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Con askPinocchio basta fake news

Brescia - Piacenza Con askPinocchio basta fake news Informatici dell'Università Cattolica hanno elaborato un algoritmo di intelligenza artificiale capace di verificare la veridicità di una notizia. Il software , ideato e lanciato da un team di sei ricercatori italiani attivi tra Stati Uniti, Svizzera e Italia, utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per riconoscere le fake news . L’altra faccia della democratizzazione dell’informazione, infatti, è l’aver reso più complicato il processo di verifica dei contenuti condivisi tra cui si celano anche le “fake news”, che trovano nella rete un terreno ideale per propagarsi in maniera incontrollabile. askPinocchio è il risultato di due anni di lavoro in cui abbiamo sviluppato algoritmi innovativi per riconoscere le fake news con l’obiettivo di offrire un servizio accessibile a tutti» spiegano i ricercatori. A poco più di una settimana dal lancio ufficiale del sistema, askPinocchio conta già circa 4.000 test effettuati da utenti mossi dalla volontà di verificare l’attendibilità di quanto letto in rete. Trattandosi di un tema assai delicato abbiamo deciso di inserire una regola che scavalca l’intelligenza artificiale, non fornendo quindi alcun risultato ma bensì rimandando a link informativi sull’argomento» precisa Marco Della Vedova, della facoltà di Scienze matematiche, fisiche e natural i della sede di Brescia. Oggi il livello di affidabilità dei risultati è ottimo per quanto riguarda le teorie complottiste di varia natura, mentre sul tema salute abbiamo riscontrato una leggera fatica che stiamo cercando di migliorare».

 

Una firma molecolare contro il tumore della cervice

Roma Una firma molecolare contro il tumore della cervice Uno studio ha condotto all’identificazione di un meccanismo costituito da tre geni: in futuro potrebbe aiutare nella scelta terapeutica. Lo studio ha portato all’identificazione di una firma molecolare composta da tre geni (ANXA2, NDRG1 e STAT1) in grado di predire la risposta al trattamento radiochemioterapico (CRT) neoadiuvante nelle pazienti con tumore della cervice uterina localmente avanzato. Queste evidenze cliniche sono state alla base di un ambizioso progetto di ricerca traslazionale volto ad identificare potenziali biomarcatori predittivi di risposta nel nostro setting clinico”, spiega il professor Giovanni Scambia . “L’algoritmo di machine learning da noi sviluppato - aggiunge infine la dottoressa Daniela Gallo - consente di determinare la probabilità di sensibilità o resistenza alla CRT, a partire dal livello di espressione dei marcatori d’interesse, misurati con una metodica di analisi di uso comune nei laboratori e di facile utilizzo. Una volta validati su una coorte più ampia di pazienti, questi risultati potrebbero rappresentare un importante passaggio verso l’applicazione di approcci terapeutici personalizzati nel trattamento della malattia. L’identificazione di biomarcatori molecolari predittivi di risposta alla terapia, cioè caratteristiche oggettivamente misurabili e valutabili, costituisce infatti uno degli obiettivi più importanti della medicina personalizzata. Determinante ai fini della traslazionalità della ricerca, è soprattutto la capacità di trasferire nella pratica clinica i risultati ottenuti in laboratorio, cioè in altre parole di realizzare kit destinati ad uno screening rapido e poco costoso delle pazienti”, conclude la dottoressa Gallo.

 
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