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L'apprendimento automatico può contribuire a predire i pazienti futuri del diabete

Un tipo di intelligenza artificiale chiamato apprendimento automatico può contribuire a predire quale pazienti svilupperanno il diabete, secondo un estratto ENDO 2020 che sarà pubblicato in una sezione supplementare speciale del giornale della società endocrina.

Il diabete è collegato ai rischi aumentati di problemi sanitari severi, compreso la malattia di cuore ed il cancro. Impedire il diabete è essenziale per diminuire il rischio di malattia e di morte. “Corrente non abbiamo metodi sufficienti per la predizione quale persone generalmente in buona salute svilupperanno il diabete,„ abbiamo detto l'autore principale Akihiro Nomura, M.D., Ph.D., della scuola post-laurea dell'università di Kanazawa delle scienze mediche a Kanazawa, il Giappone.

I ricercatori hanno studiato l'uso di un tipo di intelligenza artificiale chiamato apprendimento automatico nella diagnostica del diabete. L'intelligenza artificiale (AI) è lo sviluppo dei sistemi informatici capaci di eseguire le mansioni che richiedono normalmente l'intelligenza umana. L'apprendimento automatico è un tipo di AI che permette ai computer di imparare senza esplicitamente essere programmata. Con ogni esposizione ai nuovi dati, un algoritmo di apprendimento automatico si sviluppa sempre più meglio a riconoscere i reticoli col passare del tempo.

Facendo uso dell'apprendimento automatico, potrebbe essere possibile identificare precisamente i gruppi ad alto rischio di pazienti futuri del diabete meglio di facendo uso dei punteggi attuali di rischio. Inoltre, la tariffa delle visite ai fornitori di cure mediche ha potuto essere migliorata per impedire l'inizio futuro del diabete.„

Akihiro Nomura, M.D., Ph.D., della scuola post-laurea dell'università di Kanazawa delle scienze mediche a Kanazawa, il Giappone

Nomura ed i colleghi hanno analizzato 509.153 registrazioni annuali nazionali di controllo di salubrità da 139.225 partecipanti dal 2008 al 2018 alla città di Kanazawa. Fra loro, 65.505 partecipanti senza diabete erano inclusi.

I dati hanno compreso gli esami fisici, sangue e esami delle urine e questionari del partecipante. I pazienti senza diabete all'inizio dello studio che ha subito più di due controlli di salubrità annuali durante questo periodo erano inclusi. I nuovi casi del diabete sono stati registrati durante i controlli dei pazienti.

I ricercatori hanno identificato complessivamente 4.696 nuovi pazienti del diabete (7,2%) nel periodo di studio. Il loro modello elaborato dal calcolatore preparato ha predetto l'incidenza futura del diabete con un'accuratezza globale di 94,9%.

Nomura dice che dopo pianificazione eseguire i test clinici per valutare l'efficacia di usando gli statins per curare i gruppi di pazienti identificati dal modello di apprendimento automatico come essendo ad ad alto rischio del diabete di sviluppo.