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L'IA può individuare il Parkinson dal respiro
L'IA può essere molto utile nella diagnostica di alcune malattie, ad esempio ricordate quando vi parlai di un'app covid per riconoscere una normale tosse dal covid-19? Attraverso lo stesso meccanismo è possibile diagnosticare anche altre malattie.
Nell'analisi di grandi quantità di dati spesso viene usata la correlazione per semplificare le dimensioni dei dati da elaborare: infatti se due variabili presentano lo stesso comportamento al variare di certi parametri, posso semplificare il mio modello analizzando solo una delle due variabili, poiché il loro andamento è simile entro un certo fattore e quindi una variabile può essere approssimata nell'altra.
Questo significa che se ad esempio una certa caratteristica è ben evidente principalmente in persone che soffrono di una certa malattia, allora si può anche utilizzare questa variabile per stimare una probabilità per cui un paziente possa avere quella malattia.
In questo caso specifico si è notato che la respirazione durante il sonno di una persona presenta caratteristiche diverse a seconda che quest'ultima soffra o meno di Parkinson, anzi a dire il vero si cominciano a notare differenze già qualche anno prima che la persona presenti il morbo di parkinson e questo quindi può essere utile per un'eventuale diagnosi molto precoce.
La respirazione è talmente correlata al morbo di parkinson che è possibile anche valutare la gravità e tracciare la progressione della malattia nel tempo.
Tutto questo lavoro è stato fatto un team di ricerca del MIT che ha descritto i suoi risultati su un articolo pubblicato su Nature Medicine: si tratta di un dispositivo che emette segnali radio e analizza i riflessi nell'ambiente circostante da parte del soggetto.
Finita l'analisi i dati vengono convertiti in un certo formato e dati in pasto ad una rete neurale che stimerà la presenza o meno del morbo di Parkinson.
A me sembra una cosa fantastica, voi che ne pensate?
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una diagnosi precoce è sempre di aiuto 
la percentuale di errore falsi positivi / falsi negativi sai quanto è?
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.una diagnosi precoce è sempre di aiuto la percentuale di errore falsi positivi / falsi negativi sai quanto è?
Ho trovato l'articolo di Nature e utilizza la curva ROC per stabilire l'accuratezza di questo sistema.
Le misurazioni effettuate sono di due tipi: o con una cintura respiratoria oppure con segnali Wireless.
I segnali Wireless sembrano ottenere decisamente migliori prestazioni:
Cintura Respiratoria:
Veri Negativi : 78.62%
Veri Positivi: 80.22%
Segnali Wireless:
Veri Negativi: 82.83%
Veri Positivi: 86.23%
L'area sotto le due curve sono rispettivamente 0.889 (88.9%) e 0.906 (90.6%), questo significa che l'affidabilità del sistema è di circa il 90% ed è un risultato molto buono, circa 9 casi su 10 vengono diagnosticati correttamente.
Se il sistema andasse sotto il 50% diventerebbe più affidabile lanciare una moneta.
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Un luogo dove qualcuno ancora pensa a te, quello è il luogo che puoi chiamare casa...
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non ricordo mai come si legge questo grafico 
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