La sfida “Data For Good” di SCAI Lab all’ hackathon di SAS

Cosenza, 2 Aprile 2021. Il team di SCAI Lab è l’unico concorrente italiano su 100 all’HackinSAS2021, nella sezione healthcare. l’hackathon globale promosso da SAS che riunisce data scientist, start up, aziende, studenti e freelance da tutto il mondo, alle prese con analytics, codice software, cloud, intelligenza artificiale. Una competizione in ottica di Data For Good. Il team di SCAI Lab, con i tre Data Scientist Elisabetta Corigliano, Andrea Vennera, Simone Colace, guidati costantemente da una mentore di SAS, si è messo in gioco, creando una soluzione di Reti Neurali Convoluzionali.

“È proprio in questa prospettiva creativa che ci piace lavorare e trovare soluzioni: la tecnologia può e deve essere usata per migliorare la qualità della vita” ci racconta Andrea Vennera, Data Scientist di SCAI LabAbbiamo quindi deciso di partecipare all’Hackaton di SAS per offrire soluzioni di Intelligenza Artificiale a sostegno del mondo Healthcare. Vogliamo sfruttare l’interoperabilità di Python, Jupyter e SAS per implementare algoritmi di Deep Learning volti all’applicazione della computer vision, con un focus sulle tecnologie dei processi diagnostici con MRI”. 

Gli hackaton sono challenge tipici del mondo ICT. L’appuntamento organizzato da SAS riunisce partecipanti con vari profili, provenienti da tutto il mondo, alle prese con analytics di SAS, Intelligenza Artificiale e tecnologie open-source, che hanno l’occasione di competere e proporre soluzioni tecnologiche e rispondere a sfide globali poste dagli obiettivi dell’agenda 2030 così come dai trend mondiali di mercato.  

Mai come quest’anno la sanità è stata al centro dell’attenzione e ci si è resi conto che è essenziale investire risorse su di essa per salvare quante più vite possibile. Le infrastrutture sanitarie però non riguardano solo le terapie intensive, ma anche macchinari per la diagnosi precoce e la prevenzione, come la risonanza magnetica, di cui tutti almeno una volta abbiamo sentito parlare. – ci introduce il contesto del progetto Elisabetta Corigliano, Data Scientist di SCAI LabCome per qualsiasi tecnologia, anche in campo medico,  sono stati fatti passi da gigante in relativamente poco tempo. Basti pensare che la prima Magnetic Resonance Image ha meno di 50 anni di storia.”  La possibilità di visualizzare tramite la risonanza magnetica sia tessuti molli, come nervi e muscoli, sia tessuti duri, come ossa e cartilagini, rende questo esame un test di assoluta rilevanza in numerosi campi della medicina: oncologia, ortopedia, gastroenterologia, cardiologia, e altri. Tuttavia, come qualsiasi altro tipo di imaging diagnostico, anche la risonanza magnetica è suscettibile di artefatti. L’artefatto è talvolta il risultato di un malfunzionamento dell’apparecchiatura, altre volte è la conseguenza di comportamenti o processi del corpo umano.

“La tecnologia che s’intende migliorare, in termini di efficienza ed efficacia – ci spiega Elisabetta – è proprio quella delle immagini provenienti da Risonanza Magnetica (MRI). Con la nostra soluzione interverremo per mettere a punto tecniche innovative riguardanti l’individuazione e la classificazione di possibili artefatti (prevedibili o meno) e l’ottimizzazione qualitativa delle immagini provenienti da risonanza magnetica. Il tutto attraverso algoritmi di Deep Learning basati su Reti Neurali Convoluzionali”.

Michele de Buono, CEO di SCAI Lab, commenta: “La sfida è migliorare il benessere delle persone. L’urgenza è rendere la tecnologia disponibile e applicabile per migliorare le diagnosi e renderle sempre più veloci. L’Intelligenza artificiale offre strumenti per far progredire la ricerca, sostenere la transizione da un modello di assistenza sanitaria basato sull’ospedale a un modello incentrato sul cittadino e contribuire a migliorare l’efficienza del sistema sanitario.”

I team selezionati per la fase finale, da un panel di giudici di gara composto da un mix variegato di leader internazionali provenienti da diverse industry, saranno seguiti dai mentor di SAS per uno sviluppo più avanzato delle applicazioni proposte. I vincitori saranno poi proclamati al Virtual SAS Global Forum 2021 di maggio.

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21/04/2021
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