{"id":170522,"date":"2023-09-27T14:03:00","date_gmt":"2023-09-27T12:03:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.messinaoggi.it\/website\/2023\/09\/27\/intelligenza-artificiale-per-studio-del-carcinoma-orale-finanziato-progetto-unipa\/"},"modified":"2023-09-27T14:03:00","modified_gmt":"2023-09-27T12:03:00","slug":"intelligenza-artificiale-per-studio-del-carcinoma-orale-finanziato-progetto-unipa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.messinaoggi.it\/website\/2023\/09\/27\/intelligenza-artificiale-per-studio-del-carcinoma-orale-finanziato-progetto-unipa\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale per studio del carcinoma orale, finanziato progetto Unipa"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>PALERMO (ITALPRESS) \u2013 Un progetto sullo studio del carcinoma orale mediante l\u2019utilizzo dell\u2019intelligenza artificiale, guidato dalla professoressa Olga Di Fede, associata del Dipartimento di Discipline Chirurgiche Oncologiche e Stomatologiche dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Palermo, \u00e8 stato ammesso al finanziamento di 224.798 euro sul bando PRIN \u2013 Progetti di Ricerca di Rilevante Interesse Nazionale 2022. <br \/>Al progetto, dal titolo \u201cOCAX \u2013 Oral CAncer eXplained by DL-enhanced case-based classification\u201d, collaborano la professoressa Sabrina Senatore, ordinaria del Dipartimento di Ingegneria dell\u2019Informazione ed Elettrica e Matematica applicata dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Salerno, e il professore Giuseppe Guglielmi, ordinario del Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Foggia. <br \/>\u201cOCAX si propone di contribuire al raggiungimento dell\u2019eccellenza nel campo della prevenzione, della diagnosi e cura del cancro orale attraverso la ricerca scientifica, l\u2019innovazione costante e l\u2019attenzione verso i pazienti \u2013 spiega la professoressa Olga Di Fede -. In particolare, il progetto mira a adottare soluzioni di Deep Learning (DL) nella visita del cavo orale per generare un cambiamento di paradigma nei processi di screening e diagnosi del carcinoma orale a cellule squamose. Questo \u00e8 caratterizzato da una significativa mortalit\u00e0 e morbilit\u00e0, per la sua diagnosi tardiva e l\u2019impatto delle terapie sulla qualit\u00e0 della vita del paziente. I professionisti del cavo orale giocano un ruolo importante nella diagnosi precoce attraverso visite periodiche. La prognosi migliora significativamente quando questo tumore viene accuratamente diagnosticato, studiato e trattato in fase precoce. Per affrontare tali problematiche, il progetto di ricerca propone un metodo innovativo, chiamato DL-CBR in quanto si basa sulla combinazione di DL e Case-Based Reasoning (CBR), per la spiegazione post-hoc della risposta del sistema. Il metodo proposto permetter\u00e0 al medico di ripercorrere la decisione e usare il proprio giudizio, che \u00e8 una chiave per un processo decisionale sicuro e affidabile. Il sistema di supporto decisionale DL-CBR si rivolger\u00e0 anche ai medici meno esperti. Il dataset e il sistema elaborato saranno rilasciati pubblicamente, per favorire la collaborazione tra i centri clinici sulla raccolta dei dati, e la collaborazione tra i centri di sviluppo dell\u2019apprendimento automatico sul benchmarking\u201d.<br \/>\u2013 foto ufficio stampa Universit\u00e0 di Palermo, professoressa Olga Di Fede \u2013 <br \/>(ITALPRESS).<div id=\"div-gpt-ad-Messinaoggi.it-DSK-300x250-corpoart\" style=\"text-align:center;margin:0 auto;\"><\/div><\/p>\n<\/div>\n<div id=\"videoincontent\" style=\"clear:both\";><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>PALERMO (ITALPRESS) \u2013 Un progetto sullo studio del carcinoma orale mediante l\u2019utilizzo dell\u2019intelligenza artificiale, guidato dalla professoressa Olga Di Fede, associata del Dipartimento di Discipline Chirurgiche Oncologiche e Stomatologiche dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Palermo, \u00e8 stato ammesso al finanziamento di 224.798 euro sul bando PRIN \u2013 Progetti di Ricerca di Rilevante Interesse Nazionale 2022. 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