{"id":334892,"date":"2020-01-28T16:26:52","date_gmt":"2020-01-28T15:26:52","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/i-dati-del-sensore-da-polso-rilevano-lo-stadio-iniziale-della-malattia\/"},"modified":"2020-01-28T16:26:52","modified_gmt":"2020-01-28T15:26:52","slug":"i-dati-del-sensore-da-polso-rilevano-lo-stadio-iniziale-della-malattia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/it\/i-dati-del-sensore-da-polso-rilevano-lo-stadio-iniziale-della-malattia\/","title":{"rendered":"I dati del sensore da polso rilevano lo stadio iniziale della malattia"},"content":{"rendered":"<p><strong>La sindrome di Parkinson idiopatica \u00e8 la seconda malattia neurodegenerativa pi\u00f9 comune con un&#8217;incidenza crescente. Una diagnosi tempestiva nelle fasi iniziali della malattia \u00e8 auspicabile per poter iniziare terapie efficaci il prima possibile. Una possibilit\u00e0 \u00e8 la valutazione dei dati del sensore del polso.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>La diagnosi della sindrome di Parkinson idiopatica (IPS) viene fatta per lo pi\u00f9 clinicamente. I test diagnostici adiuvanti sono costosi, richiedono tempo, non sono sufficientemente disponibili o non sono specifici. Esiste quindi un&#8217;elevata necessit\u00e0 clinica di un metodo disponibile, poco costoso, oggettivo e interpretabile. L&#8217;apprendimento automatico pu\u00f2 essere utilizzato per un&#8217;analisi significativa dei dati dei sensori di movimento. Tali dati possono essere raccolti, ad esempio, attraverso dispositivi indossati sul corpo (wearables). La combinazione di sensori diagnostici miniaturizzati e sempre pi\u00f9 collegati in rete (Internet-of-Things, IoT) con metodi di apprendimento automatico offre l&#8217;opportunit\u00e0 di una metodologia diagnostica economica e allo stesso tempo altamente efficace.<\/p>\n<p>\u00c8 stato condotto uno studio proof-of-concept per un approccio diagnostico guidato dai dati con un modello gerarchico nella fase iniziale della PD, per raccogliere le metriche clinimetriche di un algoritmo diagnostico che utilizza l&#8217;apprendimento automatico e i dati del sensore del polso. I dati dell&#8217;accelerometro 3D sono stati raccolti da 25 pazienti in una fase iniziale della malattia e da 25 soggetti di controllo. Le registrazioni sono state effettuate con un Microsoft Band 2, che ha registrato i movimenti del braccio a una frequenza di campionamento di 62,5 Hz con i soggetti che si muovevano liberamente (impostazione di vita libera). I dati dei sensori sono stati inseriti in un modello gerarchico. L&#8217;algoritmo ha classificato 22 dei 25 pazienti con Parkinson come positivi e 21 delle 25 persone sane come negativi. La specificit\u00e0 era pari a 0,85, la sensibilit\u00e0 a 0,84. Il valore predittivo positivo era di 0,88, il valore predittivo negativo era di 0,84. L&#8217;accuratezza \u00e8 stata di 0,86. I risultati sono promettenti e devono essere convalidati in ulteriori coorti con modelli ottimizzati.<\/p>\n<p><em>Fonte: 92\u00b0 Congresso della Societ\u00e0 Tedesca di Neurologia (DGN)<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>InFo NEUROLOGY &amp; PSYCHIATRY 2019; 17(6): 35 (pubblicato il 23.11.19, in anticipo sulla stampa).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La sindrome di Parkinson idiopatica \u00e8 la seconda malattia neurodegenerativa pi\u00f9 comune con un&#8217;incidenza crescente. 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