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I modelli predittivi sono strumenti fondamentali per comprendere e prevedere i comportamenti dei materiali, in particolare per i polimeri, i cui utilizzi spaziano da applicazioni aerospaziali a quelle automobilistiche e marine. In questo contesto, l'introduzione di algoritmi di apprendimento automatico (machine learning) ha rivoluzionato il modo in cui possiamo stimare parametri complessi come la viscosità, che è una delle proprietà chiave per la valutazione delle performance di un materiale. I modelli di regressione, come il Decision Tree Regression (DTR), la regressione lineare (LR) e il Gaussian Process Regression (GPR), sono tra i più utilizzati per questi scopi. Ognuno di questi approcci offre vantaggi e limitazioni che devono essere considerati in base alla specificità dei dati e alle necessità di previsione.
Il Decision Tree Regression (DTR) si è dimostrato particolarmente utile grazie alla sua capacità di modellare relazioni non lineari, elemento cruciale quando è importante comprendere non solo la previsione finale, ma anche come una decisione è stata presa. Il modello ha mostrato una bassa Root Mean Squared Error (RMSE) di 1.80 e un Mean Absolute Error (MAE) di 1.23, indicando una previsione accurata e con scarti minimi rispetto ai valori reali. Il valore di R-squared (R²) pari a 1 suggerisce che il modello si adatta perfettamente al set di dati, spiegando completamente la variabilità dei dati rispetto alla media. Questi risultati mostrano che il modello ha una buona capacità di adattamento ai dati, e se si grafica il logaritmo della viscosità prevista rispetto a quella reale, i punti tendono ad allinearsi lungo una linea diagonale, confermando l'alta precisione del modello.
Tuttavia, il modello di regressione lineare (LR) ha anch'esso mostrato ottimi risultati. Il suo scopo principale è trovare la retta ottimale che minimizza le distanze verticali tra i punti osservati e i valori previsti, espressa dall'equazione , dove è la pendenza e l'intercetta. Il valore di RMSE pari a 3.61 e il Mean Squared Error (MSE) di 1.30 indicano una buona prestazione, con un basso livello di errore rispetto ai dati reali. Anche in questo caso, un valore di R² pari a 1.0 suggerisce un’ottima previsione della variabilità del dataset. La stretta aderenza della retta di regressione ai punti reali indica una solida corrispondenza tra i dati effettivi e quelli previsti.
Il modello di regressione del Processo Gaussiano (GPR), che è un metodo probabilistico non parametrico basato sul principio bayesiano, si distingue per la sua capacità di gestire dataset più piccoli e modelli non lineari grazie alle sue funzioni kernel. Nonostante la sua eccellenza teorica, il GPR ha ottenuto un RMSE più alto rispetto agli altri modelli, pari a 5.16, e un MAE di 3.34. Tuttavia, il valore di R² pari a 0.99 dimostra che il modello riesce a spiegare il 99% della variabilità dei dati, mostrando una buona capacità predittiva, anche se con errori maggiori rispetto ai modelli DTR e LR.
Tra i modelli testati, il Support Vector Regression (SVR) si è rivelato il più accurato, con il più basso RMSE (0.092) e MSE (0.008). Questi valori indicano che il modello predice la viscosità in modo estremamente preciso. Anche il valore di R² pari a 0.98 sottolinea l'elevata correlazione tra i dati previsti e quelli osservati. Sebbene DTR e LR presentino prestazioni complessivamente più basse in termini di RMSE e MAE, il GPR si è comportato bene, ma con prestazioni inferiori rispetto al SVR, soprattutto a causa degli errori più elevati.
Importante è notare che, mentre tutti questi modelli offrono risultati validi, il tipo di dataset e la specificità delle caratteristiche di viscosità dei polimeri influenzano enormemente la scelta del modello migliore. Ad esempio, il DTR si adatta bene a set di dati complessi e non lineari, mentre il LR è più adatto a relazioni lineari semplici. GPR, con la sua capacità di modellare funzioni non lineari e di adattarsi bene a dataset piccoli, si mostra ideale per situazioni dove sono disponibili pochi dati, ma presenta limitazioni in termini di capacità predittiva quando il numero di dati cresce. L'SVR, con la sua alta precisione, è il modello più robusto e affidabile quando si tratta di prevedere viscosità in relazione a variabili indipendenti.
