Il presente progetto si rivolge allo sviluppo di nuove tecniche per applicazioni oncologiche, grazie alle innovazioni nel settore delle tecnologie dell'informazione mediante metodologie basate su modelli predittivi knwoledge based addestrati con opportune tecniche di Machine Learning. Il progetto per: ➢ contenuti e obiettivi di ricerca e di applicazione alla pre-clinica (diagnosi) e alla clinica (trattamento e prognosi); ➢ finalità di ricerca industriale orientata alla messa a punto e concreta industrializzazione di prodotto/servizio digitale a tali fini concepito, presenta una natura profondamente interdisciplinare (il carcinoma polmonare, il cancro mammario, il cancro colo-rettale, i carcinomi gastro-intestinali, il carcinoma epatico, il carcinoma prostatico, il carcinoma tiroideo e i tumori maligni cutanei), che richiede la collaborazione tra settori e professionalità molto diversi (medici di medicina generale, medici specialisti, radiologi, chirurgi, patologi, biologi molecolari e naturalmente oncologi, oltre che il supporto di un team di ingegneri per gli aspetti di Machine Learning e Pattern Recognition e di sviluppatori di software esperti in ambito sanitario).
Medicina Artificiale
Domenico Parmeggiani
2019
Abstract
Il presente progetto si rivolge allo sviluppo di nuove tecniche per applicazioni oncologiche, grazie alle innovazioni nel settore delle tecnologie dell'informazione mediante metodologie basate su modelli predittivi knwoledge based addestrati con opportune tecniche di Machine Learning. Il progetto per: ➢ contenuti e obiettivi di ricerca e di applicazione alla pre-clinica (diagnosi) e alla clinica (trattamento e prognosi); ➢ finalità di ricerca industriale orientata alla messa a punto e concreta industrializzazione di prodotto/servizio digitale a tali fini concepito, presenta una natura profondamente interdisciplinare (il carcinoma polmonare, il cancro mammario, il cancro colo-rettale, i carcinomi gastro-intestinali, il carcinoma epatico, il carcinoma prostatico, il carcinoma tiroideo e i tumori maligni cutanei), che richiede la collaborazione tra settori e professionalità molto diversi (medici di medicina generale, medici specialisti, radiologi, chirurgi, patologi, biologi molecolari e naturalmente oncologi, oltre che il supporto di un team di ingegneri per gli aspetti di Machine Learning e Pattern Recognition e di sviluppatori di software esperti in ambito sanitario).I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
