Condividi

Ciclo XXXIX - Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale

Iscrizioni Aperte

Area "Salute e Scienza della Vita" 

Introduzione

Il Programma Nazionale di Dottorato di Ricerca in Intelligenza Artificiale (IA) è articolato in 5 corsi di dottorato incardinati presso 5 diversi atenei federati fra loro e con il Consiglio Nazionale delle Ricerche per il coordinamento integrato di tale programma a livello nazionale, che coinvolge in totale 61 università ed enti di ricerca. I 5 corsi di dottorato hanno una base comune rivolta ai fondamenti e allo sviluppo dell’IA e ciascuno ha un’area di specializzazione in un settore strategico di sviluppo e applicazione dell’IA.

L’Università Campus Bio-Medico è capofila per il settore dell’IA per la Salute e le Scienze della Vita, che consta degli enti partecipanti e associati elencati nel seguito.

In questo campo, l‘applicazione dell’AI e, in particolare, l’integrazione di AI, IoT & Biorobotics prefigura scenari di rapida evoluzione verso la medicina di precisione, una medicina sempre più predittiva, personalizzata, partecipativa e preventiva. Il percorso formativo specifico di questa componente verticale prevede l’ideazione, lo studio, la progettazione, lo sviluppo e l’applicazione di metodi, strumenti e sistemi innovativi utilizzabili sia per la ricerca biologica e bio-ingegneristica di base, necessari per la comprensione dell’origine di patologie e la verifica preliminare di soluzioni innovative su modelli computazionali, organ-on-chip, sia per la ricerca medica sperimentale, traslazionale e clinica, al fine di massimizzare l’impatto di questa ricerca sulla salute, il benessere, la sicurezza e la qualità della vita umana, anche in longevità. Un percorso che parte dalla generazione dei dati significativi sullo stato di salute e sulle condizioni ambientali rilevanti, passa alla loro elaborazione con tecniche di AI & data science per l’estrazione di conoscenza e per il supporto alle decisioni e arriva alla sintesi, all’attuazione e al monitoraggio degli strumenti e delle azioni necessarie ai fini diagnostici, terapeutici e di assistenza per migliorare la salute e la sicurezza della persona in contesti sanitari, sociali e lavorativi, mediante strumenti digitali e cyber-physical systems.

Data la particolare natura dei contesti che riguardano la salute, nell’ambito del dottorato verranno affrontati anche i problemi legati all’accettabilità delle soluzioni tecniche di IA da parte degli operatori sanitari e dei pazienti e al loro inserimento efficace nei processi sanitari, anche per evitare eccessivi carichi di lavoro e approcci di medicina difensiva, a sostegno della qualità, sostenibilità e accessibilità dei servizi sanitari.

Enti partecipanti - si riporta l'elenco degli enti, in ordine per il numero di borse messe a disposizione nel bando e in ordine alfabetico

UCBM
Università di Catania
Università di Pavia
SISSA Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati
Teleconsys S.p.A.
Università degli Studi di Bari
Università del Piemonte Orientale
Università della Campania "L. Vanvitelli"
Università Torino
BPCOMedia S.r.l.
CNR
ENAV S.p.A.  
Eustema S.p.A.
Human Technopole
Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN)
Luiss Guido Carli
Università Chieti-Pescara "G. D'Annunzio"
Università degli Studi del Molise
Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"
Università di Messina

Obiettivi del Corso

L'obiettivo del programma triennale di dottorato nazionale italiano in Intelligenza Artificiale (IA) per la Salute e scienze della vita è quello di favorire la formazione post-laurea di ricercatori, innovatori e professionisti con specializzazioni nelle metodologie d'avanguardia dell'Intelligenza Artificiale e in settori applicativi ad alto impatto sociale. Il programma di dottorato assicura una visione integrata e "complessa" dell'ecosistema delle tecnologie e delle soluzioni di IA, in grado di affrontare le sfide relative alla salute e alle scienze della vita con un approccio sistemico e multidisciplinare.

L'area di specializzazione “Salute e scienze della vita” si concentra sullo studio delle questioni scientifiche relative alla salute e alle scienze della vita attraverso i metodi di intelligenza artificiale e della Data Science, alimentati dalle competenze dei big data analytics e potenziati con l'ibridazione inter-disciplinare con le scienze biologiche, biomediche, ed omiche, nonché con avanzate metodologie di imaging e, più in generale, di acquisizione ed elaborazione dei segnali. La combinazione degli approcci model-driven e data-driven del data mining, del machine learning e del deep learning sta progressivamente aumentando la capacità di osservare, misurare, modellizzare e prevedere eventi complessi, rendendo disponibili strumenti di diagnosi assistita, di supporto alle decisioni, di previsioni del decorso clinico di una patologia. Questa linea scientifica è interallacciata con l'IoT e la Biorobotica, prefigurando scenari di rapida evoluzione verso la medicina di precisione, una medicina sempre più predittiva, personalizzata, partecipativa e preventiva. 

