Corso
Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale nell’imaging diagnostico
Organizzato, nell'ambito del progetto Rome Technopole, da:
Istituto Superiore di Sanità (ISS) - Servizio tecnico scientifico grandi strumentazioni e core facilities (FAST) e Servizio di Coordinamento e Promozione della Ricerca (CoRi)
Il Corso si svolgerà presso l’aula Marotta, Istituto Superiore di Sanità, Via del Castro Laurenziano, 10 - Roma
Obiettivi
Gli obiettivi del corso sono l’aggiornamento sullo stato dell’arte, le prospettive della AI nei diversi processi di acquisizione e di elaborazione delle immagini e il suo contributo nel percorso diagnostico e nel follow-up terapeutico.
Destinatari del corso
Il corso è destinato al personale di enti ed istituzioni sanitarie e di ricerca (giovani ricercatori, ricercatori post doc, dottorandi) interessato alle applicazioni delle tecniche di intelligenza artificiale nell’imaging diagnostico.
Saranno ammessi un massimo di 30 partecipanti.
Modalità di iscrizione
Modalità Selezione dei partecipanti
La partecipazione all'evento è gratuita.
Le domande di partecipazione verranno accettate fino all’esaurimento dei posti disponibili. Qualora il numero delle
domande superasse il limite massimo, i partecipanti saranno selezionati in base all’ordine di ricezione delle stesse e
ammessi con riserva.
Si intendono ammessi a partecipare quindi solo coloro che ne riceveranno comunicazione via e-mail. In caso di rinuncia si prega di inviare una e-mail all’indirizzo: segreteria.imaging_ai@iss.it
Contatti
PROGRAMMA
8:30 - Registrazione dei partecipanti
9:00 - Indirizzo di benvenuto
R. Bellantone, Presidente ISS
9:10 - Introduzione al corso e al Rome Technopole
L. Le Pera, M. Crescenzi
SESSIONE I – INTRODUZIONE AI MODELLI COMPUTAZIONALI
Moderatori: P. Scifo, N. Toschi
SESSIONE II – MACHINE LEARNING (ML) COME SUPPORTO ALLA DIAGNOSI ONCOLOGICA
Moderatori: P. Spessotto, A. Laghi
10:55 - La radiogenomica nelle neoplasie polmonari
L. Boldrini
11:20 - Radiomica nella diagnosi del carcinoma della prostata
M. Picchio
11:45 - La radiogenomica nel cancro del colon localmente avanzato - AttraCT trial
D. Caruso
12:10 - ML nella diagnosi differenziale dei tumori muscolo scheletrici
L.M. Sconfienza
12:35 - Domande
12:45 - Light lunch
SESSIONE III – ML NELLO STUDIO DEL CERVELLO
Moderatori: M. Mattia, E. Cisbani
13:45 - Metodi di deep learning per l'apprendimento di grafi strutturali e dinamici da dati neurali
N. Toschi
14:15 - Whole brain dynamics, modelling, and the thermodynamics of the Mind
G. Deco
14:45 - Domande
14:55 - Coffee break
SESSIONE IV – DA ML A DEEP LEARNING: NUOVI AMBITI DI RICERCA E ASPETTI REGOLATORI
Moderatori: R. Canese e A. Bazzocchi
15:10 - A focus about screening MSK frailty (from the consortium “Artificial intelligence for early detection of non-communicable disease risk in people with breast cancer”)
L.V. H. M. Verkooijen
15:35 - IA nella pratica clinica: due case-study dell'AOU Sant'Andrea, Roma
A. Laghi
16:00 - ML nella diagnosi di anomalie nel feto
L. Manganaro
16:25 - IA come un dispositivo medico: requisiti generali
G. D’Avenio
16:40 - Domande
17:00 - Questionario di valutazione
17:30 - Chiusura della giornata
Responsabili scientifici
Canese Rossella – FAST, ISS
Le Pera Loredana – ELIXIR-IT, ISS
Minghetti Luisa – CoRi, ISS
Moretti Franca – A_IATRIS, ISS
Mattia Maurizio – EBRAINS-Italy, ISS
Segreteria scientifica
Bazzocchi Alberto – A_IATRIS, IOR
De Nuccio Chiara – A_IATRIS, ISS
Spessotto Paola – A_IATRIS, CRO
Segreteria organizzativa
Palombelli Gianmauro – FAST, ISS
Singh Taljinder – FAST, ISS
Zecca Valentina – FAST, ISS