L’intelligenza artificiale per prevenire le emergenze sanitarie, i primi risultati del progetto Trust Alert
Il 19 giugno nell’Aula Magna “Giulio Bizzozero” la presentazione dei primi risultati della ricerca sull’Intelligenza Artificiale dedicata alla sorveglianza epidemiologica con Fondazione Compagnia San Paolo e Fondazione Cassa Depositi e Prestiti
Mercoledì 19 giugno alle ore 9.00 presso laAula Magna “Giulio Bizzozero” il workshop si terrà in Corso Raffaello 30 negli edifici universitari della storica “Città della Scienza”. AI: TrustAlert. Sorveglianza sanitaria e intelligenza artificiale: affrontare le sfide e cogliere le opportunità nella sanità pubblicaorganizzato da Dipartimento di Scienze Cliniche e Biologiche delUniversità di Torinocon focus su nuove sfide e opportunità nella sanità pubblica grazie all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (AI).
Il workshop aperto a tutto il mondo accademico e sanitario rappresenta un primo momento pubblico di confronto sul progetto più ampio”TrustAlert” vincitore del bando di finanziamento da 1 milione di euro dal Fondazione Compagnia San Paolo E Fondazione Cassa Depositi e Prestiti.
Il progetto coordinato da Prof.ssa Paola Berchialla del Dipartimento di Scienze Cliniche e Biologiche si concentra sull’importanza della tempestività nella gestione dei dati nella nuova era dei Big Data.
Dopo l’esperienza del periodo pandemico da COVID 19, la sfida è studiare un sistema efficiente per adattare la raccolta e l’analisi dei dati in tempo reale al fine di evitare la frammentazione delle fonti dati che spesso è stata causa di incertezze e rallentamenti nel sistema sanitario politiche di gestione dell’emergenza.
Attraverso una piattaforma integrata, in ottica Open Science, il progetto TrustAlert intende analizzare i flussi di dati in tempo reale provenienti da fonti strutturate (registri di dimissione ospedaliera, visite mediche) e non strutturate (notizie, social media).
Tra gli obiettivi principali:
- Mappatura dello stato di salute e dei modelli di morbilità della popolazione utilizzando l’intelligenza artificiale applicata ai dati sanitari amministrativi definire le priorità in caso di emergenza – coordinato dalla Prof.ssa Paola Berchialla (Università di Torino)
- Estrarre informazioni cliniche affidabili da dati strutturati e non strutturati, implementando un sistema di rilevazione delle emergenze sanitarie in arrivo al fine di anticipare le tendenze e segnalare potenziali emergenze future in modo da informare tempestivamente i cittadini e i decisori politici – coordinato dal dottor Mauro Dragoni (Fondazione Bruno Kessler) e dal dottor Giuseppe Rizzo (Fondazione Links).
- Creare un laboratorio vivente per le simulazioni al fine di ottimizzare l’allocazione delle risorse in caso di emergenza e valutare l’efficacia delle misure di prevenzione per consentire un supporto efficace ai decisori politici e consentire la pianificazione di politiche di prevenzione efficienti – coordinato dal Prof. Marco Beccuti (Università di Torino).
In questo primo incontro di restituzione e confronto scientifico, dal titolo “Sorveglianza sanitaria e Intelligenza Artificiale: affrontare le sfide e cogliere le opportunità della sanità pubblica” si parlerà delle nuove tecnologie emergenti e delle strategie innovative messe in atto dal team di progetto composto dai Dipartimento di Scienze Cliniche e Biologiche e da Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Torino, daUniversità del Piemonte Orientaledal Fondazione “Bruno Kessler”. (Trento) e Fondazione LINK (Torino), e da parte degli enti locali: Innovo, Piccola Casa della Divina Provvidenza Ospedale Cottolengo, Azienda Sanitaria Locale – CN2 Alba e Bra.
L’incontro è in presenza e in diretta streaming su UniTo Media, aperto a tutti, con la presenza della Dott.ssa Paola Nardone del Centro Nazionale per la Prevenzione delle Malattie e Promozione della Salute dell’Istituto Superiore di Sanità, del Dott. Luigi De Angelis presidente dell’Istituto Società Italiana di Intelligenza Artificiale in Medicina SIIAM, a cura dei Proff. Guido Boella e Marco Grangetto dell’Università di Torino, oltre al team di progetto.
Il workshop è un evento accreditato ECM dall’Ospedale Cottolengo per 6 crediti formativi, codice 997-48035.
