Al via il progetto europeo LUMINATE coordinato dall’Università di Pisa
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Responsabile: Prof. Stefano Giordano
Università di Pisa
Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
POR FESR-FSE MOLISE 2014-20
Asse 1
RICERCA, SVILUPPO TECNOLOGICO E INNOVAZIONE
Azione 1.1.1
Sostegno alle attività collaborative di R&S per lo sviluppo di nuove tecnologie sostenibili, di nuovi prodotti e servizi
Progetto Artificial Intelligence for Multimodality Breast Imaging - Supporto della qualità decisionale nell'ecografia del seno attraverso l'intelligenza artificiale (Arconimo: AI4MBI)
Prat. 11254 - Codice CUP D39E19000670007 - Termine previsto: 20 settembre 2021
Progetto / Project: AI4MBI
IL PROGETTO
Il progetto AI4MBI è un’iniziativa complessa ed ambiziosa di ricerca e sviluppo tecnologico che si colloca pienamente nell’ambito delle scienze della vita: uno dei 4 temi chiave per la specializzazione intelligente del territorio regionale grazie alla valorizzazione di alcune condizioni oggettive e potenzialità che possono rendere il Molise un luogo attrattivo per tutte quelle attività che consentono un effettivo miglioramento delle aspettative di vita.
L’idea alla base del progetto è rappresentata dalla innovazione profonda che si intende apportare alla metodologia tradizionale di indagine diagnostica del seno attraverso un uso multimodale e combinato di tecnologie ad ultrasuoni (ecografiche) e mammografiche di ultima generazione e l’impiego, sempre in chiave diagnostica e predittiva, dei dati numerici da esse prodotti attraverso l’applicazione di tecniche di machine learning e l’implementazione di un prototipo di sistema di Intelligenza Artificiale (Decision Support System) nel campo della diagnosi del tumore alla mammella.
OBIETTIVI
Acquisire, sviluppare e certificare un know-how diagnostico innovativo ed esclusivo che garantisca:
un incremento effettivo della capacità di individuazione preventiva del tumore al seno;
una migliore qualità ed accuratezza della sua valutazione riducendo frequenza e quantità del ricorso ad ulteriori indagini invasive da parte delle pazienti;
ricadute positive sulla quantità e qualità di vita delle donne e sull’impatto ambientale dei processi diagnostici;
un vantaggio tecnologico alle aziende proponenti, fruibile sul piano commerciale e sfruttabile su quello industriale.
RISULTATI
Sviluppo di una ricerca su un campione di soggetti adeguatamente rappresentativo della popolazione femminile, utilizzando più strumenti diagnostici avanzati (mammografia digitale con tomosintesi a bassa dose di radiazioni ionizzanti, ecografia volumetrica della mammella e sonoelastografia) per acquisire una più affinata capacità valutava da utilizzare nel processo di accertamento precoce del cancro al seno.
Creazione di un prototipo di Intelligenza Artificiale ossia di un software capace di supportare il medico nella attività di interpretazione delle immagini del seno per migliorare la precisione e la tempestività della diagnosi tumorali aumentando così l’efficacia delle indagini esplorative di questa patologia e riducendo gli esami invasivi non necessari (come le biopsie) e il numero di diagnosi errate.