Potenti algoritmi utilizzati da aziende come Netflix, Facebook e Amazon potrebbero avere importanti implicazioni nel settore sanitario. Hanno dimostrato la capacità di prevedere il linguaggio biologico del cancro e di altre malattie neurodegenerative come l'Alzheimer. Questa iniziativa è stata intrapresa da accademici del St. John's College, Università di Cambridge, che hanno alimentato i big data prodotti nel corso di decenni in un modello di linguaggio informatico. L'obiettivo era vedere se l'intelligenza artificiale (AI) poteva fare scoperte più avanzate rispetto agli umani, e hanno scoperto proprio questo con la capacità della tecnologia di decifrare il linguaggio biologico. Lo studio è stato pubblicato sulla rivista scientifica PNAS, dal titolo " Imparare la grammatica molecolare dei condensati proteici da determinanti di sequenza e incorporamenti ". Secondo gli esperti, potrebbe essere utilizzato per "correggere gli errori grammaticali all'interno delle cellule che causano la malattia". Il professor Tuomas Knowles è l'autore principale dell'articolo e membro del St. John's College. “Portare la tecnologia di apprendimento automatico nella ricerca sulle malattie neurodegenerative e sul cancro è un punto di svolta assoluto. In definitiva, l'obiettivo sarà quello di utilizzare l'intelligenza artificiale per sviluppare farmaci mirati per alleviare drasticamente i sintomi o per prevenire del tutto la demenza ". Algoritmi potentiGli algoritmi di apprendimento automatico utilizzati da aziende come Netflix e Facebook fanno previsioni altamente istruite sui consumatori e su cosa faranno dopo. Questo è ciò che accade quando Netflix consiglia un nuovo film o Facebook consiglia un nuovo amico. Gli assistenti vocali come Alexa e Siri possono riconoscere subito le persone e rispondere. Il dottor Kadi Liis Saar è il primo autore dell'articolo e ricercatore presso il St. John's College. Ha usato una tecnologia simile per addestrare un modello di linguagg...
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Utilizzando reti neurali convoluzionali profonde, i ricercatori hanno escogitato un sistema che analizza rapidamente le immagini ad ampio campo della pelle dei pazienti al fine di rilevare il cancro in modo più efficiente. Il melanoma è un tipo di tumore maligno responsabile di oltre il 70% di tutti i decessi correlati al cancro della pelle in tutto il mondo. Per anni, i medici si sono affidati all'ispezione visiva per identificare lesioni pigmentate sospette (SPL), che possono essere un'indicazione di cancro della pelle. Tale identificazione in fase iniziale di SPL nelle strutture di assistenza primaria può migliorare la prognosi del melanoma e ridurre significativamente i costi del trattamento. La sfida è che è difficile trovare rapidamente e dare la priorità agli SPL, a causa dell'elevato volume di lesioni pigmentate che spesso devono essere valutate per potenziali biopsie. Ora, i ricercatori del MIT e altrove hanno ideato una nuova pipeline di intelligenza artificiale, utilizzando reti neurali convoluzionali profonde (DCNN) e applicandole all'analisi degli SPL attraverso l'uso della fotografia a campo ampio comune nella maggior parte degli smartphone e delle fotocamere personali. I DCNN sono reti neurali che possono essere utilizzate per classificare (o "nominare") le immagini per poi raggrupparle (come quando si esegue una ricerca di foto). Questi algoritmi di apprendimento automatico appartengono al sottoinsieme dell'apprendimento profondo. Utilizzando telecamere per scattare fotografie ad ampio campo di vaste aree del corpo dei pazienti, il programma utilizza i DCNN per identificare e schermare rapidamente ed efficacemente il melanoma allo stadio iniziale, secondo Luis R. Soenksen, un postdoc e un esperto di dispositivi medici che attualmente agisce al MIT in Intelligenza Artificiale e Sanità. Soenksen ha condotto la ricerca con i ricercatori del MIT, compresi i membri della facoltà del MIT Institute for Medical Engineering and Science (IMES) Mar...
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La VR aiuta a riabilitare le persone con disfunzioni motorie In un approccio unico ai servizi di riabilitazione, il professor Kazumichi Matsumiya della Tohoku University in Giappone ha sviluppato un nuovo metodo che utilizza la realtà virtuale (VR) per aiutare le persone con disfunzioni motorie. Attraverso l'uso della VR, il ricercatore è stato in grado di aumentare la consapevolezza corporea e migliorare il controllo motorio nella riabilitazione e nell'allenamento sportivo. La ricerca è stata pubblicata su Scientific Reports . Agenzia e proprietàLa nuova ricerca si è basata su due sensi: agenzia e proprietà. Noi esseri umani siamo consapevoli del nostro corpo grazie al nostro cervello che elabora le informazioni inviate dal corpo. Questo aiuta il nostro cervello a determinare, in tempo reale, dove si trovano i nostri arti. L'intero processo è indicato come proprietà del corpo. D'altra parte, siamo anche in grado di controllare volontariamente il movimento e le azioni delle nostre parti del corpo, che viene definito come agente sul nostro corpo. Entrambi questi sensi sono fondamentali per il controllo motorio, ma i ricercatori hanno lottato per separare il nostro senso di proprietà del corpo dal nostro senso di azione. A causa di queste sfide, non c'è stata una forte conferma che sia la proprietà che il libero arbitrio giochino un ruolo importante nel controllo motorio. Il professor Matsumiya proviene dalla Graduate School of Information Sciences della Tohoku University. È stato in grado di superare alcune di queste sfide e isolare i due sensi con la realtà virtuale. Nella ricerca, Matsumiya ha misurato in modo indipendente il senso di proprietà del corpo e di azione di ogni partecipante su una mano generata dal computer mentre lo vedevano. "Ho scoperto che il controllo motorio migliora quando i partecipanti sperimentano un senso di agenzia sul corpo artificiale, indipendentemente dal loro senso di proprietà del corpo", ha detto Matsumiya. "...
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