Progressi nell’IA nel settore sanitario – Intervista a Nathan Wang

L’Intelligenza Artificiale sta diventando rapidamente uno dei fattori chiave nei progressi del settore sanitario. In vista del RE•WORK – AI in Healthcare Summit Boston, abbiamo chiesto a Nathan Wang – ricercatore di Deep Learning e Imaging Medico alla Johns Hopkins University – le sue opinioni sull’argomento. Ecco cosa ha detto:

Cosa pensi sia il progresso più importante per l’IA nel settore sanitario?

Negli ultimi anni, il settore ha fatto grandi passi avanti nell’interpretazione dei modelli. Come ricercatore, essere in grado di comprendere intuitivamente il “ragionamento” dietro la nostra IA ci aiuta a costruire modelli più robusti e precisi. Spero che in futuro clinici e pazienti saranno in grado di avere più fiducia in questi sistemi di IA.

Cosa pensi sarà il più grande successo dell’IA per il settore sanitario e per i risultati dei pazienti?

Credo che il più grande successo dell’IA sia ancora da venire. Sento che quando la genomica e la radiomica diventeranno più importanti, l’IA giocherà un ruolo ancora più grande di quello che ha oggi.

Quali sono alcuni dei recenti successi di un progetto di IA su cui stai lavorando? Quali sfide hai affrontato durante il progetto? Come le hai superate?

Il mio lavoro alla Johns Hopkins riguarda l’analisi delle immagini intraoperatorie basate sul deep learning, in particolare la distinzione tra tessuti cancerosi e non cancerosi nel cortex cerebrale umano tramite immagini di tomografia a coerenza ottica (OCT). Una sfida significativa che ho affrontato è stata progettare un modello di IA che si adatti bene ai dati dei pazienti al di fuori del set di addestramento. Sebbene le reti profonde siano eccellenti nell’estrazione di pattern nascosti, i pattern più facili da apprendere non sono sempre corretti. Pertanto, è importante utilizzare metodi di normalizzazione e trasformazione dei dati diversi. Nel mio progetto, ho trovato che la texture dell’immagine è molto utile in uno schema di apprendimento ensemble, in modo che abbiamo sia il deep learning che le tecniche di riconoscimento di pattern classiche che lavorano insieme.

Quanto sarà radicata l’IA nel flusso di lavoro clinico tra 5 e 10 anni? Quali saranno alcune delle tendenze future?

Vedo che l’IA sarà sempre più strettamente coinvolta nel flusso di lavoro clinico, dall’diagnosi al trattamento. L’IA ha dimostrato di essere adatta non solo alla diagnosi precoce e allo screening, ma anche alla previsione della prognosi a lungo termine. Partecipando a un trattamento tempestivo, che può essere reso più preciso e efficiente con l’IA, le persone possono aspettarsi di vivere più a lungo e in salute.

Cosa ti aspetti di più mentre parli al Summit sull’IA nel settore sanitario?

La rilevanza e l’impatto dell’IA nel settore sanitario sono chiaramente riflessi nel panel di relatori esperti provenienti da vari settori e background di ricerca. Mi aspetto di imparare in prima persona delle ultime novità sull’IA in campi adiacenti al mio e di partecipare a conversazioni ispiratrici che potrebbero influenzare positivamente la direzione della mia ricerca.

Vuoi saperne di più?

Nathan sarà uno degli oratori al prossimo AI in Healthcare Summit il 13-14 ottobre 2022 a Boston, MA. Unisciti a lui e a molti altri esperti di IA, ML e Deep Learning per scoprire le ultime tendenze e opportunità nel settore sanitario.

I biglietti Early Bird scadono il 2 settembre, quindi prenota il tuo posto oggi.

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Per ulteriori informazioni, contatta hello@re-work.co.