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Google ha sviluppato una IA che rileva efficacemente il cancro al seno

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La IA si chiama LYNA, Lymph Node Assistant, ed è stata sottoposta a due test rivelandosi più precisa del 99% rispetto agli esseri umani.

Si chiama LYNA lo strumento di Google contro il cancro Google

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Non solo web e telefonia, Google sta compiendo passi da gigante anche nel campo dell'intelligenza artificiale che hanno condotto allo sviluppo di un valido alleato nella lotta al cancro. L'azienda ha infatti dichiarato di aver messo a punto una IA in grado di individuare il cancro al seno in fase di metastasi con maggiore efficacia rispetto agli esseri umani. 

L'algoritmo utilizzato dal team di Google è stato denominato LYNA, acronimo di Lymph Node Assistant. LYNA è stata addestrata a riconoscere le caratteristiche dei tumori nelle varie fasi di crescita e in varie condizioni, tramite l'utilizzo di vetrini patologici.

In una prima fase di test, LYNA è stata sottoposta all'analisi di due serie di vetrini: quelli già utilizzati per l'addestramento e dei campioni indipendenti appartenenti ad un altro laboratorio. L'intelligenza artificiale è risultata così più precisa del 99% rispetto ad un esame condotto da esseri umani. Infatti, LYNA è stata in grado di riconoscere anche quelle metastasi più piccole che l'occhio umano potrebbe non individuare. Questo potrebbe essere utile a rilevare tutte le aree d'interesse per cure e trattamenti.

Un secondo test è stato condotto con l'aiuto di sei patologi certificati, che hanno simulato delle diagnosi con e senza l'ausilio di LYNA. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale ha reso il lavoro più semplice e veloce, riducendo il tasso di metastasi non individuate e abbassando il tempo di ispezione a un solo minuto.

LYNA per il momento è stata testata solo in situazioni simulate e limitate al cancro al seno. Si pensa però che possa diventare uno strumento importantissimo anche per la diagnosi e il trattamento di altre forme di tumori. I ricercatori hanno sottolineato quanto sia importante il suo continuo sviluppo, ma soprattutto l'inserimento in situazioni cliniche reali per testarne l'efficienza e superare le sue limitazioni.

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