
“Le grandi quantità di dati provenienti da molteplici fonti di informazione rappresentano una risorsa fondamentale attraverso la quale studiare lo stato di salute degli individui e definire percorsi assistenziali commisurati al singolo individuo” spiega Mauro Iori, fisico e direttore della struttura. Le informazioni utili a farlo sono contenute nei registri clinici dei medici di base o dei pediatri, nelle cartelle cliniche ospedaliere, nei referti delle visite specialistiche e negli esami di laboratorio, come pure sono condivisi dalle persone sui social media o registrati da dispositivi indossabili ormai di uso comune. “Disponendo di Big Data è possibile recuperare, integrare, aggiornare e conservare le informazioni in modo da trovare associazioni sinora sconosciute tra fenomeni per studiare la salute della popolazione e formulare modelli di previsione” continua Iori.
A questo obiettivo sono orientate le tecniche di apprendimento automatico (Machine e Deep Learning) mutuate dal campo dell’intelligenza artificiale (AI) che sfruttano la capacità dei computer di gestire enormi quantità di dati e imparare a svolgere attività intelligenti e ragionamenti tipici della mente umana. In questo contesto i fisici dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, che operano nel campo della ricerca e sviluppo, e i fisici dell’Associazione Italiana di Fisica Medica, operativi negli ospedali, mettono a disposizione esperienza e competenza nel trasferimento tecnologico, nella realizzazione di infrastrutture informatiche, nell’ottimizzazione e validazione dei sistemi di supporto.
Il convegno di domani ha l’obiettivo di avviare un primo decisivo confronto su questi temi coinvolgendo i partner istituzionali che a vario titolo operano nel campo dei Big Data e dell’AI quali il Ministero della Salute, l’Istituto Superiore di Sanità, il Garante della privacy, l’Assessorato alla Sanità della Regione Emilia Romagna, il Centro di competenza Bi-REX, il Centro di calcolo Cineca e l’Università di Bologna.




