L’intelligenza artificiale sta per essere implementata nella medicina, affiancando i medici nel diagnosticare i tumori più velocemente.
I sistemi di intelligenza artificiale hanno una grande capacità di azione per lo studio nelle diagnosi, che spesso possono essere molto complesse, addirittura rilevare tumori anche delle dimensioni di 1 solo mm, fondamentale per una diagnosi precoce.
La complessità sulla AI nella diagnosi medica
Spesso molti ospedali hanno difficoltà nel poter gestire in tempo le problematiche di analisi e cura del paziente dovute spesso a carenza di personale specializzato, così si è pensato di introdurre questa opportunità di supporto al personale medico migliorando e velocizzando la diagnosi e la relativa cura del cancro.
Il sistema di intelligenza artificiale è stato messo alla prova con immagini di vecchie scansioni TC di pazienti a cui non era stato diagnosticato un cancro al momento della scansione, avendolo però poi sviluppato in un secondo momento.
Il sistema di rilevamento AI ha identificato potenziali tumori che esistevano in queste scansioni molto prima di quanto non abbiano fatto gli esperti dell’epoca.
Si spera quindi che questo nuovo modo di diagnostica con l’ausilio dell’intelligenza artificiale, acceleri i tempi per una diagnosi del cancro, riducendo la quantità di procedure cliniche invasive che il paziente deve sopportare.
Scoprire individui ad alto rischio: il potere di combinare i dati delle cure primarie
L’Università di Oxford sta attuando un collegamento di dati provenienti dai servizi di assistenza primaria come medicina generale, farmacia, servizi dentistici e optometrici nel sistema di intelligenza artificiale.
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Questa prima azione consentirebbe di valutare un gran numero di cittadini, per poter identificare quelli a più ad alto rischio di sviluppare una grave patologia che dovrebbe quindi, essere regolarmente sottoposti a screening.
Garantire gli standard e adattare l’IA alla vita ospedaliera quotidiana
Emerge quindi che il successo dello sviluppo di un sistema di AI si basa sull’apporto sostanziale di dati rilevanti. Devono essere infatti completi e di qualità adeguata ma allo stato attuale, non esistono standard riconosciuti che controllino la qualità dei dati.
Alcune analisi cliniche, come la previsione della prognosi, sono generalmente non strutturate rispetto alle tipiche attività di deep learning e la difficoltà di questa situazione è aggravata quando i dati dei pazienti mancano di dettagli clinici critici, come le scansioni e l’anamnesi.
Un’altra questione vitale per l’IA è come il suo ruolo diagnostico si inserirebbe nella vita ospedaliera quotidiana. Sarebbe quasi impossibile eseguire la diagnosi del cancro esclusivamente con la sola intelligenza artificiale senza l’ausilio del personale sanitario. Connubio imprescindibile tra tecnologia avanzata e le risorse umane.
Navigare nella protezione dei dati e nell’etica nella diagnosi della AI
La legge sulla protezione dei dati è ben consolidata e protegge le persone che desiderano che i loro dati personali vengano rimossi dai database.
Certo, tali richieste sono generalmente motivate da preoccupazioni sulla sicurezza dei dati personali, per la necessità di evitare di essere infastiditi da un eventuale contatto da parte di una aziende di marketing per una pressante pubblicità.
Tuttavia, le leggi sulla protezione dei dati esistono e sono rigorosamente applicate, soprattutto nell’Unione europea. La maggior parte delle aziende che creano sistemi di intelligenza artificiale sono ben consapevoli delle insidie di dati inadeguati, temendo quindi risultati della IA non corretti.
In considerazione di ciò, diversi anni fa, l’UE ha pubblicato le sue linee guida che definivano l’uso etico delle informazioni da parte dell’IA. Tale controllo sullo sviluppo del sistema di IA è fondamentale quando si tratta della vita delle persone.
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Red Hot Cyber Security Advisor, Open Source e Supply Chain Network. Attualmente presso FiberCop S.p.A. in qualità di Network Operations Specialist, coniuga la gestione operativa di infrastrutture di rete critiche con l'analisi strategica della sicurezza digitale e dei flussi informativi.
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