L’utilizzo dell’intelligenza artificiale accoppiata all’imaging medico si sta dimostrando in grado di influenzare molteplici applicazioni cliniche. Per questo motivo, l’attenzione della comunità scientifica e dell’opinione pubblica verso questo settore sta crescendo esponenzialmente.
In questo contributo video il Dott. Christian Salvatore illustra il suo studio e il funzionamento di queste tecniche con un esempio concreto, di recente sviluppo, riguardante l’utilizzo dell’intelligenza artificiale applicata a radiografie del torace a supporto della diagnosi di polmonite interstiziale da Coronavirus.
Il video è online sul canale YouTube della Scuola IUSS e sul sito internet alla sezione IUSS On Air.
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Christian Salvatore è ricercatore senior presso la Scuola Universitaria Superiore IUSS di Pavia. Ha conseguito una formazione scientifica nel settore della fisica applicata alla medicina, in particolare nel campo della diagnostica per immagini. Dal 2013 al 2019 è stato assegnista di ricerca presso l’Istituto di Bioimmagini e Fisiologia Molecolare del Consiglio Nazionale delle Ricerche (IBFM-CNR). Nel 2019 è stato professore a contratto presso l’Università degli Studi di Milano–Bicocca. La sua attività di ricerca è svolta nel settore della Fisica applicata alla Medicina e Biologia e, più recentemente, ai Beni Culturali e Ambientali. Le tematiche di ricerca riguardano: 1) sviluppo e messa a punto di metodi di acquisizione ed elaborazione delle immagini per lo studio funzionale e strutturale a livello di singolo organo e di organismo in toto, sia in campo clinico (uomo) che preclinico (piccolo animale) in studi in convenzione con ospedali e centri di ricerca clinici; 2) sviluppo di metodi di intelligenza artificiale per la quantificazione, l’estrazione e la classificazione di informazioni acquisite attraverso tecniche di imaging quali Tomografia ad Emissione di Positroni (PET), Risonanza Magnetica Nucleare (NMR), imaging ottico, fluorescenza ultravioletta (UV), riflettografia nel vicino infrarosso (IR), imaging multispettrale, imaging funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS), imaging nel visibile da remote sensing; 3) sviluppo di metodi e modelli per la correzione di effetti fisici fonti di disturbo negli studi di diagnostica per immagine nell’uomo (ad esempio effetto di volume parziale in PET).
