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Diagnosi più accurate con l’intelligenza artificiale, grazie a Neurality

Una startup accreditata dall’Università di Bologna ha sviluppato un software di machine learning in grado di automatizzare e velocizzare la classificazione di una particolare tipologia di globuli bianchi, i granulociti: verificare la loro numerosità nel sangue può aiutare la diagnosi di diverse patologie


L’intelligenza artificiale al servizio della medicina grazie a Neurality, una startup innovativa accreditata dall'Università di Bologna. Nata a Rimini lo scorso anno e oggi collegata all'incubatore Cesenalab, Neurality si basa su un software di machine learning che sta suscitando interesse in particolare nel campo della computer aided diagnosis, il supporto alla diagnosi grazie a strumenti informatici.

"La start up è nata a partire dalla richiesta di un laboratorio privato", racconta Marco Pari, ingegnere informatico laureato all'Università di Bologna e co-fondatore di Neurality. "Cercavano un metodo per rendere automatica la conta e la classificazione dei granulociti da un campione di sangue intero catturato tramite immagine da microscopio". I granulociti sono una particolare tipologia di globuli bianchi: verificare la loro numerosità nel sangue può aiutare la diagnosi di diverse patologie come infezioni batteriche, infiammazioni, allergie, neoplasie, disordini immunitari, intossicazioni. “Un operatore specializzato – continua Pari – impiega mediamente due giorni e mezzo per analizzare completamente il campione relativo ad un singolo paziente: oggi il nostro software ci mette meno di due minuti”.

Per arrivare a questo risultato, Marco Pari e l’altro co-fondatore della startup, Michele Moretti, hanno prima addestrato il software di Neurality sottoponendogli migliaia di immagini di granulociti già classificate da un gruppo di specialisti. Poi, dopo questo “apprendimento supervisionato” durato un anno, è seguita una seconda fase in cui al modello sono state presentate nuove immagini, sempre ordinate dagli esperti, ma senza che al software fosse mostrata la classificazione corretta.

Nel giro di poco tempo la capacità predittiva del software ha raggiunto livelli di accuratezza molto elevati. Così elevati da arrivare persino a correggere errori umani. "Man mano che le immagini venivano analizzate, la nostra intelligenza artificiale migliorava le sue prestazioni", spiega Marco Pari. "Ad un certo punto però, dopo circa 900 immagini, abbiamo notato alcuni errori: immagini categorizzate in un modo dagli esperti erano interpretate in modo diverso dal nostro sistema".

I fondatori della start up si sono allora confrontati con gli specialisti medici per capire l’origine di questo calo delle prestazioni. "Analizzando insieme le immagini ci siamo resi conto che l’errore non era della macchina ma era umano, nato una categorizzazione non corretta di alcune delle immagini preparate per addestrare il software", continua Pari. "Ancora in fase di test, insomma, la nostra intelligenza artificiale aveva già iniziato a fare quello per cui era stata progettata: ridurre la percentuale di inesattezze in questo tipo di analisi favorendo così diagnosi più accurate".

Oggi Neurality è una startup accreditata dell’Università di Bolognache sostiene i suoi studenti e laureati con numerose iniziative a supporto dell’imprenditorialità – e sta proseguendo il suo percorso di crescita all'interno dell'incubatore Cesenalab. I due fondatori Marco Pari e Michele Moretti puntano ora ad allargare il campo di applicazione del loro software oltre all'ambito medico, coinvolgendo anche i settori produttivo, finanziario e di analisi del mercato, così come il contesto agricolo e alimentare e quello della sicurezza.