Castellana, intelligenza artificiale per la diagnosi della Steatosi Epatica

𝐈𝐧𝐭𝐞π₯π₯𝐒𝐠𝐞𝐧𝐳𝐚 π€π«π­π’πŸπ’πœπ’πšπ₯𝐞 applicata alla ricerca sanitaria all’Irccs De Bellis di Castellana. Ne dΓ  notizia il gruppo di ricerca: “Parliamo dell’utilizzo di tecniche di machine learning per definire un algoritmo utile per la diagnosi della 𝐍𝐀𝐅𝐋𝐃 (π’π­πžπšπ­π¨π¬π’ 𝐞𝐩𝐚𝐭𝐒𝐜𝐚 𝐧𝐨𝐧-𝐚π₯𝐜𝐨π₯𝐒𝐜𝐚). Sfruttando tecniche di Machine Learning, abbiamo mostrato quanto l’impiego di tali tecniche possa influire positivamente sulla diagnosi della 𝐍𝐀𝐅𝐋𝐃 (𝐍𝐨𝐧-𝐀π₯𝐜𝐨𝐑π₯𝐒𝐜 π…πšπ­π­π² π‹π’π―πžπ« πƒπ’π¬πžπšπ¬πž). Il lavoro evidenzia quanto l’applicazione di algoritmi di Machine Learning basati su variabili di facile reperibilitΓ , quali valori antropometrici e biochimici, siano in grado di supportare lo specialista nella diagnosi di tale patologia. Tutti gli algoritmi presi in esame sono stati addestrati utilizzando i dati relativi allo studio MICOL del laboratorio di Epidemiologia e Biostatistica. Altro importante fattore che abbiamo considerato Γ¨ stato quello dei costi relativi agli esami strumentali riuscendo ad evidenziare che sfruttando tale approccio si ridurrebbero le liste di attesa per gli esami strumentali nella misura del 81.9% poichΓ© saremmo in grado di individuare ed inviare ad approfondimento strumentale solamente i soggetti che ne hanno un effettivo bisogno, andando a ridurre notevolmente i costi. Abbiamo messo in rilievo quanto il Machine Learning sia un potente strumento da poter impiegare in ambito di studi epidemiologici o di screening”.
LO STUDIO
Ecco il link per scaricare lo studio
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0240867
I RICERCATORI
Ecco i ricercatori che hanno reso possibile la realizzazione di questa pubblicazione:
Paolo Sorino, Maria Gabriella Caruso, Giovanni Misciagna, Caterina Bonfiglio, Angelo Campanella, Antonella Mirizzi, Isabella Franco, Antonella Bianco, Claudia Buongiorno, Rosalba Liuzzi, Anna Maria Cisternino, Maria Notarnicola, Marisa Chiloiro, Giovanni Pascoschi, Alberto RubΓ©n Osella.

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