In aggiunta a questi aspetti tecnici, è cruciale comprendere che la scelta del modello dipende dalla qualità e dalla quantità dei dati a disposizione, nonché dalla specificità dell'applicazione. I polimeri, essendo materiali altamente complessi e variabili, richiedono un'accurata analisi dei dati sperimentali e una valutazione approfondita della loro distribuzione e variabilità. Ogni approccio, che si tratti di DTR, LR, GPR o SVR, deve essere adattato e ottimizzato in base alle caratteristiche dei polimeri e alle condizioni ambientali in cui questi verranno utilizzati. La validazione incrociata e l'analisi di errori come RMSE, MSE e MAE sono strumenti essenziali per garantire la robustezza del modello predittivo, ma solo con una comprensione completa dei dati e delle loro dinamiche si può ottenere il miglior modello predittivo per ogni scenario.
L'accesso vascolare automatizzato e le sue applicazioni in medicina robotica: un'analisi dei progressi tecnologici e delle implicazioni cliniche
L'efficacia dei robot in situazioni difficili di accesso vascolare, in sistemi sia fittizi che animali, ha dimostrato che l'uso di dispositivi robotici, soprattutto in ambienti fisiologici complessi, può incrementare i tassi di successo e ridurre i tempi di esecuzione delle procedure rispetto agli interventi manuali eseguiti da operatori qualificati. Le innovazioni recenti nella guida per immagini, nella percezione, nella pianificazione robotica e nel calcolo hanno dotato i sistemi medici automatizzati spiegabili di un'intelligenza e di una controllabilità tali da poter svolgere compiti diagnostici e terapeutici complessi su tessuti molli con autonomia monitorata, con prestazioni comparabili a quelle di praticanti esperti.
L'accesso vascolare endovascolare su tessuti molli, come le arterie sanguigne, è una procedura di importanza vitale dove la guida posizionale gioca un ruolo cruciale. Diverse procedure diagnostiche e terapeutiche, tra cui il prelievo di sangue, l'amministrazione di fluidi e farmaci, l'introduzione di dispositivi endovascolari e il monitoraggio dello stato fisiologico, richiedono l'accesso ai vasi sanguigni come passo iniziale fondamentale. L'attuazione precoce di queste terapie può influenzare significativamente la mortalità, ma l'accesso vascolare può risultare estremamente difficile in circostanze avverse. Gli operatori sanitari sono spesso chiamati a eseguire interventi salvavita nelle condizioni più caotiche, in ambienti remoti e con risorse limitate.
Secondo alcune stime, circa il 20% dei trattamenti fallisce, con difficoltà che si amplificano in pazienti con vasi di piccole dimensioni (1 mm di diametro), tortuosi o collassati, frequentemente presenti in bambini, anziani, pazienti con malattie croniche o traumatizzati. Quando tessuti vitali vicini, come arterie, nervi o organi interni, vengono perforati, possono verificarsi gravi complicanze emorragiche. La probabilità di complicazioni aumenta considerevolmente con il numero di tentativi ripetuti di cannulazione. In molti casi, sono necessarie tecniche più invasive, come l'accesso venoso o arterioso centrale, quando i vasi periferici risultano inaccessibili.
Le soluzioni robotiche potrebbero ridurre la dipendenza dall'esperienza e dalla disponibilità degli operatori, in contrasto con gli approcci basati sulle immagini che richiedono l'inserimento manuale. Sebbene la Food and Drug Administration degli Stati Uniti abbia autorizzato l'uso di tecnologie robotiche per il movimento all'interno dei vasi periferici durante la terapia endovascolare, questi sistemi non sono ancora guidati dalle immagini e assistono solo nella navigazione intravascolare dopo che l'accesso è stato effettuato con successo. L'uso di sensori di forza, tatto e impedenza è una delle tecniche per rilevare gli eventi di perforazione vascolare durante le manovre iniziali di posizionamento e guida degli aghi, che tuttavia continuano a essere eseguite manualmente.
