(2° pagina) (Torna alla 1° pagina..) di nei e melanomi, insieme alla corretta diagnosi. Ad ogni immagine esaminata, il sistema ha migliorato la sua capacità di diagnosi», spiega Holger Haenssle, docente di dermatologia dell’Università di Heiderlberg e primo autore dello studio. «La rete neurale ha anche mostrato una maggiore specificità, vale a dire una minore propensione a scambiare per melanomi dei nei innocui, errore che può portare a operazioni di rimozione chirurgica non necessarie».
«Ho preso parte negli ultimi vent’anni a progetti di ricerca finalizzati a migliorare la diagnosi precoce del melanoma. Quando ho letto articoli recenti sulle capacità degli algoritmi neurali di deep learning di superare gli esperti umani in compiti specifici, ho capito immediatamente che avremmo dovuto esplorare l’uso di questi algoritmi per la diagnosi del melanoma», commenta Haenssle.
Alcuni tuttavia avanzano dubbi sulla validità dei dati. Il punto è che i medici sapevano di partecipare a un semplice test, a differenza dei computer. Secondo gli scettici, le loro performance sarebbero diverse se si trovassero in una condizione di vita reale, dove ad essere oggetto della propria valutazione sarebbe davvero la salute del paziente e non i risultati di un esperimento.



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30/05/2018 Andrea Sperelli

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