Accedi
Logo Magazine Intelligenza Artificiale - MagIA: Opportunità e rischi dell'IA
  • LinkedIn
  • Telegram
  • FB
  • FB

Magazine Intelligenza Artificiale: l'IA è più di quello che appare

Magazine - L’Intelligenza Artificiale è più di quello che appare

Piero Fariselli

Piero Fariselli è professore ordinario presso l’Università di Torino e responsabile dell’Unità di Intelligenza Artificiale e Biomedicina Computazionale del Dipartimento di Scienze Mediche.

Ha ottenuto la laurea in Fisica all’Università di Bologna nel 1991 e successivamente un dottorato in Biofisica all’Università di Genova nel 1996, lavorando sull’applicazione del machine learning alle determinazione della struttura e funzione di molecole biologiche.

Attualmente, la linea di ricerca principale riguarda lo sviluppo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale in ambito Biomedico.

È stato coinvolto in progetti di ricerca nazionali e internazionali che utilizzano l’intelligenza artificiale per la medicina personalizzata e la genomica, tra cui BRAINTEASER(https://brainteaser.health/) e GenoMed4All (https://genomed4all.eu/), entrambi finanziati dall’Unione Europea, che mirano a sviluppare tecnologie avanzate per la diagnosi e il trattamento di malattie neurologiche e ematologiche attraverso l’uso di AI.

Registrati alla newsletter

Intelligenza Artificiale nella ricerca medica

Intelligenza Artificiale nella ricerca medica

L'Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando la medicina, migliorando l'accuratezza diagnostica, la gestione dei pazienti e la scoperta di nuovi farmaci. Successi notevoli includono l'uso del deep learning per l'analisi delle immagini mediche e AlphaFold di DeepMind per la previsione delle strutture proteiche. Durante la pandemia di COVID-19, l'IA ha accelerato lo sviluppo di vaccini. Tuttavia, l'applicazione dell'IA in medicina affronta ostacoli come la qualità dei dati, la privacy e i bias. Per superare queste sfide, si propongono soluzioni come l'apprendimento federato e la creazione di dati sintetici.
Artificial Intelligence in Medical Research

Artificial Intelligence in Medical Research

Artificial Intelligence (AI) is transforming medicine by improving diagnostic accuracy, patient management, and drug discovery. Notable successes include the use of deep learning for medical image analysis and DeepMind's AlphaFold app to predict protein structures. During the COVID-19 pandemic, the use of AI accelerated the development of vaccines. However, the application of AI in medicine is faced with obstacles such as data quality, privacy, and bias. To overcome these challenges, solutions such as federated learning and synthetic data are being proposed.