Introduzione all’Intelligenza Artificiale nei laboratori di analisi

Algoritmi di machine learning e deep learning stanno ridefinendo il ruolo del laboratorio clinico: dalla gestione dei campioni alla refertazione, l’AI diventa un supporto concreto al professionista. La collaborazione tra tecnologia e competenza umana garantisce analisi più rapide, accurate e predittive, aprendo la strada a una diagnostica moderna e integrata.

1° Ottobre 2025

Scritto da: Ing. Brattoli Luca, Marketing scientific manager

Cos’è l’intelligenza artificiale in ambito medico

L’AI è un insieme di tecnologie che consente ai sistemi informatici di simulare processi cognitivi umani come apprendimento, classificazione e decision-making.

Nata negli anni ’50, si è evoluta grazie a tre fattori principali:

• La crescita esponenziale dei big data
• L’aumento della potenza di calcolo
• Lo sviluppo di algoritmi avanzati

Bio Group Medical System, da oltre 40 anni, promuove l’adozione delle migliori innovazioni tecnologiche in ambito biomedicale. Strumentazioni e soluzioni AI-based consentono oggi di ottimizzare i flussi di lavoro nei laboratori clinici, migliorando l’efficienza e l’affidabilità dei risultati.

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Come viene applicata l’AI nei laboratori di analisi

L’AI è già una realtà in molti laboratori, dove viene impiegata in diversi step del processo:

• Fase pre-analitica: gestione automatizzata dei campioni
  
• Fase analitica: interpretazione dei dati, classificazione degli elementi
  
• Fase post-analitica: refertazione automatizzata e controllo di qualità

L’obiettivo non è sostituire il biologo clinico, ma amplificare le sue capacità decisionali, offrendo uno strumento di supporto altamente preciso. 

Machine Learning e Deep Learning: come funzionano

Machine Learning (ML)

Il ML è una branca dell’AI che utilizza algoritmi in grado di apprendere dai dati. Nei laboratori, si applica ad esempio per:

• Riconoscere pattern ricorrenti
• Classificare cellule come “normali” o “patologiche”
• Predire esiti sulla base di dati storici

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Deep Learning (DL)

Il DL è una forma più avanzata di ML, basata su reti neurali artificiali profonde (DNN). Una variante molto usata in diagnostica è la rete neurale convoluzionale (CNN), estremamente efficace per:

• L’analisi delle immagini (es. sedimentazione urinaria, strisci ematici)
• L’elaborazione di segnali complessi

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Figura 1 - Differenze tra ML e DL, nel ML è l'operatore a inserire delle "feature", mentre nel DL vengono estrapolate autonomamente tramite le CNN

AI e biologo clinico: sinergia, non sostituzione

A differenza degli algoritmi, il biologo clinico possiede la capacità di contestualizzare i dati, integrando:

• Informazioni visive e anamnestiche
• Conoscenza clinica
• Esperienza professionale

Gli algoritmi possono “imparare” in fretta, ma rimangono dipendenti dalla qualità dei dati. La sinergia tra AI e umano può portare a diagnosi più rapide, accurate e personalizzate.

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Figura 2 - Figura 2   Differenze tra apprendimento tramite ML e apprendimento umano

Quali vantaggi porta l’AI nei laboratori

• Riduzione degli errori diagnostici
• Velocizzazione del processo di refertazione
• Supporto decisionale più preciso
• Classificazione automatica di campioni e anomalie
• Possibilità di predire patologie sulla base di dati aggregati

Questi vantaggi possono essere potenziati ulteriormente se l’AI è integrata con strumenti diagnostici avanzati e software di laboratorio compatibili.

Il futuro della diagnostica è data-driven

L’intelligenza artificiale non è un trend passeggero, ma una trasformazione strutturale. I laboratori del futuro saranno ambienti ibridi, in cui il biologo clinico lavorerà fianco a fianco con algoritmi capaci di apprendere, adattarsi e migliorare costantemente.

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