Consiglio d'Area in
Ingegneria Clinica Biomedica

La borsa è di durata annuale e l'incarico si svolge presso il Centro Nazionale Tecnologie innovative in sanità pubblica (TISP). La frequenza della struttura verrà decisa insieme al responsabile scientifico (è possibile anche lavorare in parte o prevalentemente da remoto).

Il progetto, la cui pagina web ufficiale è https://sites.google.com/diag.uniroma1.it/fedmedai/home, riguarda lo sviluppo e l'applicazione di algoritmi di Federated Learning a strutture sanitarie federate. Il problema della condivisione dei dati tra strutture sanitarie è molto sentito a causa delle normative GDPR che impediscono lo scambio dei dati dei pazienti. Gli algoritmi di Federated Learning permettono di risolvere il problema poiché l'elaborazione dei dati avviene localmente ed è il modello locale, costituito da una rete neurale, che viene condiviso tra i centri federati.

Il compito della ISS è prevalemente nelle seguenti attività progettuali:
i. identificazione dei casi d'uso d'interesse delle strutture sanitarie (ad esempio, la diagnostica del COVID19 a partire da scansioni toraciche e la localizzazione di tumori/anomalie da immagini);
ii. analisi delle problematiche di regolamentazione;
iii. valutazione degli algoritmi (in collaborazione con i ricercatori del Dipartimento di Ing. Informatica, Automatica e Gestionale della Sapienza);
iv. di sfruttamento dei risultati di progetto.

Ulteriore punto di interesse è che la tematica del progetto verrà proposta per altre iniziative anche nell'ambito dei progetti legati al PNRR.

Per informazioni contattare il responsabile del progetto Prof. Antonio Pietrabissa (pietrabissa@diag.uniroma1.it)