Il percorso formativo specifico di questa area di specializzazione prevede l'ideazione, lo studio, la progettazione, lo sviluppo e l'applicazione di metodi, strumenti e sistemi innovativi utilizzabili sia per la ricerca biologica e bio-ingegneristica di base, necessari per la comprensione dell'origine di patologie e la verifica preliminare di soluzioni innovative su modelli computazionali, organ-on-chip, sia per la ricerca medica sperimentale, traslazionale e clinica, al fine di massimizzare l'impatto di questa ricerca sulla salute, il benessere, la sicurezza e la qualità della vita umana, anche in longevità. Un percorso che parte dalla generazione dei dati significativi sullo stato di salute e sulle condizioni ambientali rilevanti, passa alla loro elaborazione con tecniche di IA & data science per l'estrazione di conoscenza e per il supporto alle decisioni e arriva alla sintesi, all'attuazione e al monitoraggio degli strumenti e delle azioni necessarie ai fini diagnostici, terapeutici e di assistenza per migliorare la salute e la sicurezza della persona in contesti sanitari, sociali e lavorativi, mediante strumenti digitali e cyber-physical systems.

Data la particolare natura dei contesti che riguardano la salute, nell'ambito del dottorato verranno affrontati anche i problemi legati all'accettabilità delle soluzioni tecniche di IA da parte degli operatori sanitari e dei pazienti e al loro inserimento efficace nei processi sanitari, anche per evitare eccessivi carichi di lavoro e approcci di medicina difensiva, a sostegno della qualità, sostenibilità e accessibilità dei servizi sanitari. 

XXXIX ciclo – attività formativa

Gli studenti devono frequentare almeno 140 ore di corsi (complessivamente in 3 anni, si suggerisce nella fase iniziale del corso entro il primo biennio).

In particolare, ogni studente iscritto al corso di dottorato su IA per la Salute e Scienza della vita è tenuto a:

  • frequentare la scuola di dottorato organizzata dal Dottorato Nazionale IA che affronta tematiche specifiche per il settore Salute e Scienza della vita. L'impegno della scuola è pari a 30 ore.
  • frequentare e produrre documentazione di superamento della prova finale dei corsi specifici per un totale di almeno ulteriori 110 ore di lezione. Questi corsi devono essere scelti tra quelli messi a disposizione dal programma di dottorato del settore Salute e Scienze della vita, o dagli altri 4 programmi di dottorato nazionale.

Concorrono alle 110 ore sopra menzionate attività formative organizzate per dottorandi da altri enti (ad es. summer school), dagli altri Dottorati Nazionali IA, previa autorizzazione inviando richiesta al "WGETA - Working Group for the Evaluation of the Training Activities", nominato dal Collegio dei Docenti. La frequenza di insegnamenti erogati nell'ambito dei corsi di laurea e corsi di laurea magistrale non è ammessa, a meno di autorizzazione del WGETA motivata da specifiche necessità formative.

Nella determinazione delle attività relative alle 110 ore, al massimo 20 ore possono essere dedicate ad attività su soft skills, gestione della ricerca, sistemi di ricerca europei e internazionali, imprenditorialità, proprietà intellettuale, ecc. organizzate dall'università o dagli enti di ricerca del Dottorato Nazionale.

>> Attività formative specifiche del settore Salute e Scienze della Vita
>> Attività formative specifiche degli altri settori del Dottorato Nazionale

Infrastrutture per la ricerca e i servizi a disposizione dei dottorandi

Il CNR contribuisce al coordinamento scientifico e al finanziamento del PhD-AI.it, e partecipa a tutti e 5 i dottorati del PhD-AI.it, anche in riferimento alla propria vocazione multi-disciplinare.

L'infrastruttura europea di ricerca SoBigData.eu, un pilastro dell'ecosistema di laboratori di ricerca in Big Data & AI italiani ed internazionali, è coordinata dal CNR, attraverso l'Istituto di Scienza e Tecnologia dell'Informazione dell'Area CNR di Pisa.

Otto ulteriori Istituti del CNR, in vari settori dell'ingegneria, scienze biomediche, scienze cognitive hanno aderito al dottorato nell'area salute e scienze della vita, anche con membri del collegio dei docenti.

