Il modello di intelligenza artificiale identifica le donne con declino cognitivo soggettivo durante la menopausa

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Revisionato dal punto di vista medico da Carmen Pope, BPharm. Ultimo aggiornamento: 22 gennaio 2025.

Di Lori Solomon HealthDay Reporter

MERCOLEDI 22 gennaio 2025 -- Secondo uno studio pubblicato online il 14 gennaio su Menopause, i modelli di machine learning potrebbero essere in grado di identificare le donne con grave declino cognitivo soggettivo (SCD) durante la transizione alla menopausa.

Xiangyu Zhao, dell'Università dello Shandong a Jinan, in Cina, e colleghi hanno sviluppato e convalidato un modello di apprendimento automatico per identificare gli individui affetti da grave morte improvvisa durante la transizione alla menopausa. L'analisi includeva dati di 1.264 infermieri.

I ricercatori hanno scoperto che l'algoritmo Bortua (un algoritmo di selezione delle caratteristiche) ha identificato 13 fattori associati significativi. La macchina vettoriale di supporto ha mostrato le migliori prestazioni complessive tra i sette modelli, ottenendo un'area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore di 0,846, una precisione di 0,789, una sensibilità di 0,753, una specificità di 0,802 e un punteggio F1 di 0,658. I sintomi della menopausa e lo stadio della menopausa erano le due variabili più fortemente associate alla MCI.

"Questo studio evidenzia come l'uso dell'apprendimento automatico può essere impiegato per identificare le donne che soffrono di MCI grave durante la transizione alla menopausa e i potenziali rischi associati fattori", ha affermato in una nota Stephanie Faubion, M.D., direttore medico della Menopause Society. "L'identificazione precoce delle persone ad alto rischio può consentire interventi mirati per proteggere la salute cognitiva. Studi futuri che coinvolgono misure oggettive della cognizione e un follow-up longitudinale sono cruciali per comprendere meglio queste associazioni."

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Fonte: HealthDay

Pubblicato : 2025-01-23 06:00

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