TY  -  JOUR
AU  -  Collecchia, Giampaolo
T1  -  Modelli predittivi di fine vita:
rischio di accanimento prognostico?
PY  -  2020
Y1  -  2020-11-01
DO  -  10.1701/3474.34563
JO  -  Recenti Progressi in Medicina
JA  -  Recenti Prog Med
VL  -  111
IS  -  11
SP  -  633
EP  -  637
PB  -  Il Pensiero Scientifico Editore
SN  -  2038-1840
Y2  -  2026/04/22
UR  -  http://dx.doi.org/10.1701/3474.34563
N2  -  Le tecniche di machine learning, applicate in ambito palliativo, sono in grado di definire una prognosi sempre più accurata nei pazienti con neoplasie avanzate e di identificare i pazienti a maggiore rischio di declino funzionale o di mortalità a breve termine. Il miglioramento delle capacità predittive può consentire un potenziamento delle capacità prognostiche e anche una più accurata rilevazione dei bisogni più complessi dei malati. I dati peraltro, anche quelli scientifici, non sono valori, qualunque intervento basato su di essi deve essere dotato di senso. I modelli predittivi potranno quindi essere utili ma solo come strumento complementare e soprattutto opzionale per il medico, uno dei parametri di cui valutare l’utilità nelle diverse situazioni specifiche. Il rischio altrimenti è di aggiungere una nuova tipologia di accanimento, quello prognostico.
ER  -