sybil software per prevedere il cancro ai polmoni

UN ROBOT CI SALVERA' LA VITA? - UN TEAM DI RICERCATORI AMERICANI HA CREATO “SYBIL”, UN SOFTWARE CAPACE DI OSSERVARE UN'IMMAGINE E DI CALCOLARE IL RISCHIO DI CANCRO AI POLMONI ENTRO SEI ANNI – L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE POTREBBE ESSERE IL FUTURO DELLA MEDICINA DIAGNOSTICA, MA LA STRADA È ANCORA LUNGA ED È PIÙ PROBABILE CHE VENGA UTILIZZATA INSIEME AGLI ESPERTI UMANI E NON PER SOSTITUIRLI - IL PROBLEMA È CHE È DIFFICILE CAPIRE QUANDO...

Estratto dell'articolo di Massimo Sideri per il “Corriere della Sera”

sybil software per prevedere il cancro ai polmoni

 

Secondo Giorgio Metta, direttore scientifico dell'Iit di Genova, «l'aspetto meno interessante nello sviluppo dell'intelligenza artificiale forse è proprio quello di riproduzione dell'intelligenza umana».  […]

 

La possibilità presentata su l Journal of Clinical Oncology da un gruppo di scienziati del Mass general cancer center, in collaborazione con ricercatori del Massachusetts Institute of Technology di Boston, sembra seguire il solco di ragionamento di Metta. «Sybil - ha dichiarato la coautrice dello studio, Regina Barzilay del Jameel Clinic - è in grado di osservare un'immagine e di prevedere il rischio che un individuo sviluppi un cancro ai polmoni entro sei anni». Lo speriamo. Ma il forse è d'obbligo. Sybil è un software di intelligenza artificiale, un modello di deep learning […]

Malati di tumore al polmone

 

[…] Esistono altri campi di sperimentazione dell'intelligenza artificiale nel mondo diagnostico come il Dermatology assist di Google per i tumori alla pelle o l'Ai Mind per il deterioramento cognitivo. […]

 

Malati di tumore al polmone 3

Ma è importante sottolineare che la strada è solo all'inizio. Anche perché l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel campo della salute non ha la fedina penale intonsa. Qualche anno fa l'utilizzo di algoritmi di Ai per selezionare quali cittadini inglesi dovessero fare ulteriori controlli si concluse con degli errori che portarono alla morte di alcuni pazienti. […]

 

tumore polmone

 […] Tutti i modelli di machine learning funzionano con dei dati (input) che vengono forniti all'algoritmo che offre come risposta gli output. Come ci è arrivato? Nemmeno chi ha sviluppato i codici e gli algoritmi saprebbe rispondere alla domanda […] Ma il paradosso è che non si sa il perché nemmeno se sta dicendo la cosa giusta. […]. 

 

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