Applicazioni mediche dell'intelligenza artificiale
L'Intelligenza Artificiale (IA) in sanità si riferisce all'applicazione di sistemi avanzati e algoritmi in grado di elaborare informazioni complesse per supportare diagnosi, trattamenti e gestione dei pazienti.
Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale (AI o anche Artificial intelligence) è una tecnologia informatica che consente l'interazione tra l'uomo e la macchina.
L'IA è il processo attraverso cui le macchine e i sistemi informatici simulano i processi di intelligenza umana.
L'IA elabora il linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e la visione artificiale.
Grazie all'intelligenza artificiale è possibile (almeno questo l'obiettivo ultimo) rendere le macchine in grado di compiere azioni e "ragionamenti" complessi, imparare dagli errori, e svolgere funzioni fino ad oggi esclusive dell'intelligenza umana. Oggi in Italia e nel mondo l'intelligenza artificiale viene utilizzata in azienda e non solo, per svolgere compiti che all'uomo richiederebbero molto tempo.
Machine Learning
Il machine learning nasce nel 1959 ed è stato inventato dallo scienziato americano e pioniere dell’intelligenza artificiale Arthur Lee Samuel. Questi coniò il termine per la prima volta, definendolo come il campo di studio che dà ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmati.
Oggi per machine learning si intende la capacità di una macchina di imitare il comportamento e l’intelligenza umani. Questo particolare sottocampo dell’intelligenza artificiale permette, infatti, di eseguire compiti complessi e di risolvere problemi in un modo simile a quello degli umani.
L’espressione inglese machine learning sta, dunque, a significare l’attività di apprendimento automatico tipica delle macchine, rivolta alla creazione di modelli computerizzati in grado di simulare il comportamento intelligente umano attraverso l’esperienza diretta. Ciò significa poter disporre di macchine in grado, per esempio, di riconoscere una scena visiva, comprendere un testo scritto in un linguaggio naturale o di eseguire un’azione nel mondo fisico.
Deep Learning
Deep learning è un sottoinsieme del machine Learning (ML), in cui gli algoritmi di reti neurali artificiali sono modellati per funzionare come l'apparato cerebrale umano, imparando da grandi quantità di dati. Il Deep learning è basato su livelli di reti neurali che sono algoritmi modellati in modo approssimativo sul modo di lavorare dei cervelli umani. La formazione con grandi quantità di dati è ciò che configura i neuroni nella rete neurale. Il risultato è un modello di deep learning che, una volta formato, elabora nuovi dati. I modelli di Deep Learning acquisiscono informazioni da più origini dati e analizzano tali dati in tempo reale, senza la necessità di intervento umano. Nel deep learning, le unità di elaborazione grafica (GPU) sono ottimizzate per i modelli di formazione perché possono elaborare più calcoli contemporaneamente. Il Deep learning è ciò che guida molte tecnologie di intelligenza artificiale (AI) in grado di migliorare l'automazione e le attività analitiche. La maggior parte delle persone incontra il deep learning ogni giorno durante la navigazione su Internet o l'uso dei telefoni cellulari. Tra le numerose altre applicazioni, il deep learning viene utilizzato per generare didascalie per i video YouTube, per eseguire il riconoscimento vocale sui telefoni e gli altoparlanti intelligenti, per consentire il riconoscimento facciale delle fotografie e per consentire la guida autonoma delle automobili. E poiché i data scientist e i ricercatori affrontano progetti di deep learning sempre più complessi che favoriscono la creazione di contesti di deep learning, questo tipo di intelligenza artificiale diventerà solo una parte più importante della nostra vita quotidiana.
Natural Language Processing (NLP)
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell'intelligenza artificiale (IA) che consente ai computer di comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano. L'elaborazione del linguaggio naturale ha la capacità di interrogare i dati con testo o voce in linguaggio naturale. Questo è anche chiamato "linguaggio in". La maggior parte dei consumatori ha probabilmente interagito con l'NLP senza rendersene conto. Ad esempio, l'NLP è la tecnologia di base alla base degli assistenti virtuali, come Oracle Digital Assistant (ODA), Siri, Cortana o Alexa. Quando poniamo domande a questi assistenti virtuali, l'NLP è ciò che consente loro non solo di comprendere la richiesta dell'utente, ma anche di rispondere in linguaggio naturale. L'NLP si applica sia al testo scritto che al parlato e può essere applicato a tutte le lingue umane. Altri esempi di strumenti basati sull'NLP includono la ricerca web, il filtraggio dello spam e-mail, la traduzione automatica di testo o parlato, il riepilogo dei documenti, l'analisi del sentiment e il controllo grammaticale/ortologico. Ad esempio, alcuni programmi di posta elettronica possono suggerire automaticamente una risposta appropriata a un messaggio in base al suo contenuto: questi programmi utilizzano l'NLP per leggere, analizzare e rispondere al tuo messaggio.
Computer Vision
La computer Vision è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che utilizza il machine learning e le reti neurali per insegnare ai computer e ai sistemi a ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi e a formulare raccomandazioni o intraprendere azioni quando vengono identificati difetti o problemi. Se l'AI consente ai computer di pensare, la computer vision consente loro di vedere, osservare e capire.
La computer Vision funziona in modo molto simile alla visione umana, tranne per il fatto che gli esseri umani hanno un vantaggio. La vista umana ha il vantaggio di poter contare su innumerevoli informazioni di contesto per allenarsi a distinguere gli oggetti, la loro distanza, se si stanno muovendo o se c'è qualcosa di sbagliato in un'immagine.
La computer Vision addestra le macchine a svolgere queste funzioni, ma deve farlo in tempi molto più brevi con telecamere, dati e algoritmi piuttosto che con retine, nervi ottici e corteccia visiva. Dal momento che un sistema addestrato per ispezionare prodotti o osservare un asset di produzione è in grado di analizzare migliaia di prodotti o processi al minuto, notando difetti o problemi impercettibili, può superare rapidamente le capacità umane.
La computer vision viene utilizzata in settori che vanno dall'energia e dai servizi di pubblica utilità alla produzione e all'industria automobilistica, con il mercato che continua a crescere.