{"id":694671,"date":"2019-05-19T16:30:31","date_gmt":"2019-05-19T14:30:31","guid":{"rendered":"https:\/\/dailynewshungary.com\/it\/ricercatori-ungheresi-ai-vertici-del-mondo-scientifico\/"},"modified":"2019-05-19T16:30:31","modified_gmt":"2019-05-19T14:30:31","slug":"ricercatori-ungheresi-ai-vertici-del-mondo-scientifico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailynewshungary.com\/it\/ricercatori-ungheresi-ai-vertici-del-mondo-scientifico\/","title":{"rendered":"Ricercatori ungheresi ai vertici del mondo scientifico"},"content":{"rendered":"<p><strong>Gli scienziati ungheresi hanno scoperto un metodo con cui il cancro al seno pu\u00f2 essere diagnosticato molto prima, pi\u00f9 facilmente e pi\u00f9 rapidamente. Il loro articolo correlato \u00e8 diventato il trentesimo pi\u00f9 letto sulla rivista Nature, una delle riviste scientifiche pi\u00f9 riconosciute al mondo.<\/strong><\/p>\n<h4>Una rivoluzione nel rilevamento del cancro al seno?<\/h4>\n<p>Il cancro al seno \u00e8 il cancro pi\u00f9 comune nelle donne ed \u00e8 la principale causa di morte per cancro tra le donne nel mondo. Pertanto, gli scienziati ungheresi hanno sviluppato un metodo innovativo, il cosiddetto sistema di deep learning, un software di analisi delle immagini che pu\u00f2 rivoluzionare gli screening mammografici. Il loro articolo correlato pubblicato su Nature Scientific Reports \u00e8 diventato il 30esimo pi\u00f9 letto tra gli oltre 17mila articoli apparsi sul periodico scientifico nel 2018 <a href=\"https:\/\/www.szeretlekmagyarorszag.hu\/a-nature-legolvasottabb-cikkei-koze-kerult-az-elte-fizikusainak-kozlemenye\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ha riferito Szeretlekmagyarorszag.hu<\/a>.<\/p>\n<p>Infatti, il metodo \u00e8 gi\u00e0 stato introdotto per The Digital Mammography DREAM Challenge che mira a migliorare la valutazione delle mammografie di screening La sfida \u00e8 stata avviata dal National Cancer Institute degli Stati Uniti e dalla Cancer Moonshot Initiative avviata dall&#8217;ex vicepresidente degli Stati Uniti Joe Biden In questo concorso, Dezs\u0151 Ribli, uno studente di dottorato dell&#8217;Universit\u00e0 E\u00f6tv\u00f6s Lor\u00e1nd (Budapest) e uno degli autori del suddetto articolo su Nature<\/p>\n<blockquote>\n<p><span style=\"color: #0000ff;\"><span style=\"color: #000025;\">\u00e8 arrivato al secondo posto tra gli oltre 1.200 scienziati candidati.&nbsp;<\/span><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Secondo gli autori dell&#8217;articolo di Nature, la sfida DM ha fornito un&#8217;eccellente opportunit\u00e0 per confrontare le prestazioni dei metodi concorrenti in modo controllato ed equo invece di valutazioni auto-riferite su set di dati diversi o proprietari.<\/p>\n<p>Il software di analisi delle immagini sviluppato dal team ungherese di scienziati \u00e8 in grado di<\/p>\n<blockquote>\n<p><span style=\"color: #0000ff;\">riscontrando 90 pc di tumori malevoli <\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>e, in media, segna solo 30 pc delle immagini che scherma in modo errato, In effetti, questo \u00e8 un rapporto molto buono nella pratica medica attuale, e aiuta molto la diagnosi precoce della malattia Inoltre, il sistema impara autonomamente analizzando costantemente nuove immagini.<\/p>\n<h4>IA pi\u00f9 veloce e instancabile<\/h4>\n<p>Se il metodo funziona bene nei test futuri, anche quegli ospedali possono avviare screening mammografici che lottano con la mancanza di forza lavoro professionale o dove medici e infermieri sono sovraccarichi.<\/p>\n<p>Riguardo alla storia del metodo, hanno scritto che negli ultimi due decenni sono stati sviluppati sistemi di rilevamento assistito da computer (CAD) per aiutare i radiologi ad analizzare le mammografie di screening; tuttavia, i vantaggi delle attuali tecnologie CAD sembrano essere contraddittori; pertanto, dovrebbero essere migliorati per essere considerati utili in definitiva Dal 2012, le reti neurali convoluzionali profonde (CNN) hanno avuto un enorme successo nel riconoscimento delle immagini<\/p>\n<blockquote>\n<p><span style=\"color: #0000ff;\">raggiungere le prestazioni umane. <\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>Questi metodi hanno ampiamente superato gli approcci tradizionali, che sono simili alle soluzioni CAD attualmente utilizzate. Le CNN profonde hanno il potenziale per rivoluzionare l\u2019analisi delle immagini mediche perch\u00e9 commettono tanti errori quanti sono gli esseri umani, ma sono molto pi\u00f9 veloci e instancabili.<\/p>\n<p>L&#8217;articolo \u00e8 stato scritto Dezs invece Ribli PhD-student e Istv\u00e1n Csabai, professore di Fisica, entrambi dell&#8217;Universit\u00e0 E\u00f6tv\u00f6s Lor\u00e1nd (Budapest), P\u00e9ter Pollner, ricercatore dell&#8217;Accademia ungherese delle scienze (MTA) ELTE Statistical and Biological Physics Research Group, e due ricercatori dell&#8217;Universit\u00e0 Semmelweis (Budapest), Anna Horv\u00e1th e Zsuzsa Unger.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gli scienziati ungheresi hanno scoperto un metodo con cui il cancro al seno pu\u00f2 essere diagnosticato molto prima, pi\u00f9 facilmente e pi\u00f9 rapidamente. 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