Intelligenza artificiale per prevenire le emergenze sanitarie

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AI Trustalert Università di Torino

TORINO - Il 19 giugno 2024 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 alle ore 9, in corso Raffaello 30, nei palazzi universitari della storica “Città della Scienza” si terrà il workshop AI: TrustAlert. Sorveglianza sanitaria e 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.

TrustAlert intende analizzare i flussi di dati in tempo reale provenienti da fonti strutturate

Il progetto coordinato dalla profesoressa 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).

Definire le priorità in caso di emergenza

1. 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 professoressa Paola Berchialla (Università di Torino). 2. 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 dottore Mauro Dragoni (Fondazione Bruno Kessler) e dottore Giuseppe Rizzo (Fondazione Links). 3. 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 professore Marco Beccuti (Università di Torino).

Affrontare le sfide e cogliere le opportunità nella sanità pubblica

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 del Dipartimento di Scienze Cliniche e Biologiche e del Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino, dell’Università del Piemonte Orientale, della 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 dottoressa Paola Nardone del Centro Nazionale di Prevenzione delle Malattie e la Promozione della Salute dell’Istituto Superiore di Sanità, del dottore Luigi De Angelis presidente della Società Italiana di Intelligenza Artificiale in Medicina SIIAM, dei professori 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.

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