di Luigi Campanella, professore emerito nell’Università La Sapienza di Roma
I biosensori con l’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico (ML) stanno rivoluzionamd il campo della scienza diagnostica. Gli approcci diagnostici tradizionali spesso presentano limitazioni in termini di sensibilità, velocità e accessibilità. I biosensori digitali emergenti, che spaziano dalle piattaforme elettrochimiche e ottiche ai dispositivi indossabili e impiantabili, offrono il rilevamento in tempo reale e ad alta produttività di biomarcatori clinicamente rilevanti da campioni minimamente invasivi.
Se abbinati ad algoritmi di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, questi sistemi consentono un’elaborazione avanzata del segnale, la riduzione del rumore, il riconoscimento di pattern e l’analisi predittiva, migliorando drasticamente l’accuratezza diagnostica e il supporto decisionale. Le innovazioni interdisciplinari spaziano dalla scienza dei materiali alla microfluidica, dalla scienza dei dati alla medicina clinica, e che stanno guidando questo settore verso il futuro.
Tra i temi principali della ricerca del settore figurano i dispositivi point-of-care integrati con l’intelligenza artificiale, le piattaforme di biosensori adattivi, la diagnostica basata sul cloud e la privacy e la sicurezza dei dati nella sanità digitale.
Riunendo la ricerca all’interfaccia tra la tecnologia dei biosensori e l’intelligenza computazionale,è possibile qun tracciare un percorso strategico per l’implementazione di strumenti diagnostici intelligenti, accessibili e personalizzati che ridefiniranno la diagnosi precoce e la gestione delle malattie nel prossimo decennio.L’ambito di applicazione comprende, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, le seguenti aree:
- Sistemi di biosensing integrati con IA/ML
– Sviluppo di biosensori potenziati dall’apprendimento automatico per l’elaborazione del segnale, la classificazione e la diagnostica predittiva. - Biosensori intelligenti e indossabili
: progettazione e applicazione di biosensori indossabili, impiantabili e per la diagnostica point-of-care, per il monitoraggio continuo e in tempo reale dello stato di salute. - Microfluidica e dispositivi Lab-on-a-Chip
: Integrazione di biosensori con piattaforme microfluidiche per il rilevamento multiplex di malattie ad alta sensibilità in formati miniaturizzati. - Modellazione computazionale e algoritmi diagnostici
: applicazione del deep learning, delle reti neurali e dell’apprendimento federato per analizzare i dati dei biosensori e generare informazioni diagnostiche. - Applicazioni cliniche e casi di studio
: utilizzo di biosensori digitali e strumenti di intelligenza artificiale per la diagnosi di malattie infettive, tumori, disturbi neurologici, malattie metaboliche e altro ancora.