Modifica di Applicazioni mediche dell'intelligenza artificiale (sezione)

===Diagnosi Malattia===
L'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il campo della medicina, trasformando i paradigmi tradizionali di diagnosi, trattamento e gestione delle malattie. Grazie ai rapidi progressi in questo settore, gli specialisti della salute sono oggi in grado di offrire cure più precise, personalizzate ed efficienti. Un altro importante sviluppo è rappresentato da EVEscape, un modello di deep learning che predice l’evoluzione dei virus, come il SARS-CoV-2, con una precisione superiore rispetto ai metodi tradizionali. Questo modello è fondamentale per la progettazione di vaccini e per la preparazione a future pandemie, evidenziando come l’IA possa giocare un ruolo cruciale nell’anticipare le mutazioni virali.

DeepMind di Google ha introdotto AlphaMissense, un modello di IA che ha analizzato 71 milioni di varianti di mutazioni genetiche, classificandone l’89% e determinando la patogenicità di molte di queste mutazioni. Questo strumento si rivela essenziale per comprendere meglio quali mutazioni genetiche possono causare malattie, inclusi diversi tipi di cancro.
Nel campo della genomica, il Consorzio di Ricerca sul Pangenoma Umano ha utilizzato l’IA per aggiornare e mappare il genoma umano con una precisione senza precedenti. Questo nuovo riferimento del genoma è più rappresentativo e aiuta a identificare malattie in gruppi di persone con diverse ascendenze genetiche, superando i limiti delle versioni precedenti del genoma.

L’Intelligenza Artificiale nella diagnosi del cancro: il modello PANDA
In particolare, PANDA, un modello di IA per la rilevazione del cancro pancreatico, ha dimostrato una sensibilità e specificità superiore rispetto ai radiologi umani in test di validazione su larga scala.

Questi risultati sottolineano come l’IA possa superare le prestazioni umane in compiti diagnostici complessi e contribuire significativamente alla diagnosi precoce di malattie letali come il carcinoma duttale pancreatico. Altri usi diagnostici dell’IA includono la previsione del rischio di cancro al seno utilizzando immagini mammografiche e lo sviluppo di reti neurali open-source, X-Raydar e X-Raydar-NLP, per la classificazione di radiografie del torace. Questi metodi hanno mostrato prestazioni comparabili a quelle di esperti umani e robustezza nell’applicazione a set di dati esterni.

L'IA stia diventando una parte integrante dell’ecosistema medico, migliorando la diagnosi e il trattamento di varie condizioni.