Un sistema di refertazione automatica per Tac cerebrali eseguite in urgenza-emergenza, destinato a supportare i radiologi nei contesti ad alta pressione, come i pronto soccorso.
È il progetto di Selene Tomassini, ricercatrice al Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell’Informazione di UniTrento, nato in collaborazione con Paolo Giorgini e Farid Melgani, entrambi professori dello stesso Dipartimento, e Carlo Cosimo Quattrocchi, docente al Centro Interdipartimentale di Scienze Mediche di UniTrento.
Grazie all’impiego di tecnologie di intelligenza artificiale, il sistema consente di generare automaticamente referti neuro-radiologici, con il duplice obiettivo di ridurre il rischio di burnout e bias cognitivi per il personale medico e limitare i tempi di permanenza in pronto soccorso per chi necessita di cure.
Per una sanità più intelligente, più accessibile e più sostenibile.
Il progetto è arrivato tra gli undici finalisti del premio Most Promising Researcher in Robotics and Artificial Intelligence 2025 promosso dalla Fondazione Mondo Digitale con l’Università Campus Bio-Medico di Roma e l’Università degli Studi Roma Tre nell’ambito della RomeCup, l’evento nazionale di innovazione rivolto a scuole, atenei, centri di ricerca, aziende e istituzioni.
Quasi 300 le candidature arrivate da oltre 50 università e centri di ricerca in tutta Italia.
Il focus dell’iniziativa è dedicato al futuro della robotica, dell’intelligenza artificiale e delle loro applicazioni nella medicina, nell’ambiente e nella società.
L’architettura realizzata da Selene Tomassini combina modelli di deep learning (Cnn e Lstm) e modelli di linguaggio per generare referti coerenti e conformi agli standard clinici. L’attuale versione del sistema è open source e ha dimostrato una buona efficacia nella generazione di report semantici su casi di emorragia cerebrale, edema, ischemia e massa tumorale.
La serata di premiazioni si è svolta l’8 maggio scorso nella Sala Esedra dei Musei Capitolini.