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Cite as
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Full Title
RIVISTA SPERIMENTALE DI FRENIATRIA
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Publisher
FrancoAngeli
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ISSN
1129-6437 (Printed Journal)
1972-5582 (Online Journal)
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Journal Volume Number
148
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Journal Issue Number
3
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Journal Issue Designation
3
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Journal Issue Date
2024
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Full Title
Il contributo dell'intelligenza artificiale nella diagnosi dei disturbi neurodegenerativi
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By (author)
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First Page
131
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Last Page
144
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Language of text
Italian
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Publication Date
2024/12
-
Copyright
2024 FrancoAngeli srl
Main description
Le patologie neurodegenerative associate ai disturbi neuro- cognitivi (DNC) rappresentano una emergenza assistenziale dalle dimensioni epidemiologiche sempre più rilevanti. Tale emergenza è destinata ad aumen- tare in relazione a un progressivo aumento della prospettiva di vita, essendo i DNC correlati con l'età. Se è vero che i DNC si manifestano con una franca alterazione delle funzioni cognitive con impatto funzionale nella vita della persona colpita, è altrettanto vero che il processo patologico inizia, molte volte, prima della comparsa della sindrome clinica. In questo intervallo di tempo, anche a distanza di anni dall'esordio del DNC, possono presentarsi quadri clinici più o meno sfumati di disturbo cognitivo accomunati dall'e- tichetta di "disturbo cognitivo lieve" o Mild Cognitive Impairment (MCI) e di Disturbo Cognitivo Soggettivo o Subjective Cognitive Decline (SCD). Una generale sensibilità a queste forme prodromiche è necessaria per: 1) l'impostazione di un quadro di intervento farmacologico, neuropsicologico ed assistenziale tempestivo ed efficace; 2) l'inserimento della persona in trial clinici per la sperimentazione di farmaci per la stabilizzazione della patolo- gia degenerativa. Ad oggi la distinzione tra invecchiamento normale, forme lievi o soggettive e la loro evoluzione in quadri di DNC maggiori avviene attraverso una attenta anamnesi cognitivo-comportamentale ed una accura- ta valutazione clinica compreso un uso attento e competente degli strumenti cognitivi di screening. Tuttavia, negli ultimi anni, un apporto importante è anche stato offerto dalle tecnologie e nello specifico dall'Intelligenza Artificiale (IA), dal Machi- ne Learning (ML) e dal Deep Learning (DL). Questi strumenti si sono dimo- strati accurati e affidabili: 1) nella rilevazione precoce di un DNC; 2) nella prognosi di una potenziale evoluzione di un DNC lieve in maggiore; 3) nella diagnosi differenziale dei DNC. Il presente lavoro ha l'obiettivo di mostrare in che modo l'applicazione dell'IA, del ML e del DL possa contribuire a una più efficace e tempestiva diagnosi dei disturbi neurodegenerativi.
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