L’intelligenza artificiale (IA) rappresenta una rivoluzione nell’ambito dell’imaging medica e della biologia computazionale. La crescente quantità di dati biomedici, acquisiti attraverso diverse modalità di imaging e tecnologie ad alto throughput, richiede l’applicazione di approcci computazionali avanzati. Tra questi, spiccano le tecniche di machine learning e di intelligenza computazionale, in grado di fornire servizi altamente specializzati e di alta prestazione in contesti medici “Report: Artificial Intelligence Applied to Medical Imaging and Computational Biology“.
Il numero di domande mediche e biologiche sempre nuove, che emergono dall’analisi di immagini mediche e biologiche, spesso dà luogo a nuove sfide nell’ambito dell’IA. La segmentazione, la classificazione e la quantificazione delle immagini sono solo alcuni dei compiti che possono essere automatizzati grazie all’impiego di queste tecniche. Anche se le tecniche manuali rimangono lo standard d’oro in molte attività, l’IA può essere utilizzata per automatizzare e facilitare il lavoro di ricercatori e clinici.
In particolare, l’impiego di tecniche di deep learning ha dimostrato un notevole successo in molte attività di visione artificiale e bioinformatica. La loro capacità di estrarre automaticamente informazioni gerarchiche dalle immagini di input o dai dati di espressione genica li rende particolarmente efficaci nell’ambito dell’oncologia, della neuroimaging e della microscopia. Sono stati utilizzati per la diagnosi automatica di malattie, la segmentazione dei tessuti e persino la generazione di immagini sintetiche.
Tuttavia, il principale problema rimane la scarsità di campioni nei dataset tipici, che porta a una scarsa generalizzazione delle reti neurali artificiali profonde impiegate. Inoltre, l’alta complessità delle reti richiede un elevato numero di parametri, che può rappresentare un ostacolo nell’ambito biomedico. In tal senso, paradigmi di progettazione efficienti in termini di parametri, specificamente adattati alle applicazioni biomediche, devono essere sviluppati, anche utilizzando tecniche basate sull’intelligenza computazionale.
Un altro sviluppo importante nell’ambito dell’IA applicata all’imaging medico e alla biologia computazionale è rappresentato dalla combinazione di fonti di informazione eterogenee, che permette l’integrazione di dati multiomici. Questo rappresenta un passo importante verso la medicina personalizzata.
L’IA offre nuove opportunità per l’analisi di immagini mediche e biologiche, con la possibilità di automatizzare compiti manuali, migliorare la diagnosi di malattie, segmentare tessuti e generare immagini sintetiche. Tuttavia, è necessario affrontare alcune sfide tecniche, come la scarsità di campioni e la complessità delle reti neurali, per sviluppare modelli efficienti e altamente specializzati nel campo biomedico.
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