I ricercatori dell’Università del Missouri-Kansas City e della Tulane University hanno sviluppato un modello di deep learning in grado di prevedere con precisione l’osteoporosi allo stadio iniziale.
Lo studio ha utilizzato la densità minerale ossea dell'anca (BMD) e dati demografici e clinici di 8.134 soggetti. I ricercatori hanno sviluppato un modello di rete neurale profonda (DNN) e ne hanno confrontato le prestazioni tra differenti modelli.
Il modello, che utilizza dieci fattori demografici e clinici, ha mostrato i risultati più accurati tra gli altri tipi di modelli basati sull’intelligenza artificiale. Questa ricerca avvicina gli scienziati all’obiettivo di creare uno strumento in grado di fornire punteggi accurati di rischio di osteoporosi alle persone e consentire loro di cercare un trattamento per rafforzare le loro ossa e prevenire ulteriori danni.
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