le macchine, che forse arriveranno a decidere al posto nostro e ad automatizzare alcune delle maggiori routine umane. Non solo la quotidianit\u00e0, ma anche la medicina, si pensi all\u2019uso dell\u2019AI nella previsione del cancro, nelle diagnosi e nelle terapie dei tumori.<\/strong>\r\n\r\nSempre pi\u00f9 spesso, nei convegni scientifici, si sente parlare di intelligenza artificiale contro i tumori, in particolare di come le macchine possono aiutare la diagnostica. L\u2019AI cerca di riprodurre i processi mentali umani servendosi di algoritmi e computer, mentre il machine learning \u00e8 quella branca dell\u2019AI che si occupa di computer e software per processare grossi dati<\/strong>. Entrambi servono a combattere i tumori, ma in che modo?\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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COME L\u2019AI RIVOLUZIONA L\u2019ONCOLOGIA: LE PROSPETTIVE DELL\u2019INTELLIGENZA ARTIFICIALE<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tL\u2019intelligenza artificiale ha come scopo quello di creare software o hardware capaci di risolvere problemi come lo farebbe un individuo, dalla capacit\u00e0 di distinguere i volti delle persone a quella di emulare il pensiero umano, elaborando in modo autonomo un\u2019enorme quantit\u00e0 di dati. Si pensa che intorno al 2050 l\u2019intelligenza artificiale raggiunger\u00e0 quella umana, rivoluzionando l\u2019oncologia, soprattutto nella diagnostica e nella cura della malattia<\/strong>.\r\n\r\nAlcuni ricercatori di Google hanno inserito una grande quantit\u00e0 di immagini acquisite mediante TAC su un computer, con lo scopo di abituarlo a riconoscere le lesioni polmonari tipiche di un certo genere di tumore. Il risultato \u00e8 stato sorprendente: il computer ha elaborato un algoritmo in grado di valutare la presenza o meno di questa malattia in un paziente, ottenendo una percentuale di diagnosi corrette pi\u00f9 alta rispetto ad un radiologo esperto<\/strong>. Ci\u00f2 dimostra che l\u2019intelligenza artificiale contro i tumori possa agire in maniera pi\u00f9 efficace rispetto agli esseri umani, soprattutto nella lettura di immagini legate a questo tipo di malattie.\r\n\r\nOvviamente ci\u00f2 non squalifica il lavoro dei radiologi professionisti, visto che il dispositivo medico innovativo e il radiologo si equivalgono nel momento in cui si rende necessario confrontare una TAC recente con una pi\u00f9 vecchia e trovarne le differenze. Questa scoperta pu\u00f2 comunque ottimizzare il processo di screening per il tumore, utilizzando il computer come assistente e non come sostituto<\/strong>.\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Cancro e intelligenza artificiale: criticit\u00e0 e problematiche<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tPer quanto riguarda le criticit\u00e0 e le problematiche sull\u2019uso dell\u2019AI in medicina, la prima difficolt\u00e0 riguarda l\u2019affidabilit\u00e0 degli algoritmi in ambito medico per tutti i gruppi di pazienti. Bisogna verificare che i dati prodotti dalle diverse istituzioni siano eterogenei e di qualit\u00e0.\r\n\r\nOltre tutto bisogna capire qual \u00e8 la logica di giudizio del machine learning, perch\u00e9 i medici prendono decisioni cliniche basandosi su parametri oggettivi, mentre i parametri che influiscono sulla creazione dell\u2019algoritmo possono non essere evidenti. Per quanto riguarda la tutela della privacy dei pazienti, invece, saranno le istituzioni a doversi occupare della regolamentazione<\/a>.\r\n\r\nAnche se permettono di aumentare la produttivit\u00e0 e migliorare i risultati, l\u2019intelligenza artificiale e il machine learning non sono infallibili<\/strong>, pertanto bisogna considerare che anch\u2019essi hanno dei limiti e vanno trattate con responsabilit\u00e0 dai sistemi sanitari. Vediamo insieme le altre evoluzioni tecnologiche utili a capire come migliorare l\u2019intelligenza artificiale in oncologia:\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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