Inteligencia artificial para prevenir emergencias sanitarias, los primeros resultados del proyecto Trust Alert
El 19 de junio en el Aula Magna “Giulio Bizzozero” se presentaron los primeros resultados de la investigación sobre Inteligencia Artificial dedicada a la vigilancia epidemiológica con la Fundación Compagnia San Paolo y la Fundación Cassa Depositi e Prestiti
Miércoles 19 de junio a las 9.00 horas en elAula Magna “Giulio Bizzozero” El taller se llevará a cabo en Corso Raffaello 30 en los edificios universitarios de la histórica “Ciudad de las Ciencias”. IA: TrustAlert. Vigilancia de la salud e Inteligencia Artificial: abordar desafíos y aprovechar oportunidades en salud públicaorganizado por Departamento de Ciencias Clínicas y Biológicas delUniversidad de Turíncon foco en Nuevos retos y oportunidades en salud pública gracias al uso de la Inteligencia Artificial (IA).
El taller abierto a todo el entorno académico y sanitario es un primer momento público de debate sobre el proyecto más amplio “Alerta de confianza”ganador de la licitación de financiación de 1 millón de euros desde el Fundación Compañía San Paolo Y Fundación Cassa Depositi e Prestiti.
El proyecto coordinado por Prof. Paola Berchialla del Departamento de Ciencias Clínicas y Biológicas se centra en la importancia de la puntualidad en la gestión de datos en la nueva era del Big Data.
Tras la experiencia de la pandemia de COVID 19, el desafío es estudiar un sistema eficiente para adaptar la recopilación y el análisis de datos en tiempo real para evitar la fragmentación de las fuentes de datos que a menudo ha sido causa de incertidumbres y ralentizaciones en el ámbito sanitario. políticas de gestión de emergencias.
A través de una plataforma integrada, desde una perspectiva de Ciencia Abierta, el proyecto TrustAlert pretende analizar flujos de datos en tiempo real provenientes de fuentes estructuradas (registros de altas hospitalarias, visitas médicas) y fuentes no estructuradas (noticias, redes sociales).
Entre los principales objetivos:
- Mapeo del estado de salud y patrones de morbilidad en la población mediante Inteligencia Artificial aplicada a datos administrativos de salud para definir prioridades en caso de emergencia – coordinado por la Prof. Paola Berchialla (Universidad de Turín)
- Extraer información clínica confiable a partir de datos estructurados y no estructurados, implementando un sistema de detección de emergencias sanitarias entrantes con el fin de anticipar tendencias e informar posibles emergencias futuras para informar rápidamente a los ciudadanos y a los responsables políticos, coordinado por el Dr. Mauro Dragoni (Fundación Bruno Kessler) y el Dr. Giuseppe Rizzo (Fundación Links).
- Crear un laboratorio viviente para simulaciones con el fin de optimizar la asignación de recursos en caso de emergencia y evaluar la eficacia de las medidas de prevención para permitir un apoyo eficaz a los responsables de la toma de decisiones y permitir la planificación de políticas de prevención eficientes – coordinado por el Prof. Marco Beccuti (Universidad de Turín).
En este primer encuentro de restitución y comparación científica, titulado “Vigilancia de la salud e Inteligencia Artificial: afrontar los desafíos y aprovechar las oportunidades en salud pública” hablaremos de las nuevas tecnologías emergentes y las estrategias innovadoras implementadas por el equipo del proyecto formado por el Departamento de Ciencias Clínicas y Biológicas y de Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Turín, deUniversidad del Piamonte Orientaldesde el Fundación “Bruno Kessler” (Trent) e Fundación ENLACES (Turín), y por las autoridades locales: yo innovo, Pequeña Casa de la Divina Providencia Hospital Cottolengo, Autoridad Sanitaria Local – CN2 Alba y Bra.
El encuentro es presencial y transmitido en vivo por UniTo Media, abierto a todos, con la presencia de la Dra. Paola Nardone del Centro Nacional de Prevención de Enfermedades y Promoción de la Salud del Instituto Superior de Sanidad, del Dr. Luigi De Angelis presidente del Sociedad Italiana de Inteligencia Artificial en Medicina SIIAM, por los Profs. Guido Boella y Marco Grangetto de la Universidad de Turín, además del equipo del proyecto.
El taller es un evento ECM acreditado por el Hospital Cottolengo para 6 créditos de formación, código 997-48035.
