Previsione del declino funzionale tramite l'utilizzo di Reti Neurali Ricorrenti.

PreventIT è un progetto europeo nato con il fine di prevenire il declino funzionale e l'insorgere di disabilità in persone prossime all'anzianità. Questo viene fatto da una parte promuovendo un invecchiamento salutare attraverso l'uso di dispositivi tecnologici come smartphone e smartwatch che incoraggino l'attività fisica, dall'altra parte effettuando degli screening continui, osservazioni o controlli periodici per analizzare i rischi del declino ed individuare le persone più in pericolo al fine di intervenire il prima possibile. A partire dagli stessi dati utilizzati all'interno del progetto europeo sopra citato, lo scopo della tesi è stato quello di sviluppare un tool parallelo basato su Reti Neurali Artificiali in grado di automatizzare tale analisi del rischio, offrendo una buona previsione del possibile declino funzionale futuro a partire da una serie di osservazioni sulle persone. In particolare, l'interesse scientifico del progetto è stato nel constatare quale fosse il modello di rete neurale che meglio riuscisse a predire una classe di rischio partendo da uno scenario complesso in cui le osservazioni risultano eterogenee poiché estrapolate da multipli dataset differenti. I risultati sperimentali dimostrano che l’utilizzo di Long Short-Term Memory e di Deep Feedforward garantiscono ottime previsioni di declino funzionale, con un AUCROC pari a 0.881 e 0.883 rispettivamente. Ciò indica che un approccio ricorrente ed un’analisi temporale di intere sequenze di osservazioni potrebbero non risultare necessari per la predizione del declino funzionale.