Intelligenza Artificiale: in medicina, la tecnologia diventa un’alleata

L’Intelligenza Artificiale (IA), ad oggi, rappresenta un’importante alleata nella lotta contro le malattie, i tumori e le pandemie. La tecnologia, attraverso i promp giusti, si è dimostrata efficace nell’ambito della diagnosi preventiva

Un recente studio condotto dal centro di ricerca americano Scripps e pubblicato sulla rivista scientifica Cell Patterns dimostra che le simulazioni fatte con il nuovo algoritmo sono state in grado di rilevare in anticipo la comparsa delle varianti più pericolose. La diagnosi preventiva è oggi possibile grazie all’impiego dell’Intelligenza Artificiale mediante l’addestramento di algoritmi di machine learning, che sono in grado di riconoscere i modelli che indicano la presenza di specifiche malattie nei pazienti. Questo processo consente l’identificazione di patologie complesse, migliorando notevolmente l’efficacia dei trattamenti medici.

Come funziona l’intelligenza artificiale?

L’Intelligenza Artificiale si basa sul concetto di “machine learning”, una tecnica che permette ai computer di riconoscere modelli e prendere decisioni in modo autonomo, utilizzando i dati forniti come input. Per addestrare un algoritmo di machine learning in medicina, è necessario utilizzare un vasto set di dati contenente informazioni sui sintomi, i segni e altri indicatori di una malattia specifica. Una volta preparato il set di dati, un server con elevate capacità e potenza di calcolo avvierà l’addestramento del modello di machine learning. Questo modello analizzerà attentamente i dati per identificare i modelli e le correlazioni che indicano la presenza della malattia. La rilevazione tempestiva della malattia costituisce un potente strumento di screening, consentendo l’individuazione precoce della patologia e guidando un percorso diagnostico e terapeutico tempestivo oltre che mirato per i pazienti.

Medicina predittiva, attraverso l’analisi delle immagini

L’Intelligenza Artificiale trova applicazione anche nell’analisi di immagini mediche. Grazie alle GPU (unità di elaborazione grafica) e all’infrastruttura di Cloud Computing, è possibile elaborare rapidamente e in modo accurato le immagini diagnostiche. Questa combinazione permette una rapida elaborazione delle immagini e un’analisi accurata. Ad esempio, può essere possibile analizzare esami di laboratorio, come TAC o Risonanza Magnetica, utilizzare il riconoscimento di modelli per identificare specifici marcatori o segni distintivi all’interno delle immagini. Esistono già software di successo in questo ambito, come Transpara™. Questo programma è una soluzione di IA utilizzata per lo screening del carcinoma mammario, che sfrutta algoritmi di apprendimento profondo per rilevare automaticamente lesioni sospette.

Come è possibile raggiungere un’adeguata potenza di calcolo?

Per raggiungere un’adeguata potenza di calcolo, vengono messe in campo diverse soluzioni. La più efficiente prevede l’uso dei  Cloud Server GPU, infrastrutture che mettono a disposizione le risorse. Le GPU sono fondamentali per sfruttare al massimo il potenziale dell’Intelligenza Artificiale, esse consentono di eseguire operazioni computazionali intensive in modo efficiente e rapido, contribuendo a ridurre i costi di infrastruttura senza però rinunciare alla potenza di calcolo.