Sfide nella gestione del carcinoma ungueale nei fototipi IV-VI
Un team di ricerca statunitense ha messo in luce le complessità e le sfide del carcinoma a cellule squamose dell’unità […]
Una recente revisione sistematica, che ha selezionato e analizzato 171 articoli tra oltre 10.500 studi, ha evidenziato come gli algoritmi di intelligenza artificiale (AI), dai semplici modelli di apprendimento automatico a complessi sistemi multimodali, stiano rivoluzionando il panorama della diagnosi precoce del cancro della pelle. Gli autori della revisione, dei ricercatori con sede in Russia, sottolineano che i sistemi di analisi e classificazione intelligenti offrono una precisione superiore rispetto all’osservazione visiva tradizionale. Tuttavia, l’adozione di queste tecnologie nella pratica clinica è ancora limitata da problemi di generalizzabilità e potenziali rischi di errore diagnostico. Pertanto, per un’integrazione efficace di queste tecnologie nella pratica clinica, è necessario un approfondito esame dell’efficacia e delle prestazioni dei modelli attualmente disponibili.
La ricerca, resa nota sulla rivista Computers in biology and medicine nel 2024 , esplora una vasta gamma di tecnologie, dai semplici algoritmi di machine learning a sistemi avanzati come modelli encoder-decoder, trasformatori visivi (ViT) e reti neurali generative e spiking. Questi avanzamenti promettono non solo di migliorare la diagnosi precoce e accurata delle lesioni cutanee maligne, ma anche di aprire nuove strade per future ricerche e sviluppi nel campo dell’AI applicata alla medicina.
In sintesi, la revisione non solo evidenzia il potenziale delle tecnologie AI per trasformare la diagnosi del cancro della pelle, ma mette anche in luce la necessità di ulteriori studi per assicurare che questi strumenti possano essere adottati in modo sicuro ed efficace nella pratica clinica. Gli autori dello studio invitano i medici e i ricercatori a considerare questi sviluppi e a contribuire alla futura implementazione e ottimizzazione di queste tecnologie promettenti.
Fonte: Computers in biology and medicine
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0010482524008278?via%3Dihub
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