Al "Saverio de Bellis" prima pubblicazione originata dall’investimento nel campo della Intelligenza Artificiale applicata alla ricerca sanitaria

Vi presentiamo la nostra prima pubblicazione originata dall’investimento compiuto dalla Direzione Scientifica dell’IRCCS “Saverio de Bellis” nel campo della Intelligenza Artificiale applicata alla ricerca sanitaria e che ha visto nascere un’attività trasversale a diversi gruppi di ricerca per la definizione di algoritmi di supporto all’attività diagnostica.

Nello specifico, oggi parliamo dell’utilizzo di tecniche di machine learning per definire un algoritmo utile per la diagnosi della NAFLD (Steatosi Epatica non-alcolica) Sfruttando tecniche di Machine Learning, abbiamo mostrato quanto l’impiego di tali tecniche possa influire positivamente sulla diagnosi della 𝐍𝐀𝐅𝐋𝐃. Il lavoro evidenzia quanto l’applicazione di algoritmi di Machine Learning basati su variabili di facile reperibilità, 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 è 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% poiché 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.

Hanno partecipato allo studio i seguenti ricercatori del "Saverio de Bellis": Maria Grabriella Caruso, Maria Notarnicola, Alberto R. Osella, Paolo Sorino, Caterina Bonfiglio, Angelo Campanella, Anna Maria Cisternino, Isabella Franco.

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In basso in foto il Direttore Scientifico dell'Istituto, Prof. ginaluigi Giannelli con l'equipe di ricerca del Laboratorio di Epidemiologia e Biostatistica (in camice): 

 

Data di pubblicazione:

29/10/2020

Ultimo aggiornamento:

29/10/2020