Aso Al, le tecniche di machine learning a supporto dei medici
Giorgio Lombardi
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Marcello Feola  
10 Giugno 2023
ore
07:38 Logo Newsguard
Alessandria

Aso Al, le tecniche di machine learning a supporto dei medici

La base per l’avvio di studi su pazienti, grazie all’utilizzo di dati raccolti in forma anonima e aggregata

Il Laboratorio integrato di Intelligenza artificiale e Informatica in Medicina, nato dalla collaborazione tra il Disit-Dipartimento di Scienze e Innovazione Tecnologica dell’Università del Piemonte Orientale diretto da Leonardo Marchese e il Dairi-Dipartimento Attività Integrate Ricerca Innovazione dell’Azienda Ospedaliera di Alessandria diretto da Antonio Maconi, sviluppa nuovi percorsi di supporto all’attività dei medici per una migliore e più precisa cura dei pazienti.

In particolare questo laboratorio sfrutta le tecniche di machine learning, particolarmente adatte all’analisi dei dati, al fine di offrire in futuro un supporto al medico nelle attività diagnostiche e prevedere l’evolversi della salute dei pazienti.

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«Studiamo tecniche di deep learning – spiega il professor Giorgio Lombardi – cioè reti neurali particolarmente evolute che permettono di analizzare in profondità serie temporali, ossia dati che si evolvono nel tempo. Questo tipo di analisi potrà essere molto utile per diversi scopi: dalla ricostruzione della storia clinica del paziente, al supporto all’esperienza e alla competenza del medico nelle fasi diagnostiche, fino alla gestione del trattamento di pazienti cronici, con la possibilità di predire l’evoluzione della condizione clinica e anticipare eventuali eventi avversi».

Tali tecniche sono utilizzate come attività di ricerca preclinica e costituiscono la premessa per l’avvio di studi su pazienti, grazie all’utilizzo di dati raccolti in forma anonima e aggregata. Diversi sono i progetti a cui si potrebbero applicare quali l’analisi del monitoraggio di neonati in Terapia intensiva o durante il loro trasporto in ambulanza, oppure l’elaborazione di immagini radiologiche per valutare in modo più informato le opportunità di biopsia in tessuti polmonari.

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