{"id":22034,"date":"2019-10-31T00:00:00","date_gmt":"2019-10-30T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/irb.usi.ch\/?p=22034"},"modified":"2020-10-09T15:10:15","modified_gmt":"2020-10-09T13:10:15","slug":"lintelligenza-artificiale-che-permette-a-umani-e-computer-di-collaborare-nellanalisi-di-dati-biomedici-complessi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/irb.usi.ch\/it\/notizie\/lintelligenza-artificiale-che-permette-a-umani-e-computer-di-collaborare-nellanalisi-di-dati-biomedici-complessi\/","title":{"rendered":"L\u2019intelligenza artificiale che permette a umani e computer di collaborare nell\u2019analisi di dati biomedici complessi"},"content":{"rendered":"<p class=\"news-publication\"><span class=\"date-display-single\">31 Ottobre, 2019<\/span><\/p>\n<p class=\"rtejustify\">Un team interdisciplinare di ricercatori dell\u2019Istituto di scienza computazionale (ICS) dell\u2019USI e dell\u2019Istituto di ricerca in biomedicina (IRB), affiliato all\u2019USI, ha messo a punto un nuovo metodo di intelligenza artificiale che facilita l\u2019analisi di dati biometrici complessi. I risultati della ricerca sono stati pubblicati sulla rinomata rivista scientifica\u00a0<em>Science Advances<\/em>.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">Siamo in un\u2019era che offre sempre maggiori possibilit\u00e0 di una vera e propria collaborazione tra essere umani e computer intelligenti per promuovere la scienza. La crescente potenza di calcolo dei computer consente loro di analizzare quantit\u00e0 di dati sempre pi\u00f9 grandi, ma le macchine necessitano di una guida per riconoscere, tra tante informazioni, le vere risposte alle nostre domande. Gli esseri umani, da parte loro, non possono competere con i computer nell\u2019elaborazione di tanti numeri, ma hanno quella preziosa conoscenza che proviene dall\u2019intuito e dalle esperienze di vita.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">L\u2019interpretazione dei dati provenienti da pazienti o campioni biologici rappresenta un terreno di sfida in cui le sinergie tra esseri umani e computer possono aprire nuove prospettive. Questi dati, infatti, sono molto complessi da analizzare e correlare a causa delle differenze tra individuo e individuo: medicina e biologia sono discipline largamente basate su conoscenze di tipo empirico, che sono difficili da interscambiare tra esseri umani e computer.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">Per questo motivo, i team di ricerca guidati da Rolf Krause (ICS) e Santiago Gonz\u00e1lez (IRB) hanno avuto l\u2019idea di rappresentare la conoscenza in campo biomedico come un insieme di percorsi. \u201c<em>Il corpo umano \u00e8 una fitta rete di cellule, molecole, eccetera. \u00c8 come una foresta con tanti sentieri. Esplorando questi sentieri \u00e8 possibile scoprire come \u00e8 strutturato<\/em>\u201d, indica Diego Ulisse Pizzagalli, l\u2019autore principale di questo studio interdisciplinare che \u00e8 stato condotto durante il suo dottorato di ricerca all\u2019USI\/IRB. \u201c<em>I computer possono cos\u00ec dire alle persone quali sentieri esistono e le persone possono dire ai computer quali sentieri hanno gi\u00e0 portato a quali mete<\/em>\u201d.<\/p>\n<p class=\"rtejustify\">Questa intuizione si \u00e8 tradotta in un nuovo metodo di intelligenza artificiale per analizzare dati biomedici complessi. Poich\u00e9 l\u2019algoritmo ha imparato che cosa cercare e quali piste seguire, il metodo si \u00e8 dimostrato migliore rispetto ai metodi esistenti per analizzare automaticamente immagini al microscopio di globuli bianchi, elettrocardiogrammi di pazienti con diversi tipi di aritmia e profili genetici di pazienti con diversi tipi di leucemia. Le applicazioni del metodo sono dunque possibili in diversi campi come immunologia, cardiologia e oncologia.<\/p>\n<table style=\"width: 500px;\" border=\"1\" cellspacing=\"1\" cellpadding=\"1\">\n<tbody>\n<tr>\n<td><img decoding=\"async\" style=\"width: 500px; height: 521px;\" src=\"\/images\/fig_science_adv_paper_sfg_oct2019.jpg\" alt=\"\" \/><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Esplorando i percorsi, il metodo proposto trova le relazioni nascoste nei dati.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Il lavoro di ricerca \u00e8 stato possibile grazie ai fondi di Fondo nazionale svizzero per la ricerca scientifica e Systemsx.ch, l\u2019iniziativa svizzera per la biologia dei sistemi.<\/p>\n<p><strong>Articolo<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/advances.sciencemag.org\/content\/5\/10\/eaax3770\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><strong><em>A trainable clustering algorithm based on shortest paths from density peaks.<\/em><\/strong><\/a><\/p>\n<p>Pizzagalli D. U., Gonzalez S. F., Krause R. Science advances (2019),<\/p>\n<p>Vol. 5, no. 10, eaax3770; DOI: 10.1126\/sciadv.aax3770<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>31 Ottobre, 2019 Un team interdisciplinare di ricercatori dell\u2019Istituto di scienza computazionale (ICS) dell\u2019USI e dell\u2019Istituto di ricerca in biomedicina (IRB), affiliato all\u2019USI, ha messo a punto un nuovo metodo di intelligenza artificiale che facilita l\u2019analisi di dati biometrici complessi. I risultati della ricerca sono stati pubblicati sulla rinomata rivista scientifica\u00a0Science Advances. 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