Ricercatori della University of Missouri hanno studiato come l'intelligenza artificiale possa assistere nell'individuazione del melanoma analizzando immagini cutanee sospette. L'obiettivo è identificare più rapidamente i casi che richiedono un controllo medico e permettere trattamenti tempestivi.
Singh e il suo team hanno addestrato e testato modelli usando un database di 400.000 immagini ottenute con fotografia 3D dell'intero corpo, una tecnica che crea una mappa tridimensionale della pelle e permette di esaminare dettagli visivi sottili. Il gruppo ha confrontato tre modelli esistenti: ciascuno ha raggiunto fino all'88% di accuratezza e la combinazione dei tre ha superato il 92%.
I ricercatori sottolineano che la tecnologia è uno strumento di supporto alle decisioni, non un sostituto dei medici. Affermano inoltre che l'addestramento su dataset più ampi e diversificati, con diverse tonalità di pelle e condizioni di ripresa, dovrebbe migliorare la capacità predittiva nel tempo.
Parole difficili
- individuazione — azione di trovare o riconoscere qualcosa
- melanoma — tumore della pelle che può essere molto grave
- fotografia 3D — immagine che riproduce forma e profondità della pelle
- mappa tridimensionale — rappresentazione che mostra la forma in tre dimensioni
- addestrare — insegnare a un modello di intelligenza artificialeaddestrato
- accuratezza — grado di correttezza nelle risposte o predizioni
- dataset — raccolta di dati o immagini usata per analisidatabase
- supporto — aiuto che assiste una decisione o azione
Suggerimento: passa il mouse o tocca le parole evidenziate nell’articolo per vedere definizioni rapide mentre leggi o ascolti.
Domande di discussione
- Secondo te, quali vantaggi può dare l'uso di immagini 3D nella diagnosi della pelle? Spiega in poche frasi.
- Perché è importante usare dataset con diverse tonalità di pelle e condizioni di ripresa?
- Quali problemi o limiti pensi possano esserci quando si usa l'intelligenza artificiale in medicina?
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