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Sistemi di Supporto alle Decisioni basati su tecniche di ''Machine Learning'' per la diagnosi precoce del Melanoma

Informazioni tesi

  Autore: Francesco Guida
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2003-04
  Università: Università degli Studi della Calabria
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Domenico Conforti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 142

Si tratta di un lavoro di progettazione ed implemantazione di un Sistema di Supporto alle decisioni in ambito medico, in particolare per quanto riguarda la diagnosi precoce del melanoma. Il sistema, una volta entrato in possesso di alcuni dati opportunamente parametrizzati riguardanti il generico paziente che si sottopone a visita, è in grado di classificarlo come "affetto" o "non affetto".
Tale classificazione avviene per mezzo di un motore di inferenza il quale è in grado di implementare quei meccanismi deduttivi e induttivi che stanno alla base dei processi decisionali. Per inferire, esso, si avvale della "Base di Conoscenza" ossia un database di una certa consistenza opportunamente costruito e composto da numerosi altri casi la cui storia è gia nota. Per la realizzazione di tale lavoro sono occorsi più di due anni di lavoro e di collaborazione con il dott. prof. Sante Spadafora, primario del presidio ospedaliero "Mariano Santo" di Cosenza, centro di eccellenza per la patologia in esame. Il classificatore che ne è venuto fuori ha raggiunto un'accuratezza del 99%.

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Realizzazione di un Sistema di supporto alle decisioni mediche: Diagnosi precoce del melanoma Introduzione INTRODUZIONE L’idea di realizzare macchine in grado di emulare il pensiero e il comportamento umano è sempre stata una fertile fonte di ispirazione cinematografica; tuttavia con il passare del tempo e soprattutto grazie al rapidissimo sviluppo della tecnologia il confine tra fantascienza e scienza è diventato via via sorprendentemente sempre più sottile. Esistono attualmente programmi software in grado di giocare benissimo a scacchi tanto da battere il campione del mondo Kasparov, vi sono sistemi esperti in grado di pilotare un’automobile per mezzo di sensori, e tantissimi altri esempi ancora si potrebbero fare a riguardo…tuttavia parlare di INTELLIGENZA ARTIFICIALE è ancora troppo presto se si riflette bene sul significato profondo della parola intelligenza. Il concetto di intelligenza, senza scendere troppo nel filosofico, racchiude in se tante prerogative che ogni individuo possiede (seppure in misura diversa) come ad esempio : le capacità logico-deduttive, l’abilità nell’eseguire calcoli, l’intuito, la capacità di ricordare e memorizzare le cose, l’estro, la furbizia, la sensibilità, la fantasia; ebbene di queste caratteristiche è evidente che non tutte ma solo un piccolo sotto insieme di esse può essere (io aggiungerei fortunatamente) trasmesso ad una macchina. E’ bene dunque stabilire a priori qual è il punto d’arrivo che vogliamo raggiungere per poterci dire soddisfatti, è importante capire perché rivolgerci ad un calcolatore, quali sono le motivazioni? Quali i vantaggi? Una risposta molto generica potrebbe essere: per migliorare la qualità della nostra vita, e in effetti si pensi a tutti i grossi 2

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Parole chiave

classificatore
machine learning
melanoma
motore di inferenza
support vector machines
svm

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