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Ai metodo diagnostico clinico avanzato che quando trova una anomalia non su ferma ma va avanti nella scansione


Nuovi progressi nell’intelligenza artificiale per uso clinico
I ricercatori di Radboudumc hanno aiutato a far avanzare l’intelligenza artificiale (AI) in ambito clinico dopo aver dimostrato come l’IA può diagnosticare problemi simili a quelli di un medico, mostrando anche come raggiungere la diagnosi . L’intelligenza artificiale ha già un ruolo in questo ambiente, essendo utilizzata per rilevare rapidamente anomalie che potrebbero essere etichettate come una malattia dagli esperti.

AI in ambito clinico
L’intelligenza artificiale è stata sempre più utilizzata nella diagnosi di imaging medico. Ciò che è stato tradizionalmente fatto da un medico che studiava una radiografia o una biopsia per identificare anomalie può ora essere fatto con l’IA. Attraverso l’uso del deep learning , questi sistemi possono diagnosticare da soli, spesso essendo altrettanto accurati o persino migliori dei medici umani.

I sistemi non sono perfetti, tuttavia. Uno dei problemi è che l’IA non dimostra come sta analizzando le immagini e raggiungendo una diagnosi. Un altro problema è che non fanno nulla in più, nel senso che si fermano una volta raggiunta una diagnosi specifica. Ciò potrebbe comportare la mancanza di alcune anomalie nel sistema anche in presenza di una diagnosi corretta.

In questo scenario, il medico umano è più bravo a osservare il paziente, i raggi X o altre immagini in generale.

Progressi nell’intelligenza artificiale
Questi problemi per l’IA in ambito clinico vengono ora affrontati dai ricercatori. Christina González Gonzalo è Ph.D. candidato al gruppo A-eye Research and Diagnostic Image Analysis di Radboudumc.

González Gonzalo ha sviluppato un nuovo metodo per l’IA diagnostica utilizzando scansioni oculari che hanno riscontrato anomalie della retina. Le anomalie specifiche possono essere facilmente trovate dai medici umani e dall’intelligenza artificiale e spesso si trovano in gruppi.

Nel caso del sistema di intelligenza artificiale, diagnosticherebbe una o alcune anomalie e si fermerebbe, dimostrando uno degli svantaggi dell’utilizzo di tale sistema. Per ovviare a questo, González Gonzalo ha sviluppato un processo in cui l’IA ripercorre più volte il quadro. Quando lo fa, impara a ignorare i luoghi che aveva già coperto, il che gli consente di scoprirne di nuovi. Inoltre, l’IA evidenzia anche aree sospette, rendendo l’intero processo diagnostico più trasparente per gli esseri umani.

Questo nuovo metodo è diverso dai tradizionali sistemi di intelligenza artificiale utilizzati in queste impostazioni, che basano la loro diagnosi su una valutazione della scansione oculare. Ora i ricercatori possono vedere come il nuovo sistema di intelligenza artificiale ha raggiunto la sua diagnosi.

Al fine di ignorare le anomalie già rilevate, il sistema di intelligenza artificiale le riempie digitalmente di tessuto sano attorno alle anomalie. La diagnosi viene quindi effettuata sulla base di tutti i cicli di valutazione che vengono sommati.

Lo studio ha scoperto che questo nuovo sistema ha migliorato la sensibilità della rilevazione della retinopatia diabetica e della degenerazione maculare legata all’età dell’11,2 +/- 2,0%.

Questo nuovo sistema potrebbe davvero cambiare il modo in cui l’IA viene utilizzata durante la diagnosi di malattie basate su anomalie e il più grande progresso è la nuova trasparenza che può dimostrare durante questo processo. Questa trasparenza è ciò che consentirà ancora più correzioni e avanzamenti futuri, con l’obiettivo finale di essere un sistema di intelligenza artificiale in grado di diagnosticare i problemi in modo molto più preciso e rapido rispetto ai migliori esperti umani nel settore. Tutto ciò potrebbe anche portare a un sistema più affidabile, che potrebbe comportare la sua adozione diffusa nel campo più ampio.

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