Espositori 2021



Machine Learning prediction of diabetes comorbidities in a large Italian cohort

Machine Learning prediction of diabetes comorbidities in a large Italian cohort

Il diabete mellito (DM) e le sue complicanze sono una delle principali cause di morte nel mondo. Una diagnosi precoce essenziale per prevenire o mitigare la sua prognosi. Tuttavia, il DM viene spesso diagnosticato in ritardo e dopo decenni di silenzioso deterioramento del corpo. In questo progetto sfruttiamo lAI per predire cinque comorbilit da 17.000 esami del sangue e 23 variabili, nessuna delle quali attualmente usata come criterio diagnostico. I risultati sono promettenti e supportano un potenziale utilizzo del sistema per facilitare la diagnosi precoce delle complicanze del DM.

Machine Learning prediction of diabetes comorbidities in a large Italian cohort

Giacomo Bornino, Marco Chierici, Venet Osmani, Antonio Colangelo, Giuseppe Jurman

Marco Chierici (Ph.D. Bioingegneria) senior data scientist presso l'unit di ricerca Data Science for Health (DSH) di FBK. I suoi principali interessi di ricerca includono l'integrazione dell'AI in contesti di bioinformatica e biologia computazionale. Marco coautore di >40 articoli su riviste peer-reviewed. Il progetto presentato un lavoro congiunto con Giacomo Bornino (UniTN), Venet Osmani (ricercatore senior FBK), Giuseppe Jurman (ricercatore senior FBK, capo unit DSH), e Antonio Colangelo (Direttore Scientifico Centro Ricerche GPI).


 Research
  B.26 (pav. B)
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Dati aggiornati il 23/05/2024 - 13.42.36