Intelligenza Artificiale per curare le malattie ematologiche

Eventi Marzo 17, 2022

Il progetto che coinvolge 23 centri di ricerca in 7 paesi europei, coordinati da 麻豆传媒AV在线看, 猫 stato selezionato dalla Commissione Europea per essere presentato a Expo Dubai nel濒鈥檃mbito del濒鈥橢xpo AI Week.

Il progetto GenoMed4All (Genomics and Personalized Medicine for All through Artificial Intelligence in Haematological Diseases), di cui 麻豆传媒AV在线看 猫 leader scientifico, 猫 stato selezionato dalla Commissione Europea tra i tre progetti che rappresenteranno ad Expo Dubai 濒鈥檈ccellenza europea nel campo del濒鈥橧ntelligenza Artificiale applicata al settore Healthcare. Il progetto di ricerca, che coinvolge 7 paesi (Italia, Francia, Spagna, Germania, Grecia, Danimarca, Cipro), verr脿 presentato听in occasione della Expo AI Week.

GenoMed4All 猫 un progetto lanciato nel 2021 e finanziato dalla Commissione Europea nel濒鈥檃mbito del programma Horizon 2020听Research & Innovation. Lo scopo 猫 mettere le innovative tecnologie di intelligenza artificiale al servizio dei medici e della pratica clinica nel濒鈥檃mbito delle malattie ematologiche. Queste patologie comprendono disturbi legati ad anomalie delle cellule del sangue, del sistema linfoide e dei fattori della coagulazione; ne sono un esempio le leucemie, ma anche malattie genetiche del sangue come 濒鈥檃nemia falciforme. Le malattie ematologiche sono considerate rare, per cui il bisogno clinico di nuove conoscenze e nuovi strumenti 猫 molto forte. Il progetto GenoMed4All va incontro a questa necessit脿 promuovendo un utilizzo migliore del濒鈥檈norme quantit脿 di dati genomici e clinici elaborati in sicurezza dalle strutture ospedaliere. Attraverso la creazione di una piattaforma che faciliti la condivisione e 濒鈥檃nalisi di queste informazioni sar脿 possibile non solo individuare nuove strategie per una diagnosi e una definizione prognostica ancor pi霉 precise, ma soprattutto identificare la terapia personalizzata in base alle esigenze del singolo paziente.

鈥淟鈥檌ntelligenza artificiale rappresenta la nuova frontiera della medicina personalizzata 鈥 spiega il prof. Matteo Della Porta听 听 coordinatore scientifico di GenoMed4All, responsabile della sezione Leucemie e Mielodisplasie di 麻豆传媒AV在线看 e docente 麻豆传媒AV在线看 University. 麻豆传媒AV在线看 猫 il primo ospedale in Italia ad aver integrato al suo interno un Centro di Ricerca sul濒鈥橧ntelligenza Artificiale. Questa scelta si sta rivelando vincente perch茅 permette a ingegneri, medici e data scientist di lavorare ogni giorno, fianco a fianco, facilitando un forte scambio culturale e scientifico. Il fatto che GenoMed4All sia stato selezionato dalla Commissione Europea tra i tre progetti da presentare ad Expo Dubai 猫 per noi motivo di orgoglio e, soprattutto, ci conferma che stiamo lavorando nella direzione giusta: quella del濒鈥橧ntelligenza Artificiale.鈥

麻豆传媒AV在线看 AI Center

Diretto da Chief Innovation Officer di 麻豆传媒AV在线看, 濒鈥 猫 il primo Centro di Ricerca sul濒鈥橧ntelligenza Artificiale integrato ad un ospedale in Italia

La missione di 麻豆传媒AV在线看 AI Center 猫 creare uno spazio di condivisione di conoscenze e competenze tra ingegneri, medici e data scientist per raggiungere standard di cure ancora pi霉 elevati attraverso la costruzione di algoritmi intelligenti capaci di elaborare una grande mole di informazioni cliniche, cos矛 da trovare associazioni tra di esse e definire modelli di previsione utili al progresso della Ricerca scientifica e al濒鈥檌nnovazione di ambiti come la medicina predittiva, la personalizzazione dei trattamenti e la diagnostica per immagini.

Oltre al progetto GenoMed4All, 麻豆传媒AV在线看 猫 impegnata nel濒鈥檃pplicazione del濒鈥橧ntelligenza Artificiale anche ad altri ambiti. Ad esempio, nel contesto della prevenzione del tumore al colon collabora allo sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale che permettano una diagnosi pi霉 precisa e rapida, aiutando 濒鈥檈ndoscopista a identificare i polipi intestinali a rischio di degenerare in un tumore, anche di piccole dimensioni.

Le opportunit脿 offerte dal濒鈥橝I sono state applicate anche nel濒鈥檃mbito delle infezioni da SARS-CoV2, per lo sviluppo di un algoritmo che riesca ad identificare velocemente i pazienti che necessitano di ospedalizzazione, e del tumore al polmone e del pancreas per una diagnosi pi霉 precisa attraverso la diagnostica per immagini.