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L'intelligenza artificiale riconosce i tumori della pelle

Il progetto di Stanford prevede anche un'applicazione in grado di effettuare lo screening per ottenere una diagnosi precoce per i tumori della pelle

Un gruppo di scienziati dell’Università di Stanford ha sviluppato un algoritmo, utilizzando l’intelligenza artificiale che, grazie alla tecnica del “Deep Learning” sarebbe in grado di diagnosticare una serie di patologie, tra cui il tumore della pelle, la cui incidenza a livello globale è in fortissimo aumento.

«Speriamo che questo sia un primo passo verso una diagnosi precoce» ha spiegato Andre Esteva, ingegnere elettronico presso la Stanford University e co-autore della ricerca appena pubblicata sulla rivista scientifica Nature. Il carcinoma – secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità – è una delle tre tipologie di cancro più diffuse in tutto il mondo. Il melanoma, invece, è una forma più rara ma è anche quella che provoca più vittime. A tutti i tipi di cancro alla pelle si può sopravvivere, ma tutto dipende dalla fase della malattia in cui viene eseguita la diagnosi. Ecco perché il fattore “tempo” gioca un ruolo così importante.

Algoritmi “Deep Learning”

(Tratto da YouTube)

Il tumore alla pelle viene diagnosticato tramite un iniziale esame visivo effettuato da un dermatologo – a occhio nudo o tramite un dermatoscopio – a cui poi segue (eventualmente) una biopsia che confermi, o smentisca, la prognosi. Ecco il motivo per cui i ricercatori di Stanford sono partiti dalle immagini. Hanno così sviluppato un sistema informatico – alimentato da un computer con grande potenza di calcolo – basandosi sulla tecnologia “Deep Learning“, ossia di apprendimento veloce, che sfrutta sofisticati algoritmi grazie alle reti neurali. Questa tecnica, a differenza di quella conosciuta come “Machine Learning“, non impara dall’esperienza bensì apprende nuove informazioni ed elabora i risultati in completa autonomia senza l’intervento dell’uomo.

Google dà una mano

I ricercatori, però, non hanno iniziato da zero ma si sono appoggiati a un algoritmo di apprendimento veloce già sviluppato da Google nato come un esperimento per distinguere i cani dai gatti all’interno di un database costituito da oltre 1,28 milioni d’immagini di oggetti e soggetti di tutti i tipi. Il team di Stanford, addestrato dal colosso di Mountain View, ha così creato un database di quasi 130mila immagini cliniche di malattie cutanee e addestrato l’algoritmo, con l’aiuto dei dermatologi della facoltà di medicina di Stanford, a riconoscere con precisione oltre duemila patologie presenti in questa enorme mole di materiale fotografico. I risultati ottenuti sono incoraggianti perché il sistema è stato in grado di distinguere – come e (forse) meglio di un dermatologo – carcinomi da escrescenze cutanee benigne e melanomi da semplici nei. Lo step successivo è lo sviluppo di una sorta di algoritmo portatile sotto forma di applicazione per smartphone in grado di eseguire una diagnosi veloce e sicura o per tenere d’occhio l’evoluzione di lesioni e nei sulla pelle.

 

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