Microsoft e Paige (azienda specializzata in patologia digitale come risorsa per applicazioni cliniche) collaborano alla creazione del “più grande database al mondo”, archivio partendo dal quale è possibile addestrare modelli basati su intelligenza artificiale per la diagnosi dei tumori.
CNBC riferisce che il modello IA in questione è addestrato partendo da una quantità di dati senza precedenti, incluse miliardi di immagini. È possibile identificare sia tumori rari e meno comuni, notoriamente difficili da diagnosticare; i ricercatori sperano inoltre che questo strumento possa essere di aiuto per i medici che si trovano a dover lottare con carenza di organico e conseguente carico lavoro.
Paige offre già alcune soluzioni che sfruttano l’AI, pensate per i patologi (il medico specializzato in patologia clinica che si occupa di analizzare campioni biologici di tessuto, sangue o altri liquidi e secrezioni effettuando indagini di morfologia macro e microscopica, analisi chimiche, immunologiche, microbiologiche e molecolari con l’obiettivo di individuare e diagnosticare la presenza di una patologia). Questi professionisti lavorano spesso “dietro le quinte” ma sono fondamentali per suggerire il percorso che i pazienti dovrebbero seguire.
“Non hai il cancro fino a quando non lo dice il patologo, passaggio critico in tutto il campo medico”, riferisce Thomas Fuchs, co-fondatore e direttore scientifico di Paige. Nonostante il ruolo essenziale dei patologi nella medicina, Fuchs riferisce che la loro attività lavorativa non è mai cambiata negli ultimi 150 anni. Per diagnosticare il cancro, ad esempio, il patologo tipicamente esamina un pezzo di tessuto su un vetrino collocato su un microscopio; il metodo è rodato e funziona ma se il patologo dimentica di tenere in considerazioni determinati elementi, possono esserci ripercussioni anche molto serie per il paziente.
Nel 2019 Paige ha collaborato con Philips per portare l’intelligenza artificiale nella diagnostica della patologia clinica, sempre allo scopo di aiutare i patologi a identificare, quantificare e caratterizzare il cancro nei campioni di tessuto e fare diagnosi precise in modo più efficiente.
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