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Intelligenza artificiale applicata alla diagnostica medica: potenzialità e limiti

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Intelligenza artificiale applicata alla diagnostica medica: potenzialità e limiti

Fornito da: Network Digital 360

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Quali risultati si ottengono oggi dall’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale in radiologia, oncologia e cardiologia? Qual è il settore diagnostico maggiormente interessato dalla rivoluzione digitale? Gli algoritmi sono già in grado di superare l’accuratezza diagnostica dei professionisti? Quale strumento può offrire efficaci soluzioni per ovviare agli errori delle diagnosi tradizionali?

24 Febbraio 2022

In ambito diagnostico, i vari sistemi di intelligenza artificiale hanno sempre maggiore spazio. Numerosi studi, infatti, ne hanno  dimostrato la grande utilità quale supporto dei medici e di vari specialisti nel formulare diagnosi più precise, rapide, accurate. Rimane irrisolto, invece, il quesito fondamentale, ovvero se i sistemi di AI possano sostituire e, in prospettiva, superare l’uomo.

Da un lato, obiettivi che oggi appaiono irraggiungibili potrebbero essere raggiunti tra pochi mesi grazie al rapido progresso delle reti neurali e dei computer quantistici; dall’altro però anche le ricerche più raffinate sono limitate dal fatto che la loro validità è accertata solo con quel dato campione, in quel particolare contesto e con quella precisa metodica. In alcuni casi, infatti, poche e semplici modifiche possono cambiare radicalmente i risultati: ancora una volta, dunque, l’ultima parola spetta a quell’organo così complesso e affascinante che è il cervello umano.

Questa eGuide, redatta da Network Digital 360, illustra i risultati della ricerca e le principali applicazioni dell’IA nella diagnostica medica in ambito radiologico, oncologico e cardiologico. Continuando la lettura potrete approfondire questi argomenti chiave:

  • l’ambito diagnostico maggiormente interessato dalla rivoluzione digitale
  • le applicazioni di intelligenza artificiale in radiologia, oncologia e cardiologia
  • lo strumento che può offrire efficaci soluzioni agli errori diagnostici dei professionisti
  • i risultati del Deep Learning Assisted Detecting (DLAD) applicato alla diagnostica radiologica
  • il Watson for Oncology di IBM: uno dei casi più noti dell’impiego di IA in medicina
  • il ruolo dei sistemi di IA per lo screening mammografico
  • le funzionalità degli stetoscopi intelligenti

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