Il rapido aumento del numero di stazioni base per telefonia mobile (MPBS) ha sollevato preoccupazioni globali sui potenziali effetti negativi sulla salute derivanti dall’esposizione ai campi elettromagnetici a radiofrequenza (RF-EMF). L’applicazione di tecniche di apprendimento automatico (Intelligenza Artificiale) può consentire agli operatori sanitari e ai responsabili politici di affrontare in modo proattivo le preoccupazioni relative all’esposizione a RF-EMF in prossimità di MPBS.
Lo studio mirava a indagare il potenziale dei modelli di apprendimento automatico per la previsione dei sintomi di salute associati all’esposizione a RF-EMF in individui residenti in prossimità di MPBS.

Il modello basato su SVM ha dimostrato ottime prestazioni, con accuratezze dell’85,3%, 82%, 84%, 82,4% e 65,1% rispettivamente per mal di testa, disturbi del sonno, capogiri, vertigini e affaticamento. I valori di AUC corrispondenti erano 0,99, 0,98, 0,920, 0,89 e 0,81.
Conclusione: i metodi di apprendimento automatico, in particolare SVM, sono promettenti nella gestione efficace dei sintomi di salute negli individui che risiedono o intendono stabilirsi nelle vicinanze di MPBS.

IN ALTRE PAROLE: lo dice anche l’intelligenza artificiale che le onde fanno male !!!

J Biomed Phys Eng. 2026;16(1):47-56. doi: 10.31661/jbpe.v0i0.2310-1667.