Intelligenza artificiale ed elaborazione delle immagini a supporto del processo decisionale medico: Diagnosi precoce cheratocono

Gli obiettivi dei lavori presentati in questo libro si sono concentrati sull'esplorazione dell'intelligenza artificiale in sinergia con l'elaborazione delle immagini, al fine di fornire un supporto decisionale per la diagnosi precoce del cheratocono. In una prima fase, mettiamo in evidenza il contributo delle tecniche di apprendimento automatico nell'analisi delle immagini mediche, dimostrandone la rilevanza e l'efficacia per lo screening precoce del cheratocono, una patologia corneale progressiva che richiede un'individuazione affidabile e tempestiva. In una seconda fase, dimostriamo che gli approcci di deep learning, in particolare quelli basati sulle reti neurali convoluzionali, offrono prestazioni superiori nella classificazione automatizzata delle immagini mediche, consentendo al contempo la generazione di immagini sintetiche volte ad arricchire i database e a migliorare la robustezza dei modelli. L'insieme di questi contributi sottolinea il notevole potenziale dei metodi di intelligenza artificiale per rafforzare l'accuratezza diagnostica, ottimizzare l'interpretazione delle immagini mediche e supportare efficacemente il processo decisionale clinico.