Una ricerca condotta dal centro malattie autoimmuni del fegato dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Milano-Bicocca, presso l\u2019Ospedale San Gerardo di Monza, e dal team di data science di Rulex a Genova, ha permesso di individuare quattro nuovi sottotipi di Colangite Biliare Primitiva (CBP), basandosi sui dati clinici di pi\u00f9 di 12 mila soggetti provenienti da tutto il mondo.
\nIl nuovo algoritmo si unisce agli esistenti score prognostici e consente di migliorare la valutazione prognostica dei pazienti gi\u00e0 al momento della diagnosi.<\/p>\n
La CBP \u00e8 una malattia del fegato che, nonostante sia rara, in Italia colpisce pi\u00f9 di 10 mila persone, soprattutto donne oltre i 40 anni di et\u00e0.
\nNell\u2019ultimo decennio vi \u00e8 stato un progressivo miglioramento della stratificazione prognostica dei pazienti con CBP, grazie anche allo sviluppo di score e calcolatori.<\/p>\n
Di recente intelligenza artificiale e machine learning sono stati applicati nello studio di malattie comuni: dalle infezioni alle malattie cardiovascolari, dal tumore alla mammella a quello del colon-retto.
\nNel contesto delle malattie rare, e della CBP nello specifico, mancavano evidenze sperimentali in relazione a queste nuove tecnologie e alle loro applicazioni.<\/p>\n
Il team del centro malattie autoimmuni del fegato, guidato dal professor Pietro Invernizzi ha utilizzato Rulex, uno strumento innovativo di analisi dati che impiega un sofisticato algoritmo di intelligenza artificiale sviluppato dal team di ricerca e sviluppo coordinato dall\u2019amministratore delegato Marco Muselli, e basato su un modello teorico messo a punto all\u2019interno dell\u2019Istituto di elettronica, di ingegneria dell\u2019informazione e delle telecomunicazioni del CNR di Genova.<\/p>\n