L’Intelligenza Artificiale per Superare gli Inganni della Mente nella Visione Microscopica dei Preparati Istologici

(cod. P_0278) 

A cura del Dipartimento Scienze Biomediche Avanzate – Sezione di Anatomia Patologica, Università degli Studi di Napoli “Federico II”

Con:

Stefania Staibano, Dipartimento Scienze Biomediche Avanzate – Sezione di Anatomia Patologica, Università degli Studi di Napoli “Federico II”

Francesco Merolla, Dipartimento di Medicina e Scienze della Salute “V.Tiberio”, Università degli Studi del Molise

Gennaro Ilardi, Dipartimento Scienze Biomediche Avanzate – Sezione di Anatomia Patologica, Università degli Studi di Napoli “Federico II”

Silvia Varricchio, Dipartimento Scienze Biomediche Avanzate – Sezione di Anatomia Patologica, Università degli Studi di Napoli “Federico II”

Daniela Russo – Dipartimento Scienze Biomediche Avanzate, sezione di Anatomia Patologica, Università degli Studi di Napoli Federico II

Rosa Maria Di Crescenzo, Dipartimento Scienze Biomediche Avanzate – Sezione di Anatomia Patologica, Università degli Studi di Napoli “Federico II”

Nella pratica della istopatologia, l’interpretazione accurata dei vetrini istologici è fondamentale per una diagnosi tempestiva e precisa delle malattie. Tuttavia, l’occhio umano può essere ingannato da sfumature sottili e da pattern complessi, mettendo a rischio la correttezza delle diagnosi. È qui che la Computer Vision e l’Intelligenza Artificiale entrano in gioco, offrendo un potente strumento per superare questi inganni. L’apprendimento automatico e le reti neurali stanno dimostrando la loro efficacia nella rilevazione di anomalie patologiche, mettendo in evidenza il loro ruolo nel supporto ai patologi. Attraverso esempi concreti, il laboratorio mostra come l’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati visivi, individuare pattern sottili e aiutare a identificare patologie come il cancro con maggiore precisione.

Durante il laboratorio, i partecipanti si immergono nel mondo della computational pathology, guidati da esperti ricercatori e professionisti del settore, con l’opportunità di mettersi alla prova in attività pratiche, scoprendo come l’integrazione tra intuizione umana e intelligenza artificiale può portare a risultati migliori nell’analisi dei vetrini istologici.