Laboratori ricerca e nuovo studio del Disit

Alessandria, continua la collaborazione tra Azienda ospedale e Università del Piemonte orientale

ALESSANDRIA – Sul fronte della ricerca ecco un nuovo studio portato avanti dal Disit e, in particolare, dal Laboratorio integrato di Intelligenza artificiale e Informatica in Medicina, a cura del ricercatore Luca Piovesan. Obiettivo: supportare i data manager, gli study coordinator e i Principal investigator nelle normali attività legate ai trial attraverso l’analisi intelligente dei dati e dalla loro raccolta.

I Laboratori integrati di ricerca, infatti, vedono la stretta collaborazione tra il Dipartimento di Scienze e Innovazione Tecnologica dell’Università del Piemonte Orientale, diretto da Leonardo Marchese e il Dairi, Dipartimento Attività integrate Ricerca Innovazione dell’Azienda ospedaliera di Alessandria, diretto da Antonio Maconi, con l’obiettivo di supportare l’attività dei medici per una migliore e più precisa cura dei pazienti.

Per risultati migliori

Nello specifico, il dottor Piovesan lavora per generare dei dataset di qualità migliore che possano restituire risultati dello studio migliori e per velocizzare e migliorare le attività dello staff dello studio. «Tecnicamente – ha spiegato il ricercatore – l’obiettivo non è quello di introdurre dei nuovi strumenti nelle normali routine, che richiederebbero tempo addizionale per l’apprendimento, ma di estendere quelli di uso comune, come per esempio quelli di elettronic data capture, con tecniche di analisi intelligente».

Tecniche che possono essere di diversi tipi, come ad esempio quelle di business intelligence, che permettono di raggruppare i dati e di dare una visione ad alto livello tanto al P.I. quanto allo study coordinator dell’andamento dello studio eventualmente rappresentabile in maniera grafica e interrogabile per rispondere a delle domande degli utenti.

Altre tecniche che si possono utilizzare sono quelle di rappresentazione della conoscenza ispirate a quanto fatto già presso l’UPO per la gestione di linee guida computerizzate, le quali hanno lo scopo di migliorare e automatizzare sia l’analisi di completezza che quella di correttezza dei dati raccolti.

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