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    Diagnosi medica più veloce e precisa con AI e Machine Learning

    By Redazione BitMAT15 Aprile 20253 Mins Read
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    NEC Laboratories Europe e Data-Driven.AI collaborano per potenziare la diagnosi medica e individuare precocemente eventuali malattie e patologie

    diagnosi-medica

    Il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale entrano in laboratorio per salvare quante più vite umane possibili.
    NEC Laboratories Europe e Data-Driven.AI stanno collaborando per migliorare la diagnosi medica di laboratorio e aumentare l’efficacia delle misure sanitarie preventive e degli interventi clinici precoci per migliorare il benessere dei pazienti.

    Se individuate precocemente, molte malattie e patologie possono essere gestite o curate senza gravi complicazioni. Tuttavia, quando si presentano sintomi riconoscibili, le condizioni di tali malattie possono essere già avanzate. Inoltre, ai medici potrebbero sfuggire sintomi che richiedono una serie di esami specifici per confermare la diagnosi.

    L’importanza della diagnosi medica precoce: la tecnologia incontra la medicina

    In regioni come l’Europa, dove le malattie legate all’avanzamento dell’età sono comuni, la prevenzione e l’intervento precoce sono fondamentali per mantenere una vita sana e controllare i costi dei servizi sanitari.

    Gli esami del sangue standard identificano livelli bassi o elevati che possono essere motivo di preoccupazione, fornendo così chiari indizi di anomalie problematiche, ma la diagnosi medica di una causa sottostante spesso richiede ulteriori indagini.

    NEC Laboratories Europe e Data-Driven.AI utilizzano il machine learning per identificare pattern univoci all’interno dei risultati del sangue, che potrebbero suggerire la necessità di ulteriori indagini. Utilizzando Embedding Propagation, la tecnologia NEC combina le informazioni delle analisi del sangue con altre informazioni del paziente per costruire una rappresentazione condensata del suo stato di salute, la quale può essere utilizzata per aiutare a prevedere le condizioni future del paziente attraverso il suggerimento di ulteriori test.

    La capacità della tecnologia NEC di rilevare sottili sfumature nel benessere o nello stato di salute attuale di un paziente ha un’ampia gamma di potenziali applicazioni, come la previsione di eventi inattesi in terapia intensiva e l’aiuto nella diagnosi del Long COVID e dell’insorgenza precoce di malattie neurodegenerative come il Parkinson.

    Dichiarazioni

    Giampaolo Pileggi, Project Manager in Biomedical AI presso NEC Laboratories Europe, spiega: “Il corpo umano è incredibilmente complicato, con diversi sistemi di organi che lavorano in armonia per mantenerci in salute. Nel corso del tempo, un piccolo problema in un sistema può rapidamente diventare grave e influenzare gli altri. I medici possono trarre grandi benefici da sistemi di intelligenza artificiale in grado di scoprire correlazioni nascoste nei dati medici, rilevando anche le più piccole anomalie che possono indicare uno squilibrio nel corpo. Questi strumenti avanzati possono aiutare i medici a intervenire tempestivamente, migliorando la diagnosi medica e la cura del paziente“.

    Diego Facchini, CEO e fondatore di Data-Driven.AI, afferma: “Come esseri umani, mostriamo risposte caratteristiche a infezioni, malattie o squilibri all’interno del nostro corpo, che possono essere rilevate, attraverso opportuni modelli, nei valori normali del sangue o marcatori specifici trovati nella diagnostica di laboratorio. Il machine learning e il perfezionamento dei modelli di intelligenza artificiale hanno il potenziale per rivoluzionare la diagnosi medica precoce delle malattie, identificando sottili deviazioni nella salute di una persona che potrebbero essere trascurate dai metodi tradizionali. Sfruttando gli algoritmi di machine learning e grandi serie di dati, l’intelligenza artificiale può aumentare l’accuratezza diagnostica e migliorare le capacità predittive, il che rappresenta una svolta significativa nel campo dell’individuazione e della prevenzione delle malattie“.

     

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