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MEDICAL SECURITY Diverse aree associate e all’interno dell’IA, come la visio- ne artificiale (o computer vision - CV), l’apprendimento automatico, i sistemi autonomi, l’elaborazione del lin- guaggio naturale, gli agenti intelligenti, le reti neurali profonde e il ragionamento automatizzato, vengono uti- lizzate per apprendere il background medico e analizzare le cartelle cliniche in modo più efficace. Nel complesso, i contributi di IA e CV sono fattori chiave in campo medico e comportano i seguenti vantaggi: • Le operazioni mediche tra cui monitoraggio, previ- sione, diagnosi, trattamento e prognosi diventano intelligenza con prestazioni più elevate • Riduzione degli errori medicali insieme a migliora- menti nelle operazioni mediche in termini di tempo di esecuzione, qualità della diagnosi, quantità delle diagnosi e così via. Molti problemi nelle pratiche cli- niche umane convenzionali vengono eliminati • Un accessomedico più facile e veloce è estremamente importante e prezioso. I lunghi processi per ottene- re visite mediche, diagnosi, prescrizioni, risultati del trattamento, sono migliorati, portando alla fornitura di un servizio a più pazienti • Migliorare l’affidabilità, la qualità e la quantità dell’e- laborazione e della trasmissione delle informazioni in ambito medico • Ottimizzare i principali calcoli all’interno di questi sistemi, tra cui la segmentazione, la classificazione, il rilevamento, la registrazione e l’elaborazione delle informazioni mediche • La grande crescita del machine learning, in partico- lare del deep learning, fornisce algoritmi e sistemi ad alte prestazioni che comprendono e modellano i dati medici attraverso più livelli di trasformazioni Questi algoritmi aiutano a estrarre e apprendere le funzionalità dai dati automaticamente a diversi livelli astratti. Migliori classificazioni da parte dei sistemi di deep learning consentono diagnosi e decisioni mediche migliori. Esistono molte architetture di reti neurali pro- fonde, in particolare reti neurali convoluzionali (ovve- ro, apprendimento automatico e adattivo di gerarchie spaziali di caratteristiche da dati/immagini mediche attraverso la retropropagazione utilizzando più ele- menti costitutivi, come i livelli di convoluzione, livelli di raggruppamento e livelli completamente connessi). Sono elementi critici nei sistemi di classificazione e ri- conoscimento e ciascuno di essi si adatta bene ad un tipo specifico di dati e applicazioni. Quando l’accuratezza del modello predittivo, la fiducia delle prestazioni di ap- prendimento, viene aumentata, le operazioni mediche hanno più successo. Sostenuto dalla capacità di apprendere dalle caratteri- stiche salienti di grandi volumi di dati sanitari, un siste- ma di intelligenza artificiale assiste i medici nell’inter- pretazione dei dati diagnostici, prognostici e terapeutici di popolazioni di pazienti molto ampie. Ciò fornisce una guida in tempo reale su rischio, opzioni di assistenza clinica e risultati, ma fornisce anche informazioni me- diche aggiornate da riviste, libri di testo e pratiche cli- niche per fornire un’adeguata assistenza al paziente I sistemi hanno caratteristiche uniche: • la plasticità, causando cambiamenti nelle prestazioni del sistema attraverso l’apprendimento e la necessità di creare nuovi concetti sui tempi di apprendimento e l’assegnazione delle responsabilità per la gestione del rischio • l’imprevedibilità del comportamento del sistema, in risposta a input sconosciuti a causa delle caratteristiche della scatola nera che precludono la previsione dell’output deduttivo; la necessità di garantire le caratteristiche degli insiemi di dati da utilizzare per l’apprendimento e la valutazione A causa di questi meriti nelle applicazioni mediche ba- sate su AI e CV, tutti gli aspetti della ricerca dovrebbero essere studiati in questa direzione in modo completo. Questi aspetti sono classificati come requisiti, opportu- nità e sfide. I requisiti aiutano a preparare un ambiente di lavoro migliore per questi sistemi, le opportunità ci mostrano le aree di nuovi contributi e idee per nuovi sistemi e le sfide sono molto critiche a causa della natura di questo Il settore medicale è particolarmente attraente per i criminali informatici in quanto rappresenta una ricca risorsa di dati preziosi e sensibili EO MEDICAL - OTTOBRE 2024 XXXI