Analisi Preliminare del Deficit Mentale da Trisomia 21 mediante Machine Learning

Negli ultimi vent'anni il Machine Learning è diventato uno dei pilastri della tecnologia informatica e con ciò, una parte piuttosto centrale, sebbene di solito nascosta, della nostra vita. Il valore dell’apprendimento automatico è dovuto alla possibilità di imparare continuamente dai dati e avere delle previsioni sul futuro. Con la crescente quantità di dati disponibili, si può pensare che l’analisi dei dati diventerà ancora più pervasiva come ingrediente necessario per il progresso tecnologico. Tuttavia, esistono alcuni settori importanti, come quello del campo medico, in cui questa tecnologia può dare un contributo significativo, ma non ha sviluppato ancora interamente le sue potenzialità. In particolare, un’analisi accurata mediante tecniche di machine learning dei meccanismi alla base di alcune malattie genetiche come quella della sindrome di Down, in cui tutt'oggi non è chiara la correlazione tra causa ed effetto, potrebbe portare alla luce nuove scoperte importanti. Questo elaborato mette in pratica alcune tecniche dell’apprendimento automatico, analizzando quanto più possibile il problema alla base, e si pone come obiettivo quello di trovare un legame tra deficit mentale e sindrome di Down.