Supervisor: Giacomo Cappon
Creation Date: 09/09/2026 09:25
La tesi mira a sviluppare e valutare retrospettivamente un sistema di supporto alla decisione clinica basato su dati di cartella clinica elettronica, con l’obiettivo di supportare l’allergologo nell’identificazione precoce dei pazienti con rinite allergica a rischio di asma o iperreattività bronchiale. Il sistema è progettato per supportare la decisione clinica relativa all’esecuzione di approfondimenti respiratori e a un follow-up più stretto. Lo studio utilizzerà esclusivamente informazioni cliniche disponibili prima del punto decisionale e valuterà performance predittiva, calibrazione, interpretabilità e trade-off clinici.
Dataset type: Already acquired data
Dataset description: I dati utilizzati consistono in informazioni retrospettive anonimizzate estratte da cartelle cliniche elettroniche relative a 1.899 pazienti valutati in ambito allergologico. Le analisi saranno condotte sulle sottocoorti eleggibili, definite secondo criteri clinici e temporali prespecificati. I dati saranno impiegati per costruire e valutare modelli predittivi a supporto della decisione clinica.
List of Methods: Studio di coorte retrospettivo; controllo della qualità dei dati e audit del leakage; preprocessing di dati di cartella clinica elettronica; estrazione e ingegnerizzazione di feature cliniche disponibili prima dell’index date; analisi statistica descrittiva; suddivisione train/test a livello di paziente; cross-validation; regressione logistica, regressione Ridge e Lasso, XGBoost e Recursive Feature Addition; valutazione mediante AUROC, AUPRC, sensibilità, specificità, PPV, NPV, F1-score, Brier score, calibrazione e matrici di confusione; analisi dell’interpretabilità dei modelli e dei trade-off associati alle soglie decisionali.