Mark Wolff è uno scienziato e analista di SAS, specializzato nello sviluppo e applicazione dell’analisi predittiva nel settore salute e scienze della vita.
Mark è anche un paziente che soffre da anni di artrite, una patologia che gli provoca problemi nella deambulazione e che lo costringe a far monitorare il proprio corpo da medici e terapisti per valutare la progressione della malattia.
Monitoraggio però che è influenzato dalle valutazioni soggettive dei medici, cosa che allo scienziato Mark non andava bene. Per questo motivo ha costruito un sistema di sensori IoT da indossare che raccolgono dati in continuazione, molto più numerosi e precisi di quelli raccolti dalle semplici osservazioni mediche. Dati che analizzati da un algoritmo di machine learning vanno poi a comporre una speciale scala dell’equilibrio Berg (Berg Balance Scale) in versione AI.
Tutti i dati finiscono quindi in un modello specifico per il paziente, che si arricchisce di nuovi dati man mano che questi vengono catturati dai sensori. Il modello tiene traccia dei progressi della riabilitazione, assegnando punteggi utili anche per valutare l’efficacia terapeutica di eventuali interventi chirurgici.
In questo articolo è lo stesso Mark Wolff che descrive la sua esperienza e la sua invenzione: I applied AI to my arthritis assessment. Here’s what happened.
