The use of Artificial Intelligence for the Melanoma Binary Classification Problem on images (MIBCP)

Il settore sanitario svolge un ruolo fondamentale nel salvare vi te ogni giorno. Di conseguenza, ricercatori, medici ed esperti lavorano costantemente per trovare nuovi modi per affrontare malattie e disabilità. Inoltre, i progressi tecnologici, in particola re nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico, hanno aiutato la comunità scientifica a progettare e proporre strumenti diagnostici avanzati per aiutare i medici a prendere decisioni cruciali sulla cura del paziente. Questi strumenti con sentono ai ricercatori di analizzare grandi quantità di dati in modi nuovi, spesso in tempo reale, per vari scopi, come rilevare modelli dietro malattie, analizzare segnali e rilevare potenziali tumori dalle immagini. In questo contesto, questo lavoro è stato dedicato allo studio del Melanoma Image Binary Classification Problem (MIBCP), principalmente analizzando e proponendo soluzioni per affrontare le questioni aperte in questo campo che non hanno consentito un utilizzo massiccio di sistemi diagnostici assistiti da computer per la diagnosi precoce . In particolare, questo lavoro si concentra sulla risoluzione dei problemi che pos sono essere alla base di modelli di previsione automatica ad alte prestazioni: la necessità di minimizzare le situazioni di rischio, anche accettando prestazioni complessive inferiori; l’opportunità di utilizzare immagini cliniche invece di immagini strumentali nella diagnosi precoce; la necessità di medici in grado di valutare come i modelli di previsione automatica apprendono e scelgono i risultati, piuttosto che affidarsi ciecamente solo ai valori statistici che possono essere calcolati analizzando le prestazioni del siste ma su traning, validation e test set; la necessità di un’architettura scalabile specializzata nel consentire l’affinamento dei modelli di previsione in modo rapido e accessibile ai non esperti. I risultati riportati mirano ad aumentare la fiducia nel sistema automatico che può essere implementato grazie al deep learning, in parti colare mostrando vantaggi, limiti e svantaggi di questi sistemi e fornendo strumenti che mostrano il potenziale per superare questi limiti. Inoltre, questo lavoro mira a migliorare la diagnosi precoce del melanoma, che ora è un fattore limitante per le terapie di prima linea in questa patologia tumorale. [a cura dell'Autore]