Un dispositivo robotico portatile, che non richiede monitoraggio, è stato sviluppato per guidare aghi e cateteri all'interno di vasi di dimensioni submillimetriche. Questo dispositivo è alimentato da un framework di deep learning che utilizza sequenze di immagini bimodali NIR e ultrasoniche duplex per eseguire numerosi compiti complessi di visione, come la segmentazione dei vasi, la classificazione e la stima della profondità. Le capacità di tracciamento automatizzato guidato da immagini del dispositivo sono state studiate e confrontate con le prestazioni manuali in vitro (utilizzando finti tessuti che simulano una variabilità demografica) e in vivo (su modelli di ratto anestetizzati per l'accesso venoso superficiale). Il robot è anche in grado di gestire dispositivi monouso prima e dopo la procedura. Inoltre, il dispositivo può rilasciare immediatamente l'ago al rilevamento di movimenti imprevisti o stress eccessivi alla punta dell'ago durante la cateterizzazione.
Questo approccio robotico ha ridotto il numero medio di tentativi falliti di cannulazione per procedura e il tempo complessivo di accesso. La cannulazione robotica ha superato quella manuale in modo più consistente su una vasta gamma di circostanze tessutali, con i miglioramenti più significativi riscontrati nei casi più complessi. Ottenere l'accesso vascolare è necessario per oltre il 90% delle diagnosi e dei trattamenti in sala operatoria, in laboratorio di cateterizzazione, in unità di terapia intensiva e in pronto soccorso. L'automazione della cannulazione ha migliorato i tassi di successo al primo tentativo e ridotto di sei volte il numero medio di tentativi falliti. Inoltre, la variabilità delle prestazioni robotiche in presenza di variabilità fisiologica è risultata significativamente inferiore rispetto alla variabilità della cannulazione manuale, con o senza assistenza da immagini.
L'uso di soluzioni robotiche automatizzate nel campo della medicina ha anche un grande impatto sul miglioramento della qualità e della sicurezza diagnostica. Gli errori diagnostici rappresentano una seria minaccia per la qualità delle cure sanitarie. Negli Stati Uniti, si stima che il tasso di errori clinici ambulatoriali sia del 5,08%, ossia 12 milioni di adulti all'anno. Questi errori hanno una probabilità del 50% di essere dannosi. L'alto volume di dati medici, in particolare in radiologia, ha portato all'uso della tecnologia AI per migliorare la qualità della diagnosi medica, spesso combinata con tecniche di AI spiegabile per garantire maggiore trasparenza e soluzioni fruibili per l'utente finale.
Nel campo dell'oncologia, modelli di rete neurale convoluzionale (CNN) sono stati utilizzati per migliorare la diagnosi delle metastasi del cancro al seno nei linfonodi, aumentando la velocità e la precisione della diagnosi, riducendo il tasso di falsi negativi. Più recentemente, algoritmi basati sull'intelligenza artificiale sono stati sviluppati per analizzare i dati di risonanza magnetica cardiaca, come nel caso dei pazienti con ipertensione polmonare, per prevedere con precisione i risultati clinici.
Questi sviluppi sono solo alcuni esempi di come la robotica e l'intelligenza artificiale stanno trasformando la pratica medica. I sistemi robotici assistiti dall'IA possono non solo migliorare le capacità dei medici nel monitoraggio e nell'intervento, ma anche ridurre la possibilità di errore umano, garantendo maggiore sicurezza per i pazienti. La combinazione di tecnologie avanzate e intelligenza artificiale spiegabile sta aprendo nuove strade per diagnosi e trattamenti più precisi e sicuri, con il potenziale di salvare vite e migliorare gli esiti clinici.