Venerdì 9 Maggio 2025 dalle 13:00 alle 15:00 c/o Dipartimento di Medicina clinica e molecolare IV piano
Recentemente, le tecniche di intelligenza artificiale hanno ottenuto un notevole interesse e finanziamenti da un gran numero di istituzioni, fornitori di servizi sanitari, aziende e governi. Le reti neurali profonde (Deep Neural Networks) possono essere addestrate per classificare, segmentare ed elaborare immagini con una precisione estremamente elevata in una varietà di campi e sono oggi uno standard de facto per la maggior parte delle applicazioni di visione artificiale.
Per questo motivo, le DNNs a partire dal 2012 hanno iniziato ad essere studiate per una serie di applicazioni mediche, che vanno dall'oculistica alla risonanza magnetica funzionale.
Gli strumenti digitali e di intelligenza artificiale di supporto alla medicina, con elevata precisione e sensibilità, promettono di aumentare significativamente il rapporto costo-efficacia delle analisi mediche in più campi, inclusa la digital pathology.
Nella diagnostica citologica, la combinazione di image analysis e machine learning potrebbe essere la chiave per ridurre i fattori che possono causare errori diagnostici, tra cui la grande variabilità delle caratteristiche morfologiche nel campione, la somiglianza tra forme normali e sospette, alterazioni morfologiche in contesti infiammatori.
La letteratura in questo settore da anni dimostra l'importanza e il potenziale circa l'applicazione delle DNNs come supporto alla citologia diagnostica