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Intelligenza artificiale per le malattie del cervello: una revisione sistematica, Alice Segato

I ricercatori italiani hanno completato una revisione sistematica della letteratura che è stata pubblicata questo mese su APL Bioengineering , da AIP Publishing. L’obiettivo della revisione era sviluppare una migliore comprensione dell’intelligenza artificiale (AI) e della sua capacità di essere utilizzata come trattamento per le malattie del cervello. Dopo aver raccolto 2.696 risultati diversi, i ricercatori si sono classificati tra i primi 154 articoli più citati.

L’intelligenza artificiale è in grado di elaborare enormi quantità di dati e può farlo molto rapidamente. Questo, insieme a diversi approcci come l’apprendimento automatico , la visione artificiale e le reti neurali aiutano a creare un ambiente in cui la tecnologia AI è uno strumento efficace contro molti dei maggiori problemi di salute del mondo.

Tuttavia, ci sono molte sfide che circondano la tecnologia e il suo utilizzo in questi campi, in particolare nell’ambito della diagnosi, del trattamento chirurgico e del monitoraggio delle malattie cerebrali. Il nuovo studio potrebbe aiutare a sviluppare nuovi metodi, che spingono costantemente avanti il ​​campo.

La recensione
Uno dei punti principali della revisione è stato l’uso di una rete generativa dell’avversario al fine di sviluppare sinteticamente un cervello invecchiato. Ciò ha permesso agli esperti di studiare la progressione della malattia nel tempo.

Alice Segato è stata l’autore dell’articolo che dettaglia la recensione.

“L’uso di tecniche artificiali sta portando gradualmente soluzioni teoriche efficienti a un gran numero di problemi clinici del mondo reale legati al cervello”, ha detto Segato. “Soprattutto negli ultimi anni, grazie all’accumulo di dati rilevanti e allo sviluppo di algoritmi sempre più efficaci, è stato possibile aumentare in modo significativo la comprensione dei meccanismi cerebrali complessi”.

Lo studio si è concentrato su alcune aree principali della cura del cervello, come l’esame dei metodi di intelligenza artificiale responsabili dell’elaborazione delle informazioni sulla struttura e sulle caratteristiche di connettività del cervello, nonché sulla valutazione del candidato chirurgico. Gli altri includevano dati di immagine per lo studio delle malattie del cervello, l’identificazione di problemi e aree problematiche, la previsione della malattia e dei risultati e l’assistenza intraoperatoria.

Alcuni dei dati di immagine utilizzati per studiare le malattie del cervello includono dati 3D come la risonanza magnetica, l’imaging del tensore di diffusione, la tomografia a emissione di positroni e la tomografia computerizzata. Le tecniche di intelligenza artificiale di visione artificiale possono essere utilizzate per analizzare tutti questi tipi di dati di immagine.

“Algoritmi spiegabili”
Nello studio pubblicato, i ricercatori sostengono “algoritmi spiegabili”. Ciò significa percorsi chiaramente dettagliati verso le soluzioni, invece della vaga “scatola nera” su cui spesso si fa affidamento.

“Se gli esseri umani devono accettare prescrizioni o diagnosi algoritmiche, devono fidarsi di loro”, ha detto Segato. “Gli sforzi dei ricercatori stanno portando alla creazione di algoritmi sempre più sofisticati e interpretabili, che potrebbero favorire un uso più intensivo di tecnologie ‘intelligenti’ in contesti clinici pratici.”

Questa difesa arriva anche in un periodo in cui scienziati internazionali chiedono maggiore trasparenza nella ricerca sull’IA . Il gruppo di scienziati comprendeva membri delle migliori istituzioni come il Princess Margaret Cancer Center, l’Università di Toronto, la Stanford University, la Johns Hopkins, la Harvard School of Public Health e il Massachusetts Institute of Technology (MIT). Secondo gli scienziati, risultati e metodi più trasparenti potrebbero contribuire a portare a un migliore trattamento del cancro basato sulla ricerca.

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