La pandemia di Covid-19 ha dimostrato che i sistemi sanitari devono saper anticipare le crisi, non solo reagire; da questa urgenza nasce Trustalert, progetto dell’Università di Torino che integra AI, Big Data e High-Performance Computing per potenziare la risposta alle crisi epidemiche. Nell’intervista rilasciata a Otto, Paola Berchialla, docente di Statistica medica dell’Università di Torino e coordinatrice del progetto, spiega come la piattaforma rappresenti un esempio di innovazione guidata da principi di salute pubblica e scienza aperta. Finanziato dalla Fondazione Compagnia di San Paolo e dalla Fondazione Cassa Depositi e Prestiti, il progetto ha visto anche la collaborazione di Fondazione Bruno Kessler, Fondazione Links, Asl Cn2 di Alba-Bra, Deda Next Group e Ospedale Cottolengo.
Trustalert combina modelli di machine learning e deep learning per prevedere degenze ospedaliere con un motore di sorveglianza globale che analizza milioni di notizie per intercettare segnali di crisi. “Durante la pandemia i dati c’erano, ma erano dispersi, provenivano da una molteplicità di fonti e per questo erano difficili da leggere in tempo reale” spiega Berchialla. Il sistema messo a punto dei ricercatori raccoglie, analizza e interpreta i dati per generare previsioni e allerte precoci in caso di anomalie, come picchi di casi o sintomi insoliti. In collaborazione con l’Ospedale Cottolengo è stato inoltre sviluppato un gemello digitale per simulare scenari di emergenza e testare protocolli.
Trustalert è ora parte di una rete europea per l’applicazione dell’IA nella gestione delle pandemie. I modelli sono disponibili in open source attraverso la piattaforma PHeP per permettere a ospedali e centri di ricerca di utilizzarli senza costruire complessi algoritmi proprietari e promuovere i principi di condivisione dei dati, trasparenza scientifica e collaborazione internazionale. Il 30 ottobre alle ore 9, l’Aula magna Giulio Bizzozero dell’Università di Torino ospiterà la presentazione dei risultati finali in un workshop aperto al pubblico.
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Immagine generata tramite DALL-E. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (21/01/2025).
