Valutare le potenzialità dell’intelligenza artificiale nell’identificazione delle donne in peri- e post-menopausa a rischio di malattie non trasmissibili nell’India rurale: è questo l’obiettivo dello studio osservazionale condotto dalla Indian Menopause Society in collaborazione con il Governo del Maharashtra, e coordinato dalla professoressa Duru Shah, fondatrice e direttore del Center for Women’s Health and Fertility (Gynaecworld) a Mumbai, India.
Lo studio ha coinvolto 316 donne in peri- e post-menopausa di età compresa tra 45 e 60 anni, residenti in tre villaggi rurali nel distretto di Latur, nello stato indiano di Maharashtra. L’età media era di 50.4 anni; il 68% delle donne era analfabeta.
La prevalenza di dislipidemia, osteopenia, diabete mellito, obesità e ipertensione era rispettivamente del 58%, 50%, 25%, 25% e 20%. Tuttavia, per ovvi motivi legati alle condizioni individuali e socio-sanitarie, nessuno dei sintomi riportati in qualche modo dalle donne correlava direttamente e in misura significativa con queste patologie. Si sono pertanto addestrate reti neurali predittive a ipotizzarne la presenza in base a determinati cluster di sintomi.
Questo tipo di screening ha consentito di aumentare il numero di diagnosi precoci, di inviare tempestivamente le pazienti ai centri specializzati e di impostare terapie efficaci con il supporto delle attiviste sanitarie accreditate (ASHA), che in India svolgono un ruolo fondamentale nel colmare la distanza fra il sistema sanitario pubblico e le comunità delle aree rurali.
Lo studio ha coinvolto 316 donne in peri- e post-menopausa di età compresa tra 45 e 60 anni, residenti in tre villaggi rurali nel distretto di Latur, nello stato indiano di Maharashtra. L’età media era di 50.4 anni; il 68% delle donne era analfabeta.
La prevalenza di dislipidemia, osteopenia, diabete mellito, obesità e ipertensione era rispettivamente del 58%, 50%, 25%, 25% e 20%. Tuttavia, per ovvi motivi legati alle condizioni individuali e socio-sanitarie, nessuno dei sintomi riportati in qualche modo dalle donne correlava direttamente e in misura significativa con queste patologie. Si sono pertanto addestrate reti neurali predittive a ipotizzarne la presenza in base a determinati cluster di sintomi.
Questo tipo di screening ha consentito di aumentare il numero di diagnosi precoci, di inviare tempestivamente le pazienti ai centri specializzati e di impostare terapie efficaci con il supporto delle attiviste sanitarie accreditate (ASHA), che in India svolgono un ruolo fondamentale nel colmare la distanza fra il sistema sanitario pubblico e le comunità delle aree rurali.
