Un team della University of Missouri sta sperimentando l'uso dell'intelligenza artificiale per rilevare il melanoma, la forma più pericolosa di cancro della pelle, valutando immagini di anomalie cutanee sospette. L'obiettivo è accelerare l'identificazione dei pazienti che necessitano di valutazioni mediche approfondite, così da favorire diagnosi e trattamenti più tempestivi.
Singh, investigatore principale presso il Bond Life Sciences Center, e il suo gruppo hanno addestrato e testato modelli di AI su un database di 400.000 immagini ottenute con fotografia 3D dell'intero corpo. Questa tecnica ad alta risoluzione crea una mappa digitale tridimensionale della pelle e consente di analizzare dettagli visivi sottili. I ricercatori hanno confrontato tre modelli: singolarmente ciascuno ha raggiunto fino all'88% di accuratezza, mentre la combinazione dei tre ha portato a un'accuratezza superiore al 92%.
Gli autori precisano che l'AI è pensata come strumento di supporto alle decisioni cliniche e non come sostituto degli specialisti. Evidenziano la necessità di addestrare i modelli su dataset più ampi e diversificati — incluse immagini con diverse tonalità di pelle, condizioni di illuminazione e angolazioni — per migliorare la capacità predittiva. Singh avverte che ci vorrà ancora tempo prima dell'impiego clinico, ma definisce il lavoro una promettente dimostrazione di fattibilità; aggiunge che spiegazioni più chiare sul funzionamento dell'AI aiuteranno i professionisti a fidarsi e a usarla in modo efficace.
Lo studio è pubblicato su Biosensors and Bioelectronics: X. Fonte: University of Missouri.
Parole difficili
- rilevare — individuare la presenza di qualcosa di anomalo
- melanoma — tumore della pelle particolarmente pericoloso
- addestrare — insegnare a un modello a riconoscere datiaddestrato
- accuratezza — grado di correttezza nelle predizioni o misure
- tridimensionale — che ha tre dimensioni, non solo superficie
- diversificato — vario per tipo, origine o aspettodiversificati
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Domande di discussione
- Perché secondo l'articolo è importante addestrare i modelli su dataset più ampi e diversificati?
- In che modo la fotografia 3D dell'intero corpo potrebbe influire sulla diagnosi precoce del melanoma?
- Quali misure pratiche suggeriresti per aumentare la fiducia dei professionisti nell'uso dell'AI, in base al testo?
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