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Gruppo Auto-Mutuo-Aiuto Altivole
Riscoprirsi risorsa tra persone unite dallo stesso problema, partecipando ai Gruppi ...
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Mer, 15 Mag '24  14:30 > 16:30   Incontri e presentazioni
Donne che si prendono cura
Un progetto scritto da donne per le donne, realizzato grazie al ...
Associazione ASAV, c/o distretto sanitario, Via Toniolo 2, Vedelago
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[CA Pedemontano] «Ti SOStengo. Un salvagente legale in un mare di dubbi»
Il Caffè Alzheimer è un servizio che la Casa di Soggiorno ...
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Mer, 22 Mag '24  14:30 > 16:30   Incontri e presentazioni
Donne che si prendono cura
Un progetto scritto da donne per le donne, realizzato grazie al ...
Associazione ASAV, c/o distretto sanitario, Via Toniolo 2, Vedelago
Mer, 29 Mag '24  14:30 > 16:30   Incontri e presentazioni
Donne che si prendono cura
Un progetto scritto da donne per le donne, realizzato grazie al ...
Associazione ASAV, c/o distretto sanitario, Via Toniolo 2, Vedelago
Mer, 5 Giu '24  14:30 > 16:30   Incontri e presentazioni
Donne che si prendono cura
Un progetto scritto da donne per le donne, realizzato grazie al ...
Associazione ASAV, c/o distretto sanitario, Via Toniolo 2, Vedelago
Ven, 7 Giu '24  10:00 > 11:30   Auto Mutuo Aiuto
Gruppo Auto-Mutuo-Aiuto Valdobbiadene
Riscoprirsi risorsa tra persone unite dallo stesso problema, partecipando ai Gruppi ...
Biblioteca di Valdobbiadene - sala Candiani, Via Piva 53, Valdobbiadene (TV)
Mer, 12 Giu '24  14:30 > 16:30   Incontri e presentazioni
Donne che si prendono cura
Un progetto scritto da donne per le donne, realizzato grazie al ...
Associazione ASAV, c/o distretto sanitario, Via Toniolo 2, Vedelago

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ai brain robot 

Un team di scienziati ha messo a punto un nuovo algoritmo di intelligenza artificiale (AI) per fare previsioni accurate sul declino cognitivo che porta al morbo di Alzheimer (MA).


Il dott. Mallar Chakravarty, neuroscienziato computazionale del Douglas Mental Health University Institute, e i suoi colleghi dell'Università di Toronto e del Centro Dipendenze e Salute Mentale, hanno progettato un algoritmo che apprende le firme dalla risonanza magnetica (MRI), dalla genetica e dai dati clinici.


Questo algoritmo specifico può aiutare a prevedere se le facoltà cognitive di un individuo rischiano di deteriorarsi verso il MA nei successivi cinque anni.


Chakravarty, Assistente Professore del Dipartimento di Psichiatria dell'Università McGill, dice:

"Al momento, ci sono modi limitati per curare il MA e le migliori evidenze che abbiamo sono per la prevenzione. La nostra metodologia AI potrebbe avere implicazioni significative come 'assistente del dottore', per aiutare a far fluire le persone sul percorso giusto per il trattamento. Ad esempio, si potrebbero persino iniziare i cambiamenti dello stile di vita che possono ritardare le fasi iniziali del MA o addirittura prevenirlo del tutto".


I risultati, pubblicati in PLOS Computational Biology, hanno usato i dati dell'Alzheimer's Disease NeuroImaging Initiative. I ricercatori hanno definito l'algoritmo con i dati di oltre 800 persone, dai normali anziani sani a quelli con lieve decadimento cognitivo, ai pazienti con MA. Hanno replicato i risultati su un campione preso in modo indipendente dall'Australian Imaging and Biomarkers Lifestyle Study of Aging.

 

Si possono migliorare le previsioni con più dati?

"Al momento stiamo lavorando per testare l'accuratezza delle previsioni con nuovi dati. Ci aiuteranno a perfezionare le previsioni e determinare se possiamo prevedere anche più lontano nel futuro", afferma Chakravarty. Con più dati, gli scienziati sarebbero in grado di identificare meglio chi, nella popolazione, ha il rischio più alto di declino cognitivo che porta al MA.


Secondo l'Alzheimer Society of Canada, i canadesi che nel 2016 avevano il MA o un'altra forma di demenza erano 564 mila, cifra che salirà a 937.000 entro 15 anni.


Secondo l'Organizzazione Mondiale della Sanità, circa 50 milioni di persone nel mondo hanno una demenza, e il numero totale è proiettato a 82 milioni nel 2030 e a 152 nel 2050. Il MA, la forma più comune di demenza, che contribuisce al 60-70% dei casi, attualmente non ha un trattamento veramente efficace.

 

 

 


Fonte: McGill University (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Nikhil Bhagwat, Joseph D. Viviano, Aristotle N. Voineskos, M. Mallar Chakravarty. Modeling and prediction of clinical symptom trajectories in Alzheimer’s disease using longitudinal data. PLOS Computational Biology, 2018; 14 (9): e1006376 DOI: 10.1371/journal.pcbi.1006376

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