Tecniche di machine learning per la diagnosi della malaria

La malaria importata è ancora un grave problema anche in paesi non endemici. La prima difficoltà da affrontare nella diagnosi della malaria è la distinzione tra malaria severa e non severa. Questa tesi analizza il problema della diagnosi della malaria a partire dai dati forniti dall'Ospedale Lazzaro Spallanzani di Roma, relativi a 259 pazienti diagnosticati con malaria. L'obiettivo primario di questo studio è la costruzione di classificatori tramite tecniche di machine learning, che siano in grado di diagnosticare correttamente futuri pazienti con malaria. Per rendere possibile un'interpretazione medica dei risultati, sono anche state applicate tecniche di feature selection e clustering. Così facendo, sono stati selezionati i fattori medici più rilevanti sia ai fini della diagnosi, che per la prevenzione dei casi più gravi