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Intelligenza Artificiale: Report ERC sui progetti finanziati

Il Consiglio Europeo della Ricerca (ERC) ha pubblicato un report nel quale vengono analizzati i risultati dei progetti finanziati nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale - IA.
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Dalla sua istituzione nel 2007 ad oggi, il Consiglio europeo della ricerca (ERC) ha investito più di 2 miliardi di euro nella ricerca di frontiera sull’intelligenza artificiale (IA). I finanziamenti hanno contribuito a far progredire tecnologie di IA all’avanguardia e a comprenderne le implicazioni sociali, economiche ed etiche.

Il nuovo report pubblicato dall’ERC mostra i risultati derivanti dall’analisi di 1.408 progetti finanziati. Di questi 238 sono quelli afferenti al settore della salute e affrontano principalmente i temi della ricerca nella pratica clinica, l’automazione della diagnostica e la ricerca biomedica. Inoltre, all’interno del report vengono delineate delle considerazioni etiche relative ai progetti di intelligenza artificiale finanziati dall’ERC, ad esempio in relazione all’uso dei dati personali.

I progetti finanziati da ERC sul tema della salute:

WARN-D: realizzato da Eiko Fried presso l’Università Leiden, al fine di sviluppare un sistema personalizzato per il riconoscimento precoce della depressione nei giovani e facilitare un intervento tempestivo. Il progetto ha visto il coinvolgimento di oltre 2000 studenti olandesi per un periodo di 2 anni e l’utilizzo di device come smartphone e smart-whatch per raccogliere dati per realizzare il modello WARN-D grazie ad algoritmi di machine learning.

META-BIOME: realizzato da Eran Elinav presso l’Istituto di Scienze Weizemann dal 2014 al 2019. Il progetto ha permesso di identificare dei nuovi trattamenti microbiome-targeted per malattie croniche.

AI CUeRES: realizzato da Valentina Cauda presso il Politecnico di Torino, AI CUrES è un progetto “Proof of Concept” finalizzato alla diagnosi precoce di metastasi grazie ad un approccio predittivo e real-time.

XAI: realizzato da Fosca Giannotti presso la Scuola Normale di Pisa, XAI ha l’obiettivo di sviluppare metodologie per costruire spiegazioni significative per sistemi opachi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Sono stati condotti diversi casi studio sul tema explanation-by-design nel settore healthcare (Sistemi di Supporto alle Decisioni per clinici che utilizzano l’AI) e per l’identificazione di frodi.

EmergAi: realizzato da Johan Sundstrom presso l’Università di Uppsala a partire da Ottobre 2022, EmergAi ha lo scopo di realizzare un sistema di supporto alle decisioni cliniche per i medici della medicina d’urgenza. Il sistema fornirà ai medici una valutazione probabilistica della diagnosi più efficace basata sugli standard della pratica del triage.

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