Machine Learning (Apprendimento Automatico)

l Machine Learning (Apprendimento Automatico) è una tecnologia dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni su un compito specifico senza essere esplicitamente programmati. L’apprendimento automatico analizza grandi quantità di dati per identificare pattern o tendenze e fare previsioni o prendere decisioni autonomamente.

In sanità, il machine learning ha numerose applicazioni:

• Diagnosi assistita: Gli algoritmi di machine learning possono analizzare immagini mediche, come radiografie o risonanze magnetiche, per identificare patologie, migliorando la precisione e riducendo i tempi di diagnosi.
• Previsione dei risultati clinici: Utilizzando i dati clinici dei pazienti, il machine learning può prevedere esiti medici come il rischio di complicazioni, recidive o risposta ai trattamenti.
• Personalizzazione delle terapie: Gli algoritmi possono analizzare dati genetici e clinici per suggerire trattamenti personalizzati basati sulle caratteristiche specifiche del paziente.
• Ottimizzazione delle risorse ospedaliere: Il machine learning può prevedere la domanda di servizi ospedalieri, ottimizzando l’uso delle risorse e migliorando l’efficienza gestionale.
• Scoperta di nuovi farmaci: Gli algoritmi di machine learning possono analizzare vasti database di composti chimici per identificare potenziali nuovi farmaci.

Il vantaggio principale del machine learning in sanità è la sua capacità di analizzare dati complessi e in grandi quantità per supportare decisioni cliniche informate, migliorare la qualità delle cure e personalizzare i trattamenti.

Fonte della definizione:
Questa definizione è basata su concetti descritti in “Machine Learning in Healthcare: Revolutionizing Data-Driven Medical Insights”, pubblicato su Journal of Healthcare Informatics Research.