Cosa abbiamo fatto?
Abbiamo sviluppato un sistema che raccoglie dati digitali dai dispositivi mobili e li ha combinati con test cognitivi validati per addestrare un modello di Machine Learning. Questo modello è stato progettato per identificare schemi nei dati che potessero segnalare alterazioni cognitive. Infine, abbiamo utilizzato tecniche predittive per analizzare le connessioni tra l’utilizzo dei dispositivi e le prestazioni cognitive, fornendo informazioni utili per la diagnosi precoce.
Risultati:
- Identificazione di pattern digitali significativi
- Miglioramento delle capacità diagnostiche
- Sistema flessibile e scalabile
Come abbiamo supportato la diagnosi precoce delle patologie cognitive con l’AI
Abbiamo sviluppato una soluzione sperimentale che combina dati raccolti dai dispositivi mobili con i risultati dei test cognitivi per migliorare la diagnosi precoce. Questo approccio, basato su tecnologie all’avanguardia, è stato progettato per identificare nuovi biomarcatori digitali che possano accelerare e ottimizzare il processo diagnostico.
Gli obiettivi: diagnosi più rapide e accurate
Il progetto aveva lo scopo di:
- Raccogliere dati ghost dai dispositivi mobili senza interferire con l’uso quotidiano.
- Correlare i dati digitali con le prestazioni cognitive degli utenti.
- Implementare algoritmi di Machine Learning capaci di individuare segnali precoci di patologie cognitive.
La nostra soluzione: AI e analisi dati per l’innovazione sanitaria
Abbiamo progettato un’infrastruttura che raccoglie i dati dai dispositivi mobili e li combina con i risultati dei test cognitivi. Il nostro sistema, basato su Machine Learning, è stato sviluppato per individuare biomarcatori digitali utili alla diagnosi precoce di patologie cognitive.
Ecco come funziona il sistema:
- Raccolta dati intelligente: I dati vengono acquisiti automaticamente dai dispositivi mobili e integrati con i risultati dei test cognitivi.
- Elaborazione avanzata: I nostri algoritmi di Machine Learning analizzano questi dati per identificare pattern significativi.
- Predizioni accurate: Il sistema è in grado di anticipare segnali di alterazioni cognitive, migliorando la capacità di intervenire in modo tempestivo.
Risultati concreti: una nuova frontiera per la diagnosi precoce
Il nostro approccio ha prodotto risultati concreti, tra cui:
- Individuazione di pattern digitali che possono indicare alterazioni cognitive precoci.
- Riduzione dei tempi di diagnosi: Grazie ai dati digitali, possiamo anticipare le diagnosi rispetto ai metodi tradizionali.
- Espandibilità: Il sistema è facilmente scalabile e può essere applicato a un numero maggiore di utenti, migliorando ulteriormente i risultati.
Questo progetto dimostra il valore dei biomarcatori digitali come nuovo strumento per la diagnosi precoce, consentendo interventi più rapidi e mirati, e riducendo i costi di gestione delle patologie.
Tecnologie utilizzate
- Algoritmi di Machine Learning per l’analisi dei dati
- Sistemi per la raccolta di dati ghost dai dispositivi mobili
- Piattaforme di analisi predittiva per la diagnosi precoce