Lo sviluppo di nuovi algoritmi per
abbreviare, grazie all'Intelligenza artificiale e all' acquisto
di un "supercomputer", i tempi di diagnosi e cura delle malattie
rare, attualmente caratterizzate da un gap diagnostico di almeno
8 anni. Sono gli obiettivi di un progetto pilota a livello
nazionale, finanziato dalla Regione Fvg con 5 milioni di euro,
che l'Asufc, Azienda sanitaria universitaria Friuli Centrale, di
Udine svilupperà nei prossimi tre anni, in una partnership con
Università di Udine, Area Science Park di Trieste e Sissa di
Trieste.
Responsabile scientifico del progetto è il prof. Maurizio
Scarpa, direttore del Centro di Coordinamento Regionale delle
malattie rare.
"Ci sono pazienti di 50 o 60 anni che hanno diagnosi
sbagliate - ha spiegato Scarpa - mentre questo tipo di
metodologia accelera diagnosi e cura, è un aiuto per il medico,
senza ovviamente sostituirsi al professionista della sanità".
Il progetto prevede l'acquisto di un supercomputer che sarà
inserito in un Data center di nuova generazione, per creare un
centro specializzato per sviluppo ed esecuzione di algoritmi di
machine e deep learning "che possa essere uno strumento - ha
aggiunto Scarpa - per permettere l'elaborazione in tempo reale
di complessi algoritmi di apprendimento automatico di tipo
supervisionato e no".
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