Intelligenza Artificiale applicata alla Manometria Anorettale: come gli Algoritmi possono coadiuvare la Diagnosi

Anorectal Manometry is a diagnostic technique used to measure pressures within the anal canal and in particular to assess the functionality of the anal sphincters and faecal continence. This technique produces a large amount of data, including pressure values, pressure curves over time and responses to specific clinical manoeuvres (e.g. voluntary contraction, defecatory effort, coughing). Machine Learning algorithms can analyse these pressure curves in real time, identifying patterns or anomalies that may not be immediately apparent to the human eye. The algorithms can be trained on historical datasets to recognise specific pathological conditions, such as faecal incontinence or paradoxical pelvic floor contraction, based on the characteristics of the manometric data. This thesis project was created precisely with the aim of researching Machine Learning algorithms capable of improving accuracy and reliability in the diagnosis of anorectal pathologies.

Per "Manometria Anorettale" si intende una tecnica diagnostica utilizzata per misurare le pressioni all’interno del canale anale e in particolare per valutare la funzionalità degli sfinteri anali e della continenza fecale. Questa tecnica produce un’ampia quantità di dati, tra cui valori di pressione, curve di pressione nel tempo e risposte a specifiche manovre cliniche (es. contrazione volontaria, sforzo defecatorio, tosse). Gli algoritmi di Machine Learning possono analizzare queste curve di pressione in tempo reale, identificando pattern o anomalie che potrebbero non essere immediatamente evidenti per l’occhio umano. Gli algoritmi possono essere addestrati su set di dati storici per riconoscere specifiche condizioni patologiche, come l’incontinenza fecale o la contrazione paradossa del pavimento pelvico, basandosi sulle caratteristiche dei dati manometrici. Questo progetto di tesi nasce proprio con l’obiettivo di ricercare algoritmi di Machine Learning capaci di migliorare la precisione e l’affidabilità nella diagnosi di patologie anorettali.