AI Query Assistant

MenuNatural Language
AI Model: GPT-4 Enhanced Medical

Interroga i Dati in Linguaggio Naturale

"Qual è l'andamento dei disturbi dell'umore negli ultimi 6 mesi, diviso per fasce d'età?"

Dall'analisi degli ultimi 6 mesi emerge un pattern significativo nella distribuzione dei disturbi dell'umore:

  • Fascia 18-30 anni: Incremento del 28% (245 → 314 casi)
  • Fascia 31-50 anni: Aumento moderato del 15% (380 → 437 casi)
  • Over 50: Relativa stabilità +5% (290 → 305 casi)

Insight AI: Il marcato incremento nella fascia giovane (18-30) correla significativamente con fattori stagionali e stress accademico/lavorativo (confidenza: 92%)

GiuLugAgoSetOttNov0150300450600
  • 18-30 anni
  • 31-50 anni
  • Over 50

Azioni Suggerite:

  • • Potenziare supporto psicologico per fascia 18-30
  • • Valutare programmi prevenzione stress in ambito universitario
  • • Monitoraggio ravvicinato casi giovani per prevenzione ricadute

Analisi Correlazione
94% confidence

GiuLugAgoSetOttNov025507510007142128
  • Aderenza (%)
  • Ricadute

Insights AI

Forte correlazione negativa (-0.92) tra aderenza terapeutica e tasso di ricadute

Confidence: 94%

Identificato pattern ciclico nelle ricadute con picchi ogni 3 mesi

Confidence: 88%

Previsto aumento ricadute del 15% se trend aderenza continua

Confidence: 85%

Query Recenti

Analizza correlazione tra aderenza terapeutica e ricadute ultimo trimestre
2 ore fa
Confronta efficacia trattamenti tra gruppi età 18-25 e 26-35
4 ore fa
Identifica pazienti a rischio ricaduta prossimi 30 giorni
6 ore fa

Suggerimenti per Query Efficaci

Analisi Temporali

"Analizza trend ultimi 6 mesi..." "Confronta periodi..." "Mostra variazioni stagionali..."

Pattern Clinici

"Trova correlazioni tra..." "Identifica pazienti simili a..." "Cerca pattern comuni in..."

Previsioni

"Prevedi andamento..." "Stima risorse necessarie..." "Calcola probabilità di..."