Legal Acceptances
{* #legalAcceptancesForm *}
Gentile Dottore/Dottoressa, ti informiamo che a partire dal 25 maggio 2018, con l'entrata in vigore del regolamento UE 2016/679 (GDPR) e del conseguente aggiornamento del D.lgs 196/2003, sono stati modificati alcuni paragrafi nei consensi che ci hai fornito.
La MSD Italia, titolare del trattamento dei tuoi dati, si è uniformata al succitato Regolamento, nominando tra l'altro, un Responsabile Protezione Dati (DPO). L'informativa Privacy aggiornata è disponibile al seguente link: www.msdsalute.it/privacy.
Ti ricordiamo che, in accordo con gli artt. 13 comma 2, 15, 16, 17, 18 e 20 del Regolamento UE 2016/679, potrai esercitare in qualsiasi momento i tuoi diritti scrivendo all'indirizzo email privacy_italy@merck.com.
{* acceptTermsofUse *}
MSD raccoglie i tuoi dati ai fini della registrazione al sito web e raccoglie il consenso per le comunicazioni promozionali. Per maggiori dettagli puoi consultare l’Informativa Privacy.
{* /legalAcceptancesForm *}
Unable to login, your account is inactive.
Unable to login, your account is rejected.
Unable to login, your account is pending.
Per completare il processo di registrazione clicca sul link contenuto nella mail che ti abbiamo appena inviato.
Impossibile accedere, il tuo account non è associato alle autorizzazioni per questo paese.
Your password has been successfully changed.
Abbiamo inviato un'e-mail con le istruzioni per impostare una nuova password. La tua password corrente non è stata cambiata.
Riceverai una email di avvenuta registrazione non appena avremo terminato le verifiche necessarie a farti accedere a MSDsalute, che ti ricordiamo essere dedicato ai Professionisti della Salute.
{* #createPasswordFormNoAuth *}
{* newPassword *}
{* newPasswordConfirm *}
{* userStatusHidden *}
{* preregEmailAddressHidden *}
{* emailVerifiedHidden *}
{* referral *}
{* /createPasswordFormNoAuth *}
La tua password è stata correttamente impostata.
La tua password è stata correttamente aggiornata.
We didn't recognize that password creation code. Enter your email address to get a new one.
{* #resetPasswordForm *}
{* signInEmailAddress *}
{* /resetPasswordForm *}
Siamo spiacenti, il codice di reimpostazione password non è valido, ripetere la procedura per ottenere un nuovo codice.
{* #resetPasswordForm *}
{* signInEmailAddress *}
{* /resetPasswordForm *}
We've sent you an email with instructions to create a new password. Your existing
password has not been changed.
Il tuo profilo è già presente nei nostri sistemi. Per completare la registrazione segui le istruzioni contenute nella email che ti abbiamo appena inviato.
Cancro cavità orale: e-tongue e apprendimento automatico
La diagnosi del cancro e di altre malattie utilizzando i dati di sensori non specifici – come le lingue elettroniche (e-tongues) – presenta alcune difficoltà dovute alla mancanza di selettività, oltre all’enorme variabilità dei campioni biologici. Con questo studio, i ricercatori vogliono dimostrare che i dati di impedenza ottenuti con una lingua elettronica in campioni di saliva possono essere utilizzati per diagnosticare il cancro in bocca.
Utilizzando una lingua elettronica sui campioni salivari di 27 individui, sono stati elaborati dati attraverso tecniche di proiezione multidimensionale e algoritmi di apprendimento automatico. La distinzione tra individui sani e pazienti con cancro del pavimento della bocca o della cavità orale poteva essere fatta solo con l’apprendimento supervisionato e una precisione superiore all’80% è stata ottenuta per la classificazione binaria (SÌ o NO per il cancro) utilizzando una macchina del vettore di supporto (SVM) con kernel con funzione di base radiale e foreste casuali.
Nella classificazione basata sulla tipologica di cancro, l’accuratezza è scesa a ca. 70%; questa tendeva ad aumentare quando le informazioni cliniche (es. consumo di alcol) venivano utilizzate insieme ai dati dell’e-tongue.
È stato quindi dimostrato che i dati dell’e-tongue possono essere utilizzati nella diagnosi del cancro, anche senza rilevare uno specifico biomarcatore, grazie al riconoscimento di un modello che può essere applicato all’interno del paradigma della selettività globale.
Permangono ancora delle difficoltà di diagnosi, dovute alla scarsa performance dei metodi statistici e dall’apprendimento non supervisionato nel distinguere tra campioni di saliva di pazienti oncologici e individui sani; mentre con l’apprendimento automatico supervisionato si ottiene una ragionevole precisione sia nella classificazione binaria che per le tre classi analizzate (cancro del pavimento/cavità e controllo).
Questi valori di accuratezza dovrebbero aumentare quando viene utilizzato un numero maggiore di campioni, da cui è possibile effettuare un addestramento più efficiente con gli algoritmi di apprendimento automatico. Ciò è particolarmente incoraggiante per ulteriori studi poiché la combinazione di dati di natura diversa è un segno distintivo del nuovo paradigma della diagnosi assistita da computer.
Fonte: Talanta – https://doi.org/10.1016/j.talanta.2022.123327
IT-NON-06483-W-02/2024
Completa la registrazione
Questo portale è dedicato ai Professionisti della Salute. Per questo motivo dobbiamo chiederti alcune infomazioni per essere sicuri che tu lo sia.
Tutti i campi sono OBBLIGATORI. L'accesso al portale è GRATUITO.
Informazioni di Accesso
{* #socialRegistrationForm *}Personal Information
Professional Information
MSD is using your phone number during this registration phase for the unique purpose to communicate with you if we are not able to verify if you are a HCP and grant you access to the website. Your phone number will not be used for Direct Marketing purpose.
Interessi
Your updates
The selected channels indicate by which means MSD is communicating with you. Below you can select your preferred channels.
Terms of Use
{* acceptTermsofUse *}MSD raccoglie i tuoi dati ai fini della registrazione al sito web e raccoglie il consenso per le comunicazioni promozionali. Per maggiori dettagli puoi consultare l’Informativa Privacy.