I big data nelle neuroscienze transazionali
Barbara Di Camillo, Professore Ordinario in Informatica, Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Università di Padova, interviene in una riunione scientifica dal titolo “I big data nelle neuroscienze transazionali”. L’incontro è organizzato dall’Accademia di Medicina di Torino.
La professoressa Di Camillo viene intervistata da Livia Tonti per M.D. Digital (Passoni editore). Si parla moltissimo di come l’Intelligenza Artificiale possa migliorare la nostra vita. In ambito clinico può incidere su prevenzione, diagnosi e trattamento.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale?
Non è molto “artificiale”, si parla di intelligenza umana impiegata nel disegno, nel progetto degli algoritmi che imparano se esposti ad una grande mole di dati. Imparano a conoscere “pattern”, a predire, interpretare la realtà. Nella seconda fase, quella di predire, riconoscere dei “pattern”, l’Intelligenza Artificiale risulta più efficace dell’intelligenza umana perché molto veloce, capace di analizzare molti dati. Oltre ad algoritmi e tecnologia informatica sono necessarie grandi moli di dati; se l’algoritmo vede pochi dati non è in grado di generalizzare per poter essere applicato alla pratica clinica. Gli algoritmi sonno esposti ad errori: impariamo a riconoscere i “pattern” nei dati relativi a uomini caucasici, per esempio. Se siamo esposti a dati di altro tipo, per esempio l’universo femminile o dati di persone di altre etnie, tendiamo a fare più errori.
La prof.ssa Di Camillo richiama aspetti a monte e a valle dell’Intelligenza Artificiale.
Innanzitutto va affrontata la questione della protezione della “privacy”, riguardo la proprietà dei dati. Un altro elemento a valle è quanto serve per aumentare l’affidabilità di questi algoritmi, la fiducia. Si ha a che fare con una serie di norme e di infrastrutture organizzative. Occorre testare l’uso di algoritmi in ambito clinico in situazioni protette, come per i “trials” dei farmaci. Occorre attrezzarsi per testarli in ambito di sicurezza, prima di introdurli con ragionevole tranquillità. Vengono usati nell’ambito della diagnostica per immagini, possono essere usati per predire il decorso della malattia in maniera adeguata per il medico. Per quanto concerne il paziente, conviene che l’informazione passi dal medico e non attraversi strumenti che non possono essere empatici.
La prof.ssa Di Camillo è manager scientifico di un progetto europeo di sviluppo di algoritmi.
La seconda fase prevede di testarli in area protetta ospedaliera, una sorta di “trial” preliminare per cercare di capire i vantaggi per il medico e per il paziente. Si studia anche un’interfaccia più semplice e immediata per usufruire di questa informazione, «è importante anche l’aspetto della comunicazione».
La seduta scientifica viene introdotta da Adriano Chiò, Responsabile del Centro per la SLA, Università di Torino e socio dell’Accademia. La registrazione della seduta scientifica è disponibile sulla pagina You Tube dell’Accademia di Medicina di Torino (https://www.youtube.com/watch?v=I_AuTHAxFOE&t=12s).
Barbara Di Camillo, Professore Ordinario in Informatica, Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Università di Padova, interviene in una riunione scientifica dal titolo “I big data nelle neuroscienze transazionali”. L’incontro è organizzato dall’Accademia di Medicina di Torino.
La professoressa Di Camillo viene intervistata da Livia Tonti per M.D. Digital (Passoni editore). Si parla moltissimo di come l’Intelligenza Artificiale possa migliorare la nostra vita. In ambito clinico può incidere su prevenzione, diagnosi e trattamento.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale?
Non è molto “artificiale”, si parla di intelligenza umana impiegata nel disegno, nel progetto degli algoritmi che imparano se esposti ad una grande mole di dati. Imparano a conoscere “pattern”, a predire, interpretare la realtà. Nella seconda fase, quella di predire, riconoscere dei “pattern”, l’Intelligenza Artificiale risulta più efficace dell’intelligenza umana perché molto veloce, capace di analizzare molti dati. Oltre ad algoritmi e tecnologia informatica sono necessarie grandi moli di dati; se l’algoritmo vede pochi dati non è in grado di generalizzare per poter essere applicato alla pratica clinica. Gli algoritmi sonno esposti ad errori: impariamo a riconoscere i “pattern” nei dati relativi a uomini caucasici, per esempio. Se siamo esposti a dati di altro tipo, per esempio l’universo femminile o dati di persone di altre etnie, tendiamo a fare più errori.
La prof.ssa Di Camillo richiama aspetti a monte e a valle dell’Intelligenza Artificiale.
Innanzitutto va affrontata la questione della protezione della “privacy”, riguardo la proprietà dei dati. Un altro elemento a valle è quanto serve per aumentare l’affidabilità di questi algoritmi, la fiducia. Si ha a che fare con una serie di norme e di infrastrutture organizzative. Occorre testare l’uso di algoritmi in ambito clinico in situazioni protette, come per i “trials” dei farmaci. Occorre attrezzarsi per testarli in ambito di sicurezza, prima di introdurli con ragionevole tranquillità. Vengono usati nell’ambito della diagnostica per immagini, possono essere usati per predire il decorso della malattia in maniera adeguata per il medico. Per quanto concerne il paziente, conviene che l’informazione passi dal medico e non attraversi strumenti che non possono essere empatici.
La prof.ssa Di Camillo è manager scientifico di un progetto europeo di sviluppo di algoritmi.
La seconda fase prevede di testarli in area protetta ospedaliera, una sorta di “trial” preliminare per cercare di capire i vantaggi per il medico e per il paziente. Si studia anche un’interfaccia più semplice e immediata per usufruire di questa informazione, «è importante anche l’aspetto della comunicazione».
La registrazione della seduta scientifica è disponibile sulla pagina You Tube dell’Accademia di Medicina di Torino. La seduta scientifica viene introdotta da Adriano Chiò, Responsabile del Centro per la SLA, Università di Torino e socio dell’Accademia.
Prof.ssa Barbara Di Camillo
