? 2018/10/16/tecnologia/medicina/Rivoluzionario applicativo valuta la sopravvivenza dei neonati prematuri - Heos.it Rivista scienze politica cultura salute

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Tra l'Ucraina e le regioni russe del Volga e degli Urali

Rutenio-106 radioattivo,

confermato il luogo d'origine

del fallout del 2017

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 Attività fisica

e capacità olfattive

 28.05.19 - Individuato il processo che porta alla formazione di neuroni olfattivi. Nel cervello adulto dei mammiferi esistono aree in cui si originano nuovi neuroni a partire da cellule staminali neurali.

Primato mondiale dell' Università di Pisa

Rivoluzionario applicativo

valuta la sopravvivenza

dei neonati prematuri

 

16.10.18- L’intelligenza artificiale aiuterà i medici a identificare tempestivamente i fattori di rischio nei neonati prematuri. La strada è stata aperta da un gruppo di ricercatori informatici dell’Università di Pisa e di neonatologi dell’Ospedale Versilia (Lucca) che hanno sviluppato un particolare applicativo denominato "PISA" (Preterm Infants Survival Assessment). La sua funzione è stimare la sopravvivenza dei neonati prematuri ed è già a disposizione gratuitamente di tutta la comunità scientifica e medica internazionale e in prospettiva utilizzabile più diffusamente in ambito clinico.

Lo studio che ha portato alla realizzazione di "PISA" è stato pubblicato su “Scientific Reports”, rivista del gruppo Nature, ed è stato condotto dai ricercatori del dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa coordinati da Alessio Micheli e Davide Bacciu e dall’equipe di neonatologi diretta da Luigi Gagliardi dell’Ospedale Versilia (AUSL Toscana Nord Ovest).

Per avere un’idea di cosa è PISA e di come funziona basta andare sul sito http://pisascore.itc.unipi.it/single-sample-mode/ , inserire i dati richiesti – come ad esempio peso alla nascita, sesso o modalità di parto – e cliccare per il responso.

L'apparente semplicità d’uso nasconde in realtà una sofisticata tecnologia basata sul Machine Learning, l’apprendimento automatico, ovvero l’idea che i computer possono imparare ad eseguire compiti specifici senza essere programmati per farlo, grazie al modo in cui utilizzano i dati di cui dispongono.

“Per realizzare PISA - spiega Alessio Micheli - abbiamo preso in considerazione i dati, ovviamente anonimi, di oltre 29.000 neonati pretermine italiani e li abbiamo utilizzati per creare modelli di Machine Learning in modo da ottenere un algoritmo di previsione più accurato di quelli attualmente in uso a livello internazionale, che sono invece basati su modelli statistici classici".

Lo studio che ha portato alla creazione di PISA è stato il primo a livello mondiale a mettere insieme una quantità di dati così ingenti. In particolare i ricercatori hanno utilizzato le informazioni provenienti dalla banca dati del Network Neonatale Italiano, un progetto che coinvolge 89 ospedali in tutta Italia e che è coordinato anche dalla Neonatologia dell’Ospedale Versilia.

“Ogni anno in Italia nascono circa 4500 neonati molto prematuri, sotto le 30 settimane o sotto i 1.500 g di peso alla nascita, e sebbene rappresentino meno dell’ 1 per cento delle nascite, essi contribuiscono per più della metà della mortalità infantile in Italia e nei paesi sviluppati – sottolinea Luigi Gagliardi – PISA rappresenta quindi uno strumento importante sia per la cura dei singoli pazienti, che per aumentare la comprensione circa le cause della mortalità, per individuare terapie più efficaci, e in definitiva per migliorare la prognosi in questa popolazione fragile”.

La realizzazione di "PISA", finanziata anche con fondi dell’Università di Pisa grazie al PRA “Metodologie informatiche avanzate per l’analisi di dati biomedici”, si inserisce nell’ambito dell’attività di ricerca del gruppo di Computational Intelligence & Machine Learning, CIML-Unipi, che comprende anche il dottorando Marco Podda coautore del lavoro. (red)


Riferimenti articolo scientifico
Marco Podda, Davide Bacciu, Alessio Micheli, Roberto Bellù, Giulia Placidi & Luigi Gagliardi. A machine learning approach to estimating preterm infants survival: development of the Preterm Infants Survival Assessment (PISA) predictor. Scientific Reports (2018) 8:13743. DOI:10.1038/s41598-018-31920-6 
L’articolo è disponibile al seguente link: https://www.nature.com/articles/s41598-018-31920-6  

 

 

 

 

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