SISTEMA AVANZATO DI RILEVAMENTO E ALLARME ICTUS GRAZIE ALL'APPRENDIMENTO AUTOMATICO

L'ictus ha un impatto socioeconomico significativo sul mondo. L'ictus ischemico si verifica quando un coagulo di sangue (noto anche come trombo) o una placca grassa (composta da residui di grasso colesterolo e particelle di scarto) blocca l'afflusso di sangue a una parte del cervello uccidendo i neuroni di quell'area (cellule cerebrali). La maggior parte dei pazienti colpiti da ictus sopravvive al primo malore ma le implicazioni a lungo termine per gli individui hanno generalmente il maggiore impatto sulla loro salute e possono anche portare a un maggior numero di decessi. Pertanto per prevenire l'ictus è necessario individuarlo in anticipo. È stato presentato un sistema di previsione dell'ictus basato su cloud per identificare l'ictus utilizzando un approccio di apprendimento automatico al fine di diagnosticarlo in una fase precoce. L'intento del progetto è quello di utilizzare l'algoritmo della rete neurale a convoluzione (CNN) per progettare un sistema automatizzato di rivelazione precoce dell'ictus ischemico. L'obiettivo principale dell'uso della CNN è quello di rilevare con precisione un ictus e di allertare il medico o la carriera il prima possibile.