L’IA identifica le malattie polmonari con il 97% di precisione

L’intelligenza artificiale ha fatto un significativo passo avanti nella diagnosi delle malattie polmonari, riuscendo a identificare patologie attraverso video ecografici con una precisione del 97%. Questo innovativo sistema non solo distingue in modo accurato tra condizioni come polmonite e coronavirus, ma considera anche diverse possibili diagnosi, aumentando così l’affidabilità diagnostica complessiva.

Sviluppato dai ricercatori della Charles Darwin University (CDU), questo modello supera notevolmente le prestazioni dei precedenti strumenti di intelligenza artificiale. Utilizza una combinazione di reti neurali per analizzare minimi cambiamenti nelle immagini, affiancata da un’analisi dei dati a lungo termine.

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Il team ha impiegato due tipi di modelli di intelligenza artificiale per la diagnosi. In primo luogo, una rete neurale esamina le immagini per identificare alterazioni sottili che potrebbero sfuggire all’osservazione umana. Successivamente, un modello di memoria a lungo e breve termine (LSTM) elabora i dati, valutandoli in un contesto più ampio.

Il nuovo modello, denominato TD-CNNLSTM-LungNet, è in grado di rilevare con precisione le anomalie, identificando se i cambiamenti osservati sono associati a polmonite, COVID-19 o altre patologie polmonari. Finora, l’IA ha dimostrato un tasso di precisione del 96,51%.

In prospettiva, l’intelligenza artificiale avrà la capacità di individuare segni di malattie come tubercolosi, cancro, asma e persino patologie polmonari croniche. I ricercatori puntano a migliorare ulteriormente il modello affinché possa analizzare non solo le immagini ecografiche, ma anche dati provenienti da tomografie computerizzate (TC) e raggi X.

Fonte

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