Definizione
Il Deep learning (DL) è una branca del Machine Learning basata su reti neurali artificiali profonde (deep neural networks). A differenza degli algoritmi di apprendimento classici, il DL è in grado di apprendere rappresentazioni gerarchiche dai dati, senza la necessità di estrarre manualmente le caratteristiche più rilevanti.
Le reti neurali profonde sono composte da più strati nascosti di neuroni artificiali, che elaborano le informazioni in modo progressivo. Ogni livello della rete identifica pattern sempre più complessi, permettendo al modello di raggiungere elevate capacità di astrazione.
Applicazioni in medicina
- Imaging medico: reti neurali convoluzionali (CNN) analizzano radiografie, risonanze magnetiche e TAC per rilevare patologie come tumori o fratture, oppure anche per segmentare strutture anatomiche differenti come organi e lesioni, supportando la pianificazione chirurgica e oncologica
- Analisi del linguaggio naturale (NLP): alcuni modelli di deep learning sono in grado di interpretare cartelle cliniche e referti medici per estrarre informazioni utili.
- Predizione di malattie: alcuni tipi di reti neurali, come le reti neurali ricorrenti (RNN), sono adatte ad analizzare serie temporali di dati clinici per prevedere condizioni come insufficienza cardiaca o diabete.
