Marchesi, Raffaele
(2019)
Fragilità nella popolazione anziana: studio di modelli predittivi.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Informatica [L-DM270], Documento ad accesso riservato.
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Abstract
L'invecchiamento della popolazione sta avendo un forte impatto sulla nostra società, destinata a diventare meno produttiva, ma più bisognosa di cure e di interventi medici. Per questo ottimizzare i meccanismi di prevenzione del sistema sanitario sarà una sempre più crescente necessità. In questa tesi viene presentata un'analisi comparativa delle capacità predittive di diversi modelli, applicati per riconoscere individui fragili in un campione del Comune di Bologna di 95368 soggetti con più di 65 anni di età. Con fragilità della popolazione anziana si intende un indicatore dinamico che identifica uno stato instabile nella condizione di vita del soggetto, a rischio di perdere la sua autonomia o di subirne limitazioni, a causa di impedimenti fisici o cognitivi. Per lo sviluppo dei modelli predittivi sono state adottate due note tecniche di machine learning: la classificazione e la regressione. Il confronto non è quindi solamente tra i singoli modelli, ma anche tra i due processi con cui sono stati realizzati.
Abstract
L'invecchiamento della popolazione sta avendo un forte impatto sulla nostra società, destinata a diventare meno produttiva, ma più bisognosa di cure e di interventi medici. Per questo ottimizzare i meccanismi di prevenzione del sistema sanitario sarà una sempre più crescente necessità. In questa tesi viene presentata un'analisi comparativa delle capacità predittive di diversi modelli, applicati per riconoscere individui fragili in un campione del Comune di Bologna di 95368 soggetti con più di 65 anni di età. Con fragilità della popolazione anziana si intende un indicatore dinamico che identifica uno stato instabile nella condizione di vita del soggetto, a rischio di perdere la sua autonomia o di subirne limitazioni, a causa di impedimenti fisici o cognitivi. Per lo sviluppo dei modelli predittivi sono state adottate due note tecniche di machine learning: la classificazione e la regressione. Il confronto non è quindi solamente tra i singoli modelli, ma anche tra i due processi con cui sono stati realizzati.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Marchesi, Raffaele
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
analisi predittiva,modelli predittivi,classificazione,regressione,machine learning,fragilità,anziani
Data di discussione della Tesi
13 Marzo 2019
URI
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Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Marchesi, Raffaele
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
analisi predittiva,modelli predittivi,classificazione,regressione,machine learning,fragilità,anziani
Data di discussione della Tesi
13 Marzo 2019
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