Intelligenza Artificiale per prevenire le emergenze sanitarie, i primi risultati del progetto Trust Alert
Il 19 giugno presso l’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 l’Aula Magna “Giulio Bizzozero” in corso Raffaello 30, nei palazzi universitari della storica “Città della Scienza” si terrà il workshop AI: TrustAlert. Sorveglianza sanitaria ed Intelligenza Artificiale: affrontare le sfide e cogliere le opportunità nella sanità pubblica, organizzato dal Dipartimento di Scienze Cliniche e Biologiche dell’Università di Torino, con focus sulle nuove sfide e opportunità nella sanità pubblica grazie all’uso dell’Intelligenza Artificiale (AI).
Il workshop aperto a tutto l’ambiente accademico e sanitario è un primo momento pubblico di confronto sul più ampio progetto “TrustAlert” vincitore del bando di finanziamento da 1 milione di euro della Fondazione Compagnia San Paolo e Fondazione Cassa Depositi e Prestiti.
Il progetto coordinato dalla Prof.ssa Paola Berchialla del Dipartimento di Scienze Cliniche e Biologiche si concentra sull’importanza della tempestività nel gestire i dati nella nuova era dei Big Data.
Dopo l’esperienza del periodo pandemico COVID 19, la sfida è lo studio di un sistema efficiente per adattare la raccolta e l'analisi dei dati in tempo reale al fine di evitare la frammentarietà delle fonti dati che è stata spesso causa delle incertezze e rallentamenti nelle politiche di gestione delle emergenze sanitarie.
Attraverso una piattaforma integrata, in ottica Open Science, il progetto TrustAlert intende analizzare i flussi di dati in tempo reale provenienti da fonti strutturate (cartelle di dimissioni ospedaliere, visite mediche) e non strutturate (notizie, social media).
Tra i principali obbiettivi:
- Mappare lo stato di salute e i pattern di morbilità nella popolazione utilizzando Intelligenza Artificiale applicata ai dati sanitari amministrativi per 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 rilevamento di emergenze sanitarie in arrivo al fine di anticipare trend e segnalare potenziali emergenze future così da informare tempestivamente la cittadinanza e i decisori politici – coordinato da Dr Mauro Dragoni (Fondazione Bruno Kessler) e Dr Giuseppe Rizzo (Fondazione Links).
- Creare un living lab per 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 e permettere la pianificazione di politiche di prevenzione efficienti -coordinato dal Prof. Marco Beccuti (Università di Torino).
In questo primo incontro di restituzione scientifica e confronto, titolato “Sorveglianza sanitaria ed Intelligenza Artificiale: affrontare le sfide e cogliere le opportunità nella sanità pubblica” si parlerà delle nuove tecnologie emergenti e delle strategie innovative messe in atto dal team di progetto composto dal Dipartimento di Scienze Cliniche e Biologiche e dal Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino, dall’Università del Piemonte Orientale, dalla Fondazione “Bruno Kessler” (Trento) e Fondazione LINKS (Torino), e dagli enti territoriali: 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 di Prevenzione delle Malattie e la Promozione della Salute dell’Istituto Superiore di Sanità, del Dr. Luigi De Angelis presidente della Società Italiana di Intelligenza Artificiale in Medicina SIIAM, dei Proff. Guido Boella e Marco Grangetto dell’Università di Torino, oltre al gruppo progettuale.
Il workshop è un evento accreditato ECM dall’Ospedale Cottolengo per 6 crediti formativi, codice 997-48035.