Artificial Intelligence (AI) is emerging as a key tool in healthcare innovation, with expanding applications across numerous medical disciplines, such as ophthalmology, radiology, and dentistry. AI-based software, leveraging advanced technologies like Machine Learning and Deep Learning, is already showing a significant impact in all stages of the care process, from early diagnosis to medication management and treatment monitoring. These technologies not only enhance the accuracy of diagnoses and reduce the time required to identify conditions, but also help address some of the most pressing challenges facing global healthcare systems, such as increasing demand for care, staff shortages, and rising healthcare costs. The application of AI can help reduce medical errors while simultaneously improving operational efficiency through the automation of administrative and clinical processes. Furthermore, the economic savings derived from adopting AI technologies can be substantial, as unnecessary treatments and incorrect diagnoses are minimized, leading to a more sustainable healthcare system. This research aims to examine the impact of AI on healthcare, with a particular focus on its benefits and the challenges that still need to be addressed. Special attention is given to the application of AI in the diagnosis of autism, analyzing the most recent research exploring its potential. Through this analysis, the importance of promoting further research in the biomedical and clinical fields is highlighted, so that AI can be effectively and safely adopted, becoming a decision-support tool for healthcare professionals and improving the overall quality of global healthcare.
L'intelligenza artificiale (IA) sta emergendo come uno strumento chiave nell'innovazione del settore sanitario, con applicazioni in continua espansione che interessano numerose discipline mediche, come l'oftalmologia, la radiologia e l'odontoiatria. I software basati su IA, attraverso tecnologie avanzate come il Machine Learning e il Deep Learning, stanno già dimostrando un impatto significativo in tutte le fasi del percorso di cura, dalla diagnosi precoce alla gestione dei farmaci, fino al monitoraggio delle terapie. Queste tecnologie non solo migliorano l'accuratezza delle diagnosi e riducono i tempi necessari per identificare patologie, ma contribuiscono anche a colmare alcune delle più gravi criticità che affliggono i sistemi sanitari globali, come l'aumento della domanda di cure, la carenza di personale e i crescenti costi sanitari. L'applicazione dell'IA può contribuire alla riduzione degli errori medici, migliorando al contempo l'efficienza operativa attraverso l'automazione di processi amministrativi e clinici. Inoltre, il risparmio economico derivante dall'adozione di tecnologie IA può essere notevole, poiché si riducono i trattamenti non necessari e le diagnosi errate, a vantaggio di un sistema sanitario più sostenibile. Il presente lavoro si propone di esaminare l’impatto dell’IA sulla sanità, con particolare attenzione ai suoi vantaggi e alle sfide ancora da affrontare. Un focus specifico viene riservato all’applicazione dell’IA nella diagnosi dell’autismo, analizzando le ricerche più recenti che ne esplorano le potenzialità. Attraverso questa analisi, si intende riflettere sull'importanza di promuovere ulteriori ricerche in ambito biomedico e clinico, affinché l'IA possa essere adottata in modo efficace e sicuro, diventando uno strumento di supporto decisionale per i professionisti del settore, migliorando così la qualità dell'assistenza sanitaria globale.
Intelligenza artificiale applicata al settore medico-sanitario: analisi dello stato dell'arte e ultime ricerche nella diagnosi dell'autismo.
ARBOLEDA, FRANCESCA MARYBEL
2023/2024
Abstract
L'intelligenza artificiale (IA) sta emergendo come uno strumento chiave nell'innovazione del settore sanitario, con applicazioni in continua espansione che interessano numerose discipline mediche, come l'oftalmologia, la radiologia e l'odontoiatria. I software basati su IA, attraverso tecnologie avanzate come il Machine Learning e il Deep Learning, stanno già dimostrando un impatto significativo in tutte le fasi del percorso di cura, dalla diagnosi precoce alla gestione dei farmaci, fino al monitoraggio delle terapie. Queste tecnologie non solo migliorano l'accuratezza delle diagnosi e riducono i tempi necessari per identificare patologie, ma contribuiscono anche a colmare alcune delle più gravi criticità che affliggono i sistemi sanitari globali, come l'aumento della domanda di cure, la carenza di personale e i crescenti costi sanitari. L'applicazione dell'IA può contribuire alla riduzione degli errori medici, migliorando al contempo l'efficienza operativa attraverso l'automazione di processi amministrativi e clinici. Inoltre, il risparmio economico derivante dall'adozione di tecnologie IA può essere notevole, poiché si riducono i trattamenti non necessari e le diagnosi errate, a vantaggio di un sistema sanitario più sostenibile. Il presente lavoro si propone di esaminare l’impatto dell’IA sulla sanità, con particolare attenzione ai suoi vantaggi e alle sfide ancora da affrontare. Un focus specifico viene riservato all’applicazione dell’IA nella diagnosi dell’autismo, analizzando le ricerche più recenti che ne esplorano le potenzialità. Attraverso questa analisi, si intende riflettere sull'importanza di promuovere ulteriori ricerche in ambito biomedico e clinico, affinché l'IA possa essere adottata in modo efficace e sicuro, diventando uno strumento di supporto decisionale per i professionisti del settore, migliorando così la qualità dell'assistenza sanitaria globale.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14240/1901