Definizione
Una Rete Neurale Artificiale (Artificial Neural Network, ANN) è un sistema di elaborazione dell’informazione (o modello computazionale) che si pone come obiettivo l’emulazione del sistema nervoso animale. Una ANN è una struttura complessa composta da tante unità elementari di calcolo (neuroni) interconnesse progettato per elaborare dati complessi e apprendere pattern nascosti all’interno di essi. Le ANN differiscono per tipologia di neuroni e tipologia di connessioni tra neuroni. Esse hanno la capacità di apprendere con l’esperienza mediante un addestramento.
Nel 1962 Frank Rosenblatt sviluppò il Perceptron (percettrone in italiano): la prima ANN in grado di eseguire con successo il processo di riconoscimento di pattern all’interno di dati grezzi al fine di creare delle classi di dati. Questa architettura rappresenta l’archetipo su cui si basano anche le più moderne reti neurali artificiali.
Nelle principali architetture ANN possiamo ritrovare i seguenti “strati” di neuroni artificiali:
- Strato di input (Input layer): riceve i dati di ingresso.
- Strati nascosti (Hidden layers): elaborano le informazioni applicando trasformazioni non lineari.
- Strato di output (Output layer): fornisce il risultato del modello (es. classificazione, regressione).
Ogni neurone riceve ingressi numerici, li elabora tramite una funzione di attivazione e trasmette il risultato ai neuroni dello strato successivo. Il modello apprende modificando i pesi delle connessioni tra i neuroni tramite un processo di ottimizzazione, solitamente basato su tecniche di backpropagation e discesa del gradiente.
Esistono diverse architetture di reti neurali artificiali, tra cui:
- Multilayer Perceptron (MLP): la forma più semplice, con strati completamente connessi.
- Convolutional Neural Networks (CNNs): Specializzate nell’elaborazione di immagini.
- Recurrent Neural Networks (RNNs): Progettate per analizzare dati sequenziali come testi o segnali fisiologici.
Applicazioni in medicina
- Diagnosi automatizzata: Le reti neurali artificiali sono ampiamente utilizzate per analizzare immagini mediche, identificando patologie in radiografie, TAC e risonanze magnetiche. Ad esempio, le CNN vengono impiegate per il riconoscimento di tumori, anomalie polmonari e molte altre tipologie di condizioni fisiologiche e patologiche.
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Le RNN e i Transformer sono usate per estrarre informazioni da referti medici, supportando i medici nelle diagnosi.
- Segnalazione di anomalie nei segnali fisiologici: Algoritmi basati su ANN analizzano elettrocardiogrammi (ECG), elettroencefalogrammi (EEG) e segnali di monitoraggio paziente, individuando ad esempio patologie cardiache o disturbi neurologici.
