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Prevedere le conseguenze a lungo termine del COVID19 grazie al machine learning. Premiato a Roma lo studio dei ricercatori del DISIT
Marco Dossena e Christopher Irwin, studenti nel dottorato nazionale in Artificial Intelligence and Healthcare presso il DISIT, hanno ottenuto il Best Student PaperAward alla 22nd International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence per l'articolo “A multi-label classification study for the prediction of long-Covid syndrome”, scritto in collaborazione con Luigi Portinale e Luca Piovesan. La conferenza è il principale evento scientifico in Italia dedicato alla ricerca in Intelligenza Artificiale ed ha visto la partecipazione di circa 450 persone.
Di Leonardo D'Amico
Data di pubblicazione
credits © UPO/Archivio di Ateneo
Marco Dossena e Christopher Irwin, studenti nel dottorato nazionale in Artificial Intelligence and Healthcare presso il Dipartimento di Scienze e innovazione tecnologica (sezione di Informatica), hanno ottenuto il Best Student Paper Award alla ventiduesima International Conference of the Italian Association for Artificial Intelligence (Roma, 6-9 novembre 2023) per l’articolo (peer reviewed): “A multi-label classification study for the prediction of long-Covid syndrome” (leggi), scritto in collaborazione con i loro supervisori Luigi Portinale e Luca Piovesan. La conferenza è il principale evento scientifico in Italia dedicato alla ricerca in Intelligenza Artificiale e ha visto la partecipazione di circa 450 persone. Lo studio dei ricercatori del DISIT si è concentrato sulla previsione delle conseguenze a lungo termine del COVID-19 attraverso un tipo di classificazione cosiddetta multi-etichetta (Multi Label Classification, MLC). Per farlo Dossena e Irwin hanno raccolto dati relativi a oltre 300 pazienti durante uno studio a lungo termine sul COVID-19 presso l'Azienda Ospedaliero-Universitaria “Maggiore della Carità” di Novara, considerando sia la loro situazione iniziale sia la loro condizione all'esordio dei sintomi più acuti di COVID-19. «L'obiettivo dello studio — spiegano Dossena e Irwin — è quello di prevedere la presenza di specifiche conseguenze a lungo termine causate dal virus in un controllo (follow-up) a un anno dall’infezione. Per amplificare la rappresentatività dell’analisi, abbiamo esaminato attentamente la possibilità di ampliare la base di dati a nostra disposizione, considerando situazioni in cui potrebbero verificarsi diversi livelli di complicazioni. Grazie alle possibilità messe a disposizione dal machine learning abbiamo utilizzato MLSmote ((Multi-Level Synthetic Minority Over-sampling Technique) con diverse strategie di aumento dei dati, per migliorare la capacità del nostro modello di apprendere dalle classi a minor rappresentanza.» I risultati ottenuti sono stati successivamente valutati in termini di accuratezza valutando diverse metriche utilizzate nella MLC. «La nostra ricerca — concludono i Ricercatori — mette in evidenza che i metodi MLC possono effettivamente essere utili per la previsione di specifiche conseguenza a lungo termine del COVID-19, nelle diverse condizioni rappresentate dai diversi dataset considerati.»
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Ultima modifica 13 Novembre 2023
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