Un team della Weill Cornell Medicine (USA), guidato da Yunyu Xiao, ha utilizzato un approccio basato sull’Intelligenza Artificiale per studiare i fattori sociali che potenzialmente influiscono sulla salute dei bambini. Lo studio è stato pubblicato da JAMA Pediatrics.

Lo studio
Il team ha analizzato i dati relativi a 10.500 bambini americani coinvolti nel progetto sponsorizzato dai National Institutes of Health (NIH) statunitense denominato “Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study”. L’algoritmo di apprendimento automatico, successivamente, ha identificato 84 fattori relativi all’ambiente che rientravano nella categoria dei “fattori sociali determinanti sulla salute “(SDoH).

I dati sono stati raggruppati in quattro ampi modelli: ricchezza, elevata deprivazione socioeconomica, elevata criminalità e bassi livelli di istruzione, scarse risorse educative ed elevato stigma.
Ciascuno dei quattro profili, poi, è stato associato a un modello di outcome di salute. I fattori raggruppati sotto il modello “elevata deprivazione socioeconomica” sono risultati associati ad outcome peggiori dello stato di salute dei bambini, con un impatto particolarmente negativo sulla salute mentale e sulle prestazioni cognitive. Anche gli altri due profili identificati dai ricercatori si associavano ad outcome peggiori rispetto al modello che riuniva i fattori relativi alla ricchezza.

Fonte: JAMA Pediatrics 2023

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