PROGETTAZIONE E SVILUPPO DI UN FRAMEWORK INTELLIGENTE PER VALUTARE LA SOPRAVVIVENZA DI SOGGETTI COLPITI DA INFARTO

Il presente lavoro di tesi ha come fine la progettazione e lo sviluppo di un framework intelligente capace di prevedere la sopravvivenza di soggetti caratterizzati da insufficienza cardiaca di varia gravità. In particolare, dopo aver introdotto e descritto alcune metodologie di riferimento per l’Intelligenza Artificiale, in particolare l’Apprendimento Automatico, è stato approfondito lo studio di una famiglia di algoritmi ad Apprendimento Supervisionato, ovvero le Reti Neurali Artificiali. Nel lavoro di tesi è, dunque, descritto il lavoro di progettazione e implementazione di una ANN che cercherà di predire la sopravvivenza alla patologia oggetto dello studio considerando due soli parametri, la creatinina del siero e la frazione di eiezione, denotando la superiorità delle prestazioni ottenute, in termini di capacità di individuare i soggetti a rischio attraverso il Recall, rispetto a quelle di una seconda ANN che agli ingressi sopracitati ne affiancherà altri dieci. I risultati ottenuti, in linea con quanto riportato nella relativa letteratura, dimostrano l'efficacia dell'approccio implementato in questo lavoro.