L’intelligenza artificiale ha imparato a leggere le radiografie

I ricercatori dell’Università di Warwick nel Regno Unito hanno addestrato una rete neurale a decifrare le immagini a raggi X. Il risultato è stato impressionante: il modello AI, chiamato X-Raydar, non solo ha interpretato correttamente i dati medici, ma ha anche ottenuto risultati migliori dei medici reali in alcuni aspetti.

La rete neurale è stata addestrata su un set di dati di 2,8 milioni di immagini radiografiche del torace (più di 1,5 milioni di pazienti), raccolte in 13 anni di lavoro in tre reti ospedaliere del Regno Unito. Per testare l’accuratezza dei risultati dell’IA, un gruppo di radiologi senior ha anche studiato un campione di oltre 1.400 immagini. Di conseguenza, in 35 dei 37 casi presentati, l’IA ha fatto la diagnosi corretta.

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I ricercatori notano che l’intelligenza artificiale è in grado di analizzare le immagini immediatamente dopo averle ricevute e di segnalare eventuali rischi o deviazioni. Può anche utilizzare un modello linguistico più ampio per elaborare i report precedenti, consentendogli di “comprendere” il materiale di lavoro in modo più dettagliato.

Il dottor Giovanni Montana, professore di scienza dei dati a Warwick e autore principale dello studio, ha affermato che il nuovo strumento potrebbe essere utilizzato nelle prime fasi del processo di screening o come “seconda opinione” quando un medico fa una diagnosi. Ciò ridurrà il numero di errori diagnostici.

“X-Raydar ha il potenziale per migliorare l’accuratezza della diagnosi e ridurre i costi sanitari”, ha affermato Montana. “È ancora in fase di sviluppo, ma siamo entusiasti delle sue possibilità”.

Non ci sono ancora informazioni sui tempi di introduzione di tale IA nelle cliniche.

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