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L’intelligenza artificiale in radiologia: così migliorano diagnosi, prognosi e terapie

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L’intelligenza artificiale in radiologia: così migliorano diagnosi, prognosi e terapie

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Quali vantaggi può offrire l’intelligenza artificiale applicata alla radiologia? In che modo il Machine Learning riesce a potenziare il lavoro del medico? Quali strumenti permettono di impostare terapie con percentuali di successo più elevate?

04 Dicembre 2019

In ambito medico, nel corso degli anni, la tecnologia ha permesso di ottenere diagnosi più accurate e tempestive, contribuendo a salvare la vita di migliaia di pazienti. Oggi, nell’era dell’intelligenza artificiale, i nuovi strumenti più innovativi permettono di coadiuvare il lavoro del radiologo con diagnosi effettuate sulla base di algoritmi di Machine Learning. Nello specifico, l’AI permette di potenziare le fondamentali capacità del medico, supportandolo laddove i limiti dell’essere umano si fanno sentire: stanchezza, cali di concentrazione, impossibilità di ricordare ingenti volumi di dati.

L’approccio data-driven alla diagnostica per immagini e l’impiego delle tecniche di Intelligenza Artificiale ha quindi come beneficio chiave quello di fornire informazioni certe in aggiunta al metodo tradizionale. Informazioni sulla base delle quali è poi possibile formulare diagnosi più precise, a tutto vantaggio della nostra salute.

Questo white paper, fornito da Exprivia | Italtel, spiega come sfruttare appieno le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale in radiologia. Proseguendo la lettura, potrete scoprire:

  • quali vantaggi apporta l’AI in radiologia, sia per i pazienti che per il sistema sanitario
  • in che modo il Machine Learning coadiuva il lavoro medico
  • quali strumenti permetteranno di realizzare la medicina personalizzata
  • perché l’analisi quantitativa abilita un iter terapeutico personalizzato
  • come impostare terapie con percentuali di successo più elevate
  • quali sono le quattro fasi chiave della radiomica
  • cos’è e quali vantaggi offre la radiogenomica

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