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Intelligenza artificiale per il rilevamento dell'endometriosi

Intelligenza artificiale per la rilevazione dell'endometriosi

La ricerca condotta per l'uso di algoritmi di apprendimento automatico (MLA) nella diagnosi dell'endometriosi suggerisce che questo potrebbe essere un test di screening promettente.

Nel studio condotto da Sofiane Bendifallah (Dipartimento di Ostetricia e Medicina della Riproduzione, Hôpital Tenon, Parigi, Francia), gli autori hanno utilizzato algoritmi di apprendimento automatico per rendere più facile, come spiegato nello studio, per i medici generici o anche per i pazienti stessi essere in grado di rilevare l'endometriosi.

I nostri dati, affermano i ricercatori, suggeriscono che l'uso di algoritmi di apprendimento automatico potrebbe essere un promettente test di screening per medici generici e ginecologi".

L'endometriosi, una malattia cronica e talvolta invalidante che colpisce circa una donna su dieci in età riproduttiva, può causare molto dolore durante le mestruazioni e l'ovulazione, spesso dolore pelvico continuo, sanguinamento molto intenso durante le mestruazioni, perdita di sangue tra i periodi, disagio durante il sesso rapporto sessuale e, a volte, può prevenire la gravidanza.

I ricercatori, la cui ricerca è stata pubblicata sulla rivista scientifica Rapporti scientifici, ha studiato l'uso di algoritmi di apprendimento automatico (MLA) nella diagnosi e nel rilevamento dell'endometriosi sulla base di 16 caratteristiche chiave dei sintomi clinici e basate sul paziente.

Per progettare e addestrare gli algoritmi di apprendimento automatico, hanno raccolto dati tra gennaio e maggio 2021 dalla piattaforma sanitaria aperta, Ziwig Health (https://ziwig.com/, che contiene 8000 record di pazienti con sintomi suggestivi di endometriosi con 500 caratteristiche su diagnosi, sintomi, immagini, cure mediche, fertilità, trattamenti chirurgici e follow-up.

L'innovazione nell'intelligenza artificiale, nell'apprendimento automatico e nell'apprendimento profondo sta emergendo come un approccio promettente per risolvere una varietà di problemi endemici, inclusa l'endometriosi".

Durante il periodo di studio sono stati estratti i dati di 1126 pazienti con endometriosi e 608 senza endometriosi per costruire il modello diagnostico. Una volta progettato, per validare il programma è stato utilizzato con 100 pazienti con una diagnosi certa di endometriosi, concludendo che la sensibilità dell'efficienza diagnostica era del 95% e la specificità dell'80%.

Tenendo conto di ciò ritardo nella diagnosi può durare da 8 a 10 anni e che questo ritardo può portare a sottotrattamento, dolore persistente e un impatto prolungato dei sintomi, "aiutare i pazienti a riconoscere i loro sintomi, afferma lo studio, è un passo cruciale verso una diagnosi e un trattamento efficaci dell'endometriosi".

L'innovazione nell'intelligenza artificiale (AI), nell'apprendimento automatico (ML) e nell'apprendimento profondo (DL) sta emergendo come un promettente approccio basato sui dati per risolvere vari problemi endemici, inclusa l'endometriosi.

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