Sempre più di moda per i software dei cellulari, l’intelligenza artificiale sta diventando uno strumento salvavita in campo medico. Un domani, non troppo lontano, software basati su algoritmi complessi ci aiuteranno nella prevenzione delle malattie e in molte delle nostre scelte di salute. In questo senso è molto interessante uno studio del Centro Diagnostico Italiano che ha permesso di elaborare un nuovo modello per capire quali pazienti affetti da neurinoma del nervo acustico, una neoplasia benigna, possono trarre beneficio dal trattamento con la radiochirurgia. Ancora, un sistema per predire la malignità e il grado di aggressività del tumore della prostata, prima che ne venga eseguita la biopsia e nuovi parametri e strumenti per prevedere la durata delle protesi ortopediche e l’insorgere di infiammazioni che potrebbero renderne necessaria la sostituzione.
Radiomica
Di questo e di molto altro si discuterà un occasione dell’incontro su «Radiomica: il futuro è qui» in programma a Napoli il 19 novembre presso la Città della Scienza. Un evento al quale parteciperanno alcuni dei maggiori esperti nazionali e internazionali della radiomica, la disciplina che unisce in diagnostica l’impiego dell’intelligenza artificiale e lo studio delle caratteristiche genetiche della persona. «Oggi la radiologia vive un paradosso- spiega il professor Giuseppe Scotti, neuroradiologo del Centro Diagnostico Italiano e coordinatore scientifico del convegno – gli strumenti diagnostici producono immagini digitali che sono analizzate in modo analogico, cioè dall’occhio dello specialista. In questo modo si perdono molte informazioni, dettagli invisibili all’occhio umano perché troppo piccoli o perché ricorrono nei diversi pazienti in maniera troppo discontinua per essere notati».
Medicina personalizzata
Grazie alla radiomica oggi queste informazioni possono essere individuate ed essere utilizzate come strumenti predittivi in molte patologie, e attraverso la medicina personalizzata, trattate con terapie ad hoc, su misura, secondo le caratteristiche genetiche individuali di ogni paziente. «Questa innovazione richiede però un profondo cambiamento della formazione universitaria – continua Scotti – con un maggiore peso per le materie matematiche e statistiche, e la disponibilità a confrontarsi con altre professionalità, come informatici, ingegneri, fisici, matematici».
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