Alla conferenza di Copenhagen, dal 18 al 21 novembre, sono state presentate quattro principali applicazioni di intelligenza artificiale per la tubercolosi. L'Organizzazione Mondiale della Sanità ha ricordato che la TB ha causato circa 1.25 milioni di decessi nel 2024, e molti contesti vulnerabili non hanno accesso alle diagnosi standard. Per questo gli strumenti più rapidi e portatili possono fare la differenza.
Il primo approccio, sviluppato dalla Southern University of Science and Technology e dallo Shenzhen Third People’s Hospital, usa la breathomics con AveloMask: i ricercatori hanno raccolto campioni di respiro da circa 60 pazienti in Sudafrica e hanno usato il machine learning per seguire la risposta al trattamento. Liang Fu ha detto che il test non invasivo può monitorare la guarigione, permettere un accorciamento più sicuro del trattamento, migliorare l'aderenza e ridurre i costi.
Un altro team (AIIMS, Jawaharlal Institute e Salcit Technologies) ha presentato Swaasa, che analizza la tosse registrata con uno smartphone su oltre 350 partecipanti; l'algoritmo ha identificato correttamente le condizioni nel 94% dei casi e ha predetto il rischio nel 87% dei casi. Il Wadhwani Institute for AI ha mostrato una mappa che combina oltre 20 set di dati open-source con dati Ni-kshay anonimizzati, raggiungendo il 71% di accuratezza nell'individuare il 20% dei villaggi più a rischio. Qure.ai ha annunciato qXR, uno strumento per radiografie toraciche per bambini dalla nascita fino a 15 anni, autorizzato in Europa per questa fascia d'età. Gli autori avvertono che molti risultati sono ancora in revisione tra pari e che servono validazioni e implementazioni più ampie.
Parole difficili
- diagnosi — Identificazione di una malattia o condizione.
- trattamento — Metodo usato per curare una malattia.
- strumento — Oggetto usato per svolgere un'attività.strumenti
- accesibile — Fácilmente raggiungibile o disponibile.accessibili
- accuratezza — Qualità di essere esatto e preciso.
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Domande di discussione
- Come pensi che l'AI possa cambiare la medicina in futuro?
- Quali altre malattie potrebbero beneficiare di questi strumenti innovativi?
- Perché è importante validare rigorosamente nuovi strumenti di diagnosi?
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