Qui vengono utilizzate varie tecnologie che vanno dall’apprendimento automatico, all’analisi delle immagini e alle statistiche per aiutare i patologi o altri medici nella diagnosi e nella prognosi delle malattie. Lo sviluppo di metodi in patologia computazionale ha due obiettivi principali; Automatizzare i flussi di routine che altrimenti sarebbero eseguiti dai patologi e sviluppare metodi per estrarre nuove informazioni dalle immagini dei tessuti. Nella sua tesi si concentra Filippo WeitzDottorando in Dipartimento di Epidemiologia Medica e Biostatisticasullo sviluppo, l’applicazione e la valutazione di nuovi metodi per diagnosi accurate.
Cosa hai ricercato nella tua tesi?
I primi due studi della mia tesi si concentrano sullo sviluppo e sulla valutazione di metodi per prevedere l’espressione genica da immagini istopatologiche. Negli altri miei tre studi, ci concentriamo sulla registrazione di immagini patologiche. Uno dei miei post descrive il set di dati ACROBAT, che abbiamo pubblicato per un concorso di analisi di immagini istopatologiche.
Perché ti sei interessato all’argomento?
– I progressi nei metodi di analisi dei dati su larga scala e la disponibilità di grandi set di dati hanno consentito lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale per la diagnosi medica nel contesto della ricerca. Credo che questi approcci abbiano il potenziale per migliorare l’attuale pratica clinica e voglio contribuire a questo sviluppo. Per me è molto motivante il fatto che i risultati della mia ricerca possano portare benefici ai pazienti.
Cosa pensi che si dovrebbe fare nella ricerca futura?
– In futuro, dovremo condurre sempre più studi di validazione dei metodi e delle soluzioni sviluppati da noi e da altri. Attualmente, molti studi si affidano a set di dati di test interni per valutare le prestazioni degli algoritmi, fornendo un supporto insufficiente per un’adozione più ampia di queste soluzioni nella patologia clinica.
tesi
Filippo Weitz. Karolinska Institutet (2023), ISBN: 978-91-8017-148-9
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