Il webinar organizzato dal Centro di Coordinamento Regionale per le Malattie Rare del Friuli Venezia Giulia diretto dal prof. Scarpa e tenutosi in data 21 settembre ha riscontrato grande successo: al tavolo virtuale presenti diverse eccellenze del mondo scientifico.
È stato lo stesso prof. Scarpa a introdurre il tema con una definizione di intelligenza artificiale e illustrando il potenziale di dati che potrebbero essere utilizzati per una “Sanità del futuro”.
Il prof. Curcio, Direttore del Dipartimento di Medicina di Laboratorio dell’Azienda Sanitaria Universitaria Friuli Centrale, ha poi illustrato alcuni esempi concreti di come un uso strutturato dei dati porti da un lato a una più efficace gestione del paziente, dall’altro a un’ottimizzazione delle risorse anche finanziarie.
È stato poi il momento di affrontare il tema del “machine learning”, il processo che permette all’intelligenza artificiale di “imparare dall’esperienza”. Il problema dell’analisi dei dati in ambito sanitario riguarda soprattutto la loro provenienza molto eterogenea, non strutturata, in formato non immediatamente utilizzabile: per poter essere informativi, quindi, i dati devono essere adeguatamente codificati.
A trattare la tematica il prof. Della Mea, Professore associato di Sistemi di Elaborazione delle Informazioni presso l’Università di Udine, che ha poi presentato il lavoro da lui coordinato, che ha portato alla messa a punto di un sistema di supporto alla codifica, che facilita e ottimizza la produzione di dati immediatamente analizzabili.
Il prof. Foresti, Professore ordinario di Informatica presso l’Università di Udine fornisce poi un esempio concreto sull’utilizzo di questi dati, partendo da quanto si è fatto nella gestione dell’emergenza COVID-19. Anche nel caso specifico si è presentato il problema dei dati eterogenei: vi sono però sistemi che, attraverso appositi algoritmi, possono “colmare i gap” e addestrare reti neurali avanzate per avere dati analizzabili senza dover inserire manualmente i parametri. Questi sistemi permettono, allo stato attuale, previsioni corrette al 95%
Infine, il prof. Laio, Professore ordinario di Fisica Statistica e Biologica alla SISSA, Trieste ha concluso trattando il tema dell’’utilizzabilità dei dati clinici. La situazione attuale presente la possibilità di avere set di dati ingenti ma eterogenei (come cartelle cliniche o referti), oppure set omogenei ma con piccole quantità di dati.
Scopo del progetto è quello di sviluppare un sistema che supporti l’immissione di dati di qualità, strutturati e standardizzati, nei registri. Il sistema utilizzato è quello del Natural Language Processing, per giungere a una sincronizzazione dei registri ospedalieri e, attraverso la condivisione dei dati, costruire strumenti diagnostici affidabili.
Visiti spesso Nordest24? Ora puoi rimuovere tutta la pubblicità e goderti una lettura più piacevole, veloce e senza distrazioni. Clicca qui per maggiori informazioni