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Corso

Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale nell’imaging diagnostico


Banner di fantasia a soggetto IA - diagnostica


Organizzato, nell'ambito del progetto Rome Technopole, da:


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Informazioni generali

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

Compilare online il modulo entro il 14 ottobre 2024 al link: https://forms.office.com/e/0gmcSvmQkv


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

Per ulteriori informazioni scrivere a: segreteria.imaging_ai@iss.it


  • 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

  • 9:30 - Copie digitali dell’attività cerebrale
    M. Mattia
     
  • 10:00 - Robustness and explainability of AI
    E. Cisbani
     
  • 10:30 - Domande
  • 10:40 - Coffee break


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


Finanziamenti