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Con il machine learning IBM analizza i fattori di rischio del diabete di tipo 1

Un accordo di collaborazione unisce IBM e una delle più importanti associazioni che studiano il diabete infantile, con l'obiettivo di utilizzare big data e machine learning per scoprire i fattori di rischio del diabete infantile

È un accordo di collaborazione quello annunciato in questi giorni da IBM e da JDRF, una delle più importanti associazioni americane dedicate allo studio del diabete infantile.
L’obiettivo è quello di applicare metodologie di machine learning per analizzare anni di dati raccolti sul diabete di tipo 1 e identificare quali possono essere i fattori scatenanti di questa malattia nei bambini.

IBM e JDRF vogliono creare una base di partenza per la ricerca sul diabete di tipo 1 secondo una logica di medicina di precisione, non solo basandosi sull’expertise dei medici del JDRF e sulle capacità computazioni di IBM, ma entrando in connessione con i centri di ricerca in tutto il mondo.

Big Data e machine learning, così IBM collabora con il mondo sanitario

L’idea, infatti, è quella di analizzare tutti i dati con un approccio onnicomprensivo, secondo una logica Big Data, così che i fattori di rischio possano essere messi in evidenza e aiutare i medici a comprendere perché alcuni bambini sono a rischio e altri no.
I ricercatori di IBM dovrebbero prendere in esame almeno tre set di dati, che includono aspetti genetici, familiari, autoimmunità e altre variabili, così da poter sviluppare modelli data driven e predittivi.
In una seconda fase, verranno presi in esame dati più complessi, inclusi quelli genomici ed è in questa fase che la ricerca dovrebbe spostarsi dall’analisi dei fattori di rischio e dalle analisi previsionali alla ricerca delle cure possibili.

Foto: fonte Wikipedia

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