RL - Elaborazione di dati clinici con metodologie di intelligenza artificiale

Istituto Superiore di Sanità  
Centro nazionale per le tecnologie innovative in sanità pubblica (TISP)
 Ing. Cecilia Poli

Responsabile scientifico per ISS
Ing. Mauro Grigioni
Ing. Giuseppe D’Avenio

Il TISP promuove il miglioramento dello stato di salute pubblica attraverso la ricerca, lo sviluppo, l’ottimizzazione e la valutazione di tecnologie innovative per la tutela della salute pubblica utilizzando competenze multidisciplinari. L’ambito di attività spazia dai dispositivi medici, all'ingegneria biomedica, salute radiologica, medicina nucleare, nanotecnologie e terapie innovative.

Nel progetto l'ISS è responsabile delle seguenti attività:

• identificazione dei casi d'uso
• sfruttamento dei risultati e regolamentazione
• sito web: https://www.iss.it/centro-nazionale-per-le-tecnologie-innovative-in-sanita-pubblica

Università La Sapienza di Roma
Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale (DIAG)
Antonio Pietrabissa
Coordinatore del progetto

Il DIAG svolge ricerca multidisciplinare avanzata in ingegneria automatica, ingegneria gestionale, ingegneria informatica, bioingegneria e ricerca operativa. Il DIAG è stato selezionato dal Ministero dell'Università e della Ricerca per creare un polo internazionale di eccellenza in cybersecurity. 

Nel progetto il DIAG è responsabile del delle seguenti attività:

• sviluppo della soluzione AI
• proof-of-concept
• sito web: http://www.diag.uniroma1.it/

Il progetto mira a realizzare una piattaforma per l’apprendimento distribuito per lo sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale (AI) per il biomedicale. L’aspetto distribuito dell’apprendimento consentirà ad un gruppo (o “federazione”) di strutture sanitarie di collaborare nella realizzazione di una AI senza scambio di dati clinici. 

Il progetto proporrà innovazioni metodologiche nell’ambito del “Federated Learning”, un campo sviluppatosi recentemente nel filone del Deep Learning, e le dimostrerà su problemi reali di interesse biomedicale, considerando come casi d’uso la diagnostica del COVID19 a partire da scansioni toraciche e la localizzazione di tumori/anomalie in immagini.

Finanziamento regionale: € 149.965,20
Data di inizio: 15 aprile 2021
Durata: 24 mesi 

Il prodotto sviluppato permetterà l’utilizzo delle banche dati preesistenti in ottica AI e compatibile con le normative GDPR, e permetterà uno scambio di informazioni e conoscenze quanto più rapido possibile per migliorare i servizi sanitari offerti anche in periodi di crisi come la recente pandemia COVID19.