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(2° pagina) (Torna alla 1° pagina..) Un aspetto che emerge in particolare per le malattie più rare, dove il numero relativamente basso di pazienti per malattia e l'alto numero di entità cliniche diverse non collegate tra loro rallentano lo studio di queste patologie.
Uno strumento per superare questo problema è quello dei "dati sintetici". Attraverso particolari sistemi di intelligenza artificiale, a partire da serie di dati clinici reali, è infatti possibile generare insiemi di dati artificiali con le stesse proprietà statistiche di partenza. Non essendo dati reali, questi “dati sintetici” non sono soggetti alle restrizioni europee sulla privacy e permettono di colmare la sempre presente scarsità di dati che condiziona le performance dei modelli di intelligenza artificiale.
I dati sintetici prodotti nell'ambito del progetto SYNTHEMA nasceranno infatti in un ambiente di "federated learning": una tecnologia di intelligenza artificiale che parte da un primo apprendimento parziale dai vari siti dove dati risiedono i dati reali, per poi completare l’apprendimento in un server centralizzato attraverso lo scambio con i nodi remoti dei soli parametri appresi localmente.
Gli studiosi dell'Università di Bologna coinvolti nel progetto sono Gastone Castellani, Enrico Giampieri, Claudia Sala, Filippo Piccinini e Ivan Corazza, tutti appartenenti al gruppo di Fisica Applicata alla Medicina del Dipartimento di Medicina Specialistica Diagnostica e Sperimentale: a loro è affidato il compito di generare e validare i dati sintetici prodotti da SYNTHEMA, che saranno sia di tipo multi-omico che di imaging che di tipo clinico-laboratoristico.
Lo stesso gruppo di studiosi dell'Alma Mater partecipa inoltre al progetto europeo GenoMed4All (Genomics and Personalized Medicine for all through Artificial Intelligence in Ematological Diseases), finalizzato anche in questo caso al "federated learning" per lo studio di alcune malattie ematologiche.

Notizie specifiche su: ematologia, dati, intelligenza, 03/11/2022 Andrea Sperelli