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Una piattaforma diagnostica basata su algoritmi deep-learning avanzati che, 

sfruttando l'active reinforcement learning,

velocizza il training

e riduce al minimo lo sforzo manuale di trasferimento delle conoscenze dei medici.

Attualmente siamo attivi

in oftalmologia, cardiologia

e radiografia.

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PROBLEMA

01

NCD

Le malattie non trasmissibili

(NCD) sono la principale causa di morte e disabilità nel mondo (60%).

Tra le malattie non trasmissibili, le malattie cardiovascolari, oculari e respiratorie rappresentano il 60% dei decessi e il 53% della spesa sanitaria totale. 

02

IA

L'IA diagnostica supervisionata soffre di diverse limitazioni,
come la necessità di essere allenata su grandi quantità
di dati etichettati manualmente e
la difficoltà nel gestire input rumorosi, incompleti
o semplicemente diversi
dal dataset di dati originale.

03

BARRIERE

In una situazione di contrazione dei budget, in cui il 97% delle risorse viene speso per il trattamento acuto e non per la prevenzione, l'adozione di nuove soluzioni è ostacolata da barriere di costi e tecnologie, sia nell'UE che nei paesi meno sviluppati. L'IA può affrontare questo problema supportando i medici nella diagnosi precoce.

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SOLUZIONE

LA NOSTRA STORIA

sono un paragrafo Clicca qui per aggiungere il tuo testo e modificarmi. È facile. Basta fare clic su "Modifica testo" o fare doppio clic su di me per aggiungere il proprio contenuto e apportare modifiche al carattere. Sentiti libero di trascinarmi ovunque tu voglia sulla tua pagina. Sono un ottimo posto per raccontare una storia e far sapere ai tuoi utenti qualcosa in più su di te. Questo è un ottimo spazio per scrivere un lungo testo sulla tua azienda e sui tuoi servizi. Puoi usare questo spazio per entrare un po' più nel dettaglio della tua azienda.

LA NOSTRA VISIONE

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TECNOLOGIA

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SOLUZIONE

 

Una piattaforma di intelligenza artificiale

per l'apprendimento semi-supervisionato

in grado di imparare da piccoli set

di dati etichettati manualmente
e prevedere possibili variazioni

riscontrabili nell'utilizzo,

per rendere la diagnosi robusta

nel setting del mondo reale.

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Oftalmologia

Il software che abbiamo testato clinicamente è in grado di

segmentare automaticamente scan retiniche OCT 

per evidenziare i segni diagnostici

e gli strati retinici  di pazienti affetti

da edema maculare diabetico. 

Il software è un dispositivo medico certificato CE* e rivoluzionerà la  pratica clinica ordinaria.

Futuri sviluppi coinvolgeranno altre malattie oculari.

Radiologia

Il software che abbiamo sviluppato è in grado di stimare la probabilità della presenza di anomalie, quali tumori benigni e maligni, nelle scansioni mammografiche.
Il rilevamento viene eseguito analizzando le immagini con le nostre tecniche avanzate di deep-learning, potenziate con tecnologie di apprendimento attivo e apprendimento semi-supervisionato.

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Aritmie & Stato Emotivo

Abbiamo sviluppato un software in grado di stimare la probabilità della presenza di diverse patologie cardiache come la fibrillazione atriale, flutter atriale, altre aritmie, ipertensione e variabilità della frequenza cardiaca. Il rilevamento viene eseguito analizzando la traccia PPG creata da un video selfie (rPPG) dell'utente che fissa la fotocamera dello smartphone. La piattaforma può anche rilevare anomalie della frequenza respiratoria e gli stati emotivi per misurare a distanza il benessere del paziente.

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Apprendimento attivo

La nostra piattaforma è in grado di selezionare, da un set di dati clinici, solo i campioni più informativi, per presentarli ai medici in modo iterativo e ottenere il loro feedback.

In questo modo, lo sforzo di trasferimento delle conoscenze dei medici è ridotto al minimo e il training dell'IA può essere più veloce, riducendo fino al 90% tempo e costi.

* Ophthal è un dispositivo medico con marchio CE secondo il regolamento europeo (UE) 2017/745, certificato n. ITH24059691 emesso in data 27/11/2023

COME FUNZIONA

La piattaforma Active Reinforcement Learning rileva i campioni più informativi di un grande set di dati clinici non etichettati e li invia ai medici per l'etichettatura manuale.

La piattaforma di apprendimento semi-supervisionato propaga le etichette a tutto il dataset, in modo che l'IA diagnostica possa essere addestrata senza la necessità di un lavoro manuale costoso e dispendioso.

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FEATURED

Supervisore Scientifico di Ophthal

Prof. Edoardo Midena

Professore Ordinario di Malattie dell'Apparato Visivo
Dipartimento di Neuroscienze e Oftalmologia
Università degli Studi di Padova

CONTACT

RIMANI IN CONTATTO

Tel: +39 3332255009
via Pietro Blaserna, 40
00146 Roma, Italia

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Questo progetto ha ricevuto finanziamento dal programma di ricerca e innovazione Horizon 2020 dell'Unione Europea nell'ambito della convenzione di sovvenzione n. 876145.

Funding
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