Il progetto AI4ChemoBrain si articola su tre attività principali:
- Addestramento del modello ML/AI: i dati storici di fenotipo cognitivo e relativi a dati omici saranno utilizzati secondo tecniche di apprendimento supervisionato;
- Test del modello ML/AI: il modello ottenuto nell’attività 1., sarà testato con un data set derivato da modello preclinico di chemobrain, per valutare la capacità predittiva del chemobrain (tecniche di apprendimento non supervisionato) comparativamente a statistica convenzionale e di correlazione;
- Validazione del modello ML/AI utilizzando:
- Data set derivato da un secondo modello preclinico di chemobrain in soggetti portatori di declino cognitivo;
- Data set derivato da una coorte esterna.
La combinazione dei data set consentirà di studiare il contributo di ciascun descrittore rispetto alle capacità predittive del modello. Per superare eventuali problematiche legate alla disponibilità di grandi data set nell’ambito del chemobrain potranno essere utilizzate tecniche di data augmentation, transfer learning e fine-tuning al fine di migliorare le capacità predittive del modello ML/AI.