Intelligenza artificiale, Big Data e Machine Learning in Medicina – 5,5mln di euro per un importante progetto Unime per la Pediatria
Negli ultimi anni, le informazioni digitali in tutto il mondo sono raddoppiate e questa tendenza è destinata ad aumentare in maniera esponenziale generando enormi moli di dati elettronici i cosiddetti “Big Data”. La medicina è uno dei principali protagonisti di questa crescita per una progressiva digitalizzazione delle immagini, della reportistica digitale che sostituisce le cartelle cliniche cartacee e dello sviluppo delle biotecnologie.
Le tecniche di Machine Learning consentono ai computer di imparare i dati, generare modelli predittivi e sviluppare sistemi informatici che simulano e talvolta superano il ragionamento umano. L’insorgenza e l’evoluzione di malattie complesse rende sempre più evidente la necessità di dotarsi di strumenti capaci di offrire al medico un supporto basato su “approcci statistici” nelle fasi di diagnosi e cura, grazie alla possibilità di individuare percorsi nascosti (hidden patterns) che il cervello umano non è in grado di rilevare efficacemente. In questo contesto, il Progetto “Cloud platform for intelligent prevention and diagnosis supported by artificial intelligence solutions” (CADUCEO), nell’ambito degli Incentivi Fondo crescita sostenibile – Settore applicativo “Scienze della Vita”, dell’Università di Messina con il partenariato di Nexera (Capofila), TIM, l’Università La Sapienza di Roma e l’Ospedale Pediatrico Bambino Gesu’ di Roma, ha ottenuto un finanziamento dal MISE di cinque milioni e cinquecentomila euro. Il Progetto ideato e coordinato dal Prof. Claudio Romano(foto), Professore Associato di Pediatria ha l’obiettivo ambizioso di implementare una piattaforma in grado di analizzare dati in molteplici formati (tra i quali: immagini diagnostiche, dati rilevati da sensori biomedici, dati clinici ricorrenti ecc.) e riconoscere mediante sistemi basati su reti neurali, opportunamente addestrati, le caratteristiche salienti delle malattie in modo da profilare i pazienti ed elaborare percorsi diagnostici predittivi.
“ Dopo oltre 3 anni di lavoro – sottolinea il prof. Romano – siamo riusciti a completare questo percorso, in un momento molto difficile anche per la ricerca in Italia, e metteremo a disposizione della nostra Università e del Policlinico, una piattaforma di Intelligenza Artificiale, che consentirà di accelerare il passaggio culturale verso la medicina delle 4P, prevenzione, predizione, personalizzazione e partecipazione, per cui non solo “cura della malattia, ma anche “gestione complessiva del benessere degli individui”.
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