Utilizzo e riutilizzo di Big Biomedical Multi-Omics Data (genomici, di imaging medico e istopatologico )per coadiuvare e ottimizzare le decisioni cliniche

Alte competenze Castellani 2021

Abstract

Utilizzo e riutilizzo di Big Biomedical Multi-Omics Data (genomici, di imaging medico e istopatologico e di cartelle cliniche)per coadiuvare e ottimizzare le decisioni cliniche La ricerca in oggetto si propone di utilizzare le metodologie di Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Statistical Learning e Deep Learning per l’analisi delle grandi quantità di dati che sono attualmente prodotti in campo biomedico. In particolare si useranno anche tecniche di “federated learning”, che consentono di rispettare i principi basilari della privacy dei dati sensibili in quanto ciò che viene condiviso non sono i dati, bensì i parametri che sono stati appresi. Infine, questa ricerca si inserisce nell’alveo di una serie di progetti EU che producono dati di tipo multi-omico. GENOMED4ALL  Genomics and Personalized Medicine for all though Artificial Intelligence in Haematological Diseases: H2020 Project, started the 18 January 2021. Great interaction for the AI methods, the Federated Learning approach and the data standardization methods. INSILICOWORLD: In Silico World: Lowering barriers to ubiquitous adoption of In Silico Trials: H2020 Project, started the 18 January 2021. Great interaction for the AI methods, and for the re-use of clinical data VEO: Versatile Emerging infectious disease Observatory: The Phd student will take advantage from the ML algorithms and methods developed in this EU-H2020 project. VEO started in 2020. HARMONY-PLUS Healthcare Alliance for Resourceful Medicines Offensive against Neoplasms in Hematology-PLUS: Great interaction with this IMI2-H2020 project, mainly for the AI methods and the data platform. HARMONY-PLUS will start in 2020.. HARMONY: Alliance for Resourceful Medicines Offensive against Neoplasms in HematologY: The biggest project (IMI2-H2020) on Big Data in hematology. Positive interactions with the Big Data Analytics approach. IM4Future: Innovative training in methods for future data: H2020-ITN project for the development of Statistical learning methods. The PhD student  will use these algorithms. The project started in 2017.

Dettagli del progetto

Responsabile scientifico: Gastone Castellani

Coordinatore:
ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna(Italy)

Contributo totale di progetto: Euro (EUR) 86.743,44
Durata del progetto in mesi: 36