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Il software basato sull'intelligenza artificiale aiuta i medici a rilevare il cancro al seno

Il software basato sull'intelligenza artificiale aiuta i medici a rilevare il cancro al seno


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I decessi per cancro al seno sono diminuiti del 27% dall'introduzione della mammografia per oltre due decenni. Rilevare il tessuto canceroso attraverso le sole mammografie è difficile perché il tessuto mammario denso si presenta anche bianco sui tipici raggi X.

CORRELATI: L'IA RILEVA IL CANCRO AL SENO MEGLIO DEL RADIOLOGO MEDIO

Scienziati e radiografi si stanno ora rivolgendo al potere dell'intelligenza artificiale (AI) per aumentare le loro capacità di individuazione del cancro. Volpara Health Technologies, con sede in Nuova Zelanda, sta sviluppando un software in grado di valutare in modo obiettivo e automatico le mammografie - essenzialmente raggi X del tessuto mammario - contrassegnando le immagini che dovrebbero essere seguite per ulteriori revisioni.

Rileva il cancro nelle prime fasi

Questo processo aiuta a rilevare il cancro nelle prime fasi. Individuando il cancro nelle prime fasi, i pazienti hanno molte probabilità di successo del trattamento, oltre a ridurre l'incidenza di "tumori a intervalli" che si verificano tra gli screening mammari. Il software sfrutta la potenza della suite Microsoft di strumenti di intelligenza artificiale, Power BI.

L'algoritmo analizza le mammografie per la densità del seno e quindi può contrassegnare le immagini che necessitano di follow-up. Il sistema è stato addestrato su un gran numero di immagini radiografiche mammografiche.

Software utilizzato in tutto il mondo

Il dottor Ralph Highnam ha fondato Volpara per utilizzare l'intelligenza artificiale per aiutare a superare alcune delle difficoltà nel rilevamento del cancro al seno. Fondata poco più di dieci anni fa, l'azienda è ora utilizzata in tutto il mondo, dagli Stati Uniti al Giappone, Australia e Nuova Zelanda.

L'azienda sviluppa continuamente il suo prodotto e spera che, con l'avanzare della tecnologia AI, possano sviluppare strumenti per individuare la crescita del cancro al momento dello screening.

Le mammografie digitali sono state introdotte all'inizio degli anni '90. Per eseguire una mammografia, il paziente si trova di fronte a una macchina a raggi X e il suo seno viene posizionato tra piastre di plastica trasparente. La radiografia viene completata e quindi ripetuta per l'altro seno.

Si raccomandano valutazioni regolari

I raggi X vengono immediatamente valutati dal tecnico radiologico per la chiarezza, ma l'immagine deve essere esaminata da un medico o radiologo prima che i risultati possano essere forniti al paziente. Le mammografie sono procedure molto scomode con molti pazienti che avvertono dolore durante la procedura breve.

La maggior parte delle organizzazioni sanitarie consiglia alle donne di età compresa tra 50 e 70 anni di sottoporsi a una mammografia ogni due anni. Avere precedenti mammografie è uno strumento importante per i medici per confrontare i cambiamenti nel tessuto mammario.

La fecondazione in vitro abbraccia l'IA

L'intelligenza artificiale viene utilizzata sempre di più nel settore sanitario per aiutare medici e professionisti a valutare le scansioni. Una nuova ricerca sta applicando l'IA per aiutare a migliorare i tassi di successo del trattamento IVF.

La fecondazione in vitro o la fecondazione in vitro ha aiutato le persone a migliorare le loro probabilità di riproduzione sin dal suo primo caso di successo nel 1977. Sebbene molti miglioramenti nella tecnologia abbiano migliorato il processo, ci sono ancora aspetti del trattamento della fecondazione in vitro che richiedono tempo e sono relativamente imprecisi.

Uno di questi è un processo noto come "classificazione". L'attività richiede che un embriologo esamini gli embrioni al microscopio verificandone le caratteristiche morfologiche e assegnando un punteggio di qualità.

Un numero rotondo e pari di cellule otterrà un punteggio elevato mentre le cellule fratturate e frammentate avranno un punteggio scarso. Ora un algoritmo è stato addestrato per classificare gli embrioni meglio delle sue controparti umane.

I ricercatori hanno addestrato un algoritmo di apprendimento profondo di Google per identificare gli embrioni IVF come buoni, giusti o poveri in base alla probabilità che ciascuno di essi si impiantasse con successo.

Senza dubbio più sistemi di intelligenza artificiale verranno applicati all'assistenza sanitaria mentre la tecnologia continua a migliorare.


Guarda il video: Enrico Nardelli sullinsegnamento dellintelligenza artificiale e dellinformatica (Luglio 2022).


Commenti:

  1. Trevon

    Assolutamente con te è d'accordo. È una buona idea. È pronto a supportarti.

  2. Aralkree

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  7. Bratilar

    Trovo che sia colpa sua.



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