1. Fondamenti e Principi dell’AI in Medicina

Definizione e concetti chiave dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (AI) è una disciplina dell’informatica che si occupa della costruzione di macchine e sistemi in grado di eseguire compiti che solitamente richiedono l’intelligenza umana. Le applicazioni dell’AI spaziano dall’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini, alla guida autonoma e ai sistemi di supporto decisionale in ambito medico. L’obiettivo finale dell’intelligenza artificiale […]

Definizione e concetti chiave dell’intelligenza artificiale Leggi tutto »

Tipi di AI utilizzati in ambito sanitario (machine learning, deep learning, reti neurali)

L’intelligenza artificiale in ambito sanitario si manifesta attraverso diverse tecnologie e approcci, tra cui machine learning, deep learning e reti neurali. Questi strumenti avanzati permettono di migliorare l’assistenza ai pazienti, ottimizzare i processi diagnostici e terapeutici, e accelerare l’innovazione medica. Ogni tipologia di AI ha applicazioni specifiche che rispondono a diverse esigenze cliniche. 1. Machine

Tipi di AI utilizzati in ambito sanitario (machine learning, deep learning, reti neurali) Leggi tutto »

Breve storia e sviluppo dell’AI in medicina

L’intelligenza artificiale ha un ruolo sempre più importante nella medicina moderna, ma le sue radici risalgono a decenni fa. Dagli albori della computazione all’adozione di tecniche avanzate come il machine learning e il deep learning, l’evoluzione dell’AI in medicina ha attraversato diverse fasi. 1. Le Origini dell’Intelligenza Artificiale (Anni ’50 – ’60) L’idea di creare

Breve storia e sviluppo dell’AI in medicina Leggi tutto »

Introduzione agli algoritmi e modelli predittivi

Gli algoritmi e modelli predittivi sono strumenti fondamentali nell’applicazione dell’intelligenza artificiale (AI) in ambito sanitario. Questi modelli sono utilizzati per analizzare dati clinici e fare previsioni riguardanti diagnosi, prognosi e trattamenti, aiutando i medici a prendere decisioni informate basate su evidenze. I modelli predittivi non solo migliorano l’accuratezza diagnostica, ma contribuiscono anche a personalizzare le

Introduzione agli algoritmi e modelli predittivi Leggi tutto »

Differenze tra AI supervisionata, non supervisionata e rinforzata

L’intelligenza artificiale (AI) utilizza diversi approcci di apprendimento per analizzare dati e risolvere problemi, i principali dei quali sono l’apprendimento supervisionato, l’apprendimento non supervisionato e l’apprendimento per rinforzo. Ciascuno di questi metodi ha caratteristiche, applicazioni e vantaggi specifici. Questi approcci permettono di addestrare modelli AI in base al tipo di dati disponibili e agli obiettivi

Differenze tra AI supervisionata, non supervisionata e rinforzata Leggi tutto »

Ruolo dell’AI nella medicina moderna e futura

L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il campo della medicina, trasformando il modo in cui i medici diagnosticano, trattano e gestiscono le malattie. Il ruolo dell’AI nella medicina moderna è già significativo, ma il suo impatto nel futuro promette di essere ancora più radicale. Grazie all’analisi dei big data, alla potenza di calcolo avanzata e all’integrazione

Ruolo dell’AI nella medicina moderna e futura Leggi tutto »

Inizia chat
Salve possiamo aiutarla?
DIGCOM
Clicchi su "Inizia chat" se ha bisogno di supporto.