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Intelligenza artificiale: le applicazioni in campo medico

29 gennaio 2021

Con soluzioni basate su Machine Learning, Deep Learning ed altre tecniche di Intelligenza Artificiale, il futuro della medicina e della sanità si prospetta interessante. Si aprono, per esempio, nuove opportunità nel campo della medicina predittiva, con diagnosi precoci più accurate per la lotta al cancro o l’identificazione di malattie rare, oppure per l’identificazione delle terapie più idonee e il loro monitoraggio, con l’aiuto anche della telemedicina.

Non mancano però i rischi e le esigenze di maggiore trasparenza, soprattutto nelle modalità di funzionamento delle tecnologie e degli algoritmi alla base delle tecniche di Intelligenza Artificiale.

Se l’obiettivo della medicina è curare meglio i pazienti e prevenire le malattie, la tecnologia deve essere “regolamentata” come i medicinali?

In questa newsletter, offriamo alcuni spunti di riflessione attraverso interviste e servizi di approfondimento che toccano alcune delle attuali aree di applicazione dell’Intelligenza Artificiale in campo medico.

Buona lettura,

Nicoletta Boldrini, fondatrice e direttrice di Tech4Future

Intelligenza artificiale e medicina predittiva

L’Intelligenza Artificiale spinge verso la medicina predittiva, con progetti, come AI-SCoRE dell’IRCCS Ospedale San Raffaele Milano che, dal calcolo del rischio da Covid-19, apre a scenari futuri, tra cui la definizione dei parametri più predittivi del decorso delle patologie oncologiche e lo studio di altre forme epidemiche. L’intervista a Carlo Tacchetti, direttore e vice-direttore del Centro di Imaging Sperimentale dell’IRCCS Ospedale San Raffaele Milano.

Telemedicina in oncologia

La telemedicina, in seguito alla pandemia, è sempre più una pratica adottata dagli ospedali di tutto il mondo per garantire, anche in regime di emergenza, continuità assistenziale ai pazienti. Tra coloro che maggiormente necessitano di follow-up periodico figurano i pazienti oncologici, per i quali la telemedicina ha reso possibile, anche durante le fasi acute dell’epidemia mondiale, continuare a effettuare tutti i controlli di routine previsti. Nel Regno Unito, centinaia di pazienti oncologici hanno beneficiato dell'utilizzo di algoritmi per gestire a distanza i sintomi del cancro e gli effetti collaterali della chemioterapia. In questo servizio approfondiamo la sperimentazione del sistema chiamato eRAPID.

Machine Learning per una terapia post infarto

A Torino, un team multidisciplinare ha messo a punto un metodo di analisi che ha impiegato tecniche di Machine Learning per una terapia post infarto accurata ed efficace. Del team fa parte il professor Umberto Morbiducci, che, in questa intervista, evidenzia il grande valore della ricerca e prospetta le opportunità che si aprono con l’intelligenza artificiale.