Diagnostica per immagini basata su IA

    Migliorare la diagnosi, il trattamento e la ricerca con la diagnostica per immagini ottimizzata dall'IA

    L’IA sta rapidamente emergendo come una tecnologia trasformativa nel settore sanitario. In particolare, con la diagnostica per immagini, i ricercatori stanno utilizzando la visione artificiale per eseguire un’accurata diagnosi precoce, la classificazione medica e la segmentazione 3D automatizzata e avanzata. Questi modelli aiutano medici e ricercatori a semplificare i flussi di lavoro di diagnostica per immagini per scoprire informazioni nascoste, migliorare la produttività e collegare le informazioni multimodali dei pazienti per una più profonda comprensione della malattia.

    I 5 principali usi dell'IA nella diagnostica per immagini

    Dall’automazione dei flussi di lavoro al miglioramento della velocità di elaborazione e della qualità delle immagini, ci sono numerosi modi in cui l’IA può aiutare a rilevare e diagnosticare le malattie.

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    Scenari di utilizzo

    Scopri come l'IA sta rivoluzionando la diagnostica per immagini

    IA generativa multimodale

    L’IA generativa multimodale prevede l’uso di tecniche di apprendimento automatico per generare immagini mediche di alta qualità da più fonti e modalità, come TC, risonanza magnetica e scansioni ecografiche. Sfruttando i punti di forza di ciascuna modalità, questo approccio può migliorare l'accuratezza della diagnostica per immagini e consentire diagnosi e pianificazione del trattamento più accurate.

    Scopri come l'IA generativa sta cambiando l'imaging medico
    Image courtesy of Mount Sinai and East River Imagings

    IA in radiologia

    In radiologia, gli algoritmi di apprendimento automatico e la visione artificiale possono aiutare ad analizzare le immagini mediche, aiutando i radiologi nel rilevamento, nella diagnosi e nel trattamento delle malattie. Questo ha il potenziale per migliorare l'accuratezza, la velocità e l'efficienza della diagnostica per immagini, migliorando i risultati dei pazienti e riducendo i costi sanitari.

    Scopri come l'IA sta cambiando la risonanza magnetica
    Scopri come l'IA sta cambiando gli ultrasuoni
    Image courtesy of Neurosurgical Atlas

    IA nella patologia digitale

    Il Deep Learning assiste in compiti quali la segmentazione delle immagini, la ricostruzione dei tessuti e la classificazione delle malattie per migliorare l'accuratezza e l'efficienza della diagnosi patologica. Utilizzando tecniche di IA, i patologi possono analizzare grandi e complessi set di dati in modo più rapido e preciso, svelando intuizioni sulla biologia sottostante delle malattie e, in definitiva, portando a migliori risultati per i pazienti.

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    Soluzioni

    Framework IA open-source per la ricerca sanitaria

    Con l'imaging medico basato sull'IA, è importante disporre di strumenti che coprano il flusso di lavoro completo. MONAI è un framework open source basato su PyTorch, un’unica piattaforma di intelligenza artificiale medica che riunisce etichettatura e annotazione intelligente dei dati, formazione e inferenza, specifiche per l’implementazione clinica e best practice della comunità di ricerca medica e dell’IA per garantire che i risultati dell’IA si traducano in un supporto efficace per le decisioni cliniche. Di conseguenza, MONAI aiuta i sistemi sanitari a rendere più semplice l’implementazione dell’IA medica, a ottenere una consapevolezza dei dati sanitari e a fornire un’esperienza unica per i medici in prima linea.

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    Risorse

    Scopri di più sull'IA per la diagnostica per immagini

    In primo piano

    Crea infiniti dati di diagnostica per immagini con l'IA generativa

    L’IA generativa per la diagnostica per immagini può creare infinite immagini sintetiche dell’anatomia umana. Questi grandi set di dati sintetici vengono utilizzati per la formazione di modelli di IA generalizzabili che possono apprendere dall'evoluzione dei dati dei pazienti, preservando la privacy del paziente. Scopri come MONAI, un framework per la costruzione e l'implementazione dell'IA medica, e partner come King's College London, Mount Sinai e East River Imaging utilizzano l'IA generativa per studiare le malattie e rendere le decisioni e le previsioni dell'IA più accurate, affidabili e sicure.

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