Inoltre, ogni Ateneo attraverso i Dipartimenti direttamente coinvolti rende disponibili infrastrutture per lo svolgimento degli specifici progetti di ricerca, come ad esempio facility computazionali, facility di imaging, etc.

>> Collegio dei docenti

 

"Health and Life Science" Area 

Introduction

The National Program of PhD in Artificial Intelligence (AI) is divided into five doctoral courses held at 5 different universities federated with each other and with the National Research Council for the coordination of this program at a national level, which involves a total of 5 universities and research institutions. The five PhD programs have a common foundation addressing the fundamentals and development of AI and each has an area of ​​specialization in a strategic sector of AI development and application.

The Campus Bio-Medico University is the leader for the AI ​​sector for Health and Life Sciences, which consists of the participating and associated entities listed below.

In this field, the application of AI and, in particular, the integration of AI, IoT & Biorobotics prefigures scenarios of rapid evolution towards precision medicine, an increasingly predictive, personalized, participatory and preventive medicine. The specific training path of this vertical component involves the conception, study, design, development and application of innovative methods, tools and systems that can be used for both biological and bio-research basic engineering, necessary for understanding the origin of pathologies and the preliminary verification of innovative solutions on computational models, organ-on-chip, both for experimental and clinical medical research, to maximize the impact of this research on human health, well-being, safety and quality of life, including in longevity. A path that starts from the generation of significant data on the state of health and relevant environmental conditions, passes to this data's processing with AI and data science techniques for knowledge extraction and decision support and then arrives at the synthesis, implementation and monitoring of the tools and actions necessary for diagnostic, therapeutic and assistance purposes to improve the health and safety of the person in health, social and work contexts, using digital tools and cyber-physical systems.

Given the particular nature of contexts involving health, the doctorate will also address the problems related to the acceptability of AI technical solutions by healthcare professionals and patients and their effective inclusion in healthcare processes, including to avoid excessive workloads and improve defensive medicine approaches, in support of the quality, sustainability and accessibility of health services.

BODY Typology
CNR PARTICIPANT
Tor Vergata University PARTICIPANT
University of Bari PARTICIPANT
SISSA PARTICIPANT
University of Piemonte Oriental woody eau de toilette. PARTICIPANT
University of Catania PARTICIPANT
University of Turin PARTICIPANT
University of Pavia PARTICIPANT
University of Messina ASSOCIATED
Vanvitelli University ASSOCIATED
University of Tuscia ASSOCIATED
LUISS ASSOCIATED
University of Molise ASSOCIATED
University of Reggio Calabria ASSOCIATED
University of Chieti ASSOCIATED
INFN ASSOCIATED
COT ASSOCIATED
University of Genoa ASSOCIATED
Sant'Anna of Pisa ASSOCIATED
Sant'Anna of Pisa ASSOCIATED
Politecnico di Milano ASSOCIATED

Objectives of the Course

The objective of the three-year Italian national PhD program in Artificial Intelligence (AI) for Health and Life Sciences is to foster the postgraduate training of researchers, innovators and professionals with specializations in cutting-edge artificial intelligence methodologies and in application sectors with high social impact. The PhD program ensures an integrated and "complex" vision of the ecosystem of AI technologies and solutions, capable of addressing challenges related to health and life sciences with a systemic and multidisciplinary approach.

The “Health and Life Sciences” specialization area focuses on the study of scientific questions relating to health and life sciences through artificial intelligence and data science methods, powered by big data analytics skills and enhanced with inter-disciplinary hybridization with biological, biomedical and molecular sciences, as well as with advanced imaging and, more generally, signal acquisition and processing. The combination of model-driven and data-driven data mining approachesing, of machine learning and deep learninging the ability to observe, measure, model and predict complex events is progressively increasing, making available tools for assisted diagnosis, decision support and predictions of the clinical course of a pathology. This scientific line is intertwined with IoT and biorobotics, prefiguring scenarios of rapid evolution towards precision medicine, an increasingly predictive, personalized, participatory and preventive medicine.

Training activity - XXXVIII cycle

Students must attend at least 140 hours of courses (a total of 3 years, preferably in the initial phase of the course within the first two years).

In particular, every student enrolled in the PhD course on AI for Health and Life Science is required to:

  • attend two doctoral schools organized by the IA National Doctoral Program (www.phd-ai.it). In particular, a school is aimed at all students enrolled in the 5 courses of the Program itself, on topics transversal to the various application sectors; a second school deals with specific topics for the Health and Life Sciences sector. The commitment of each school is equal to 20 hours.
  • attend and produce documentation of passing the final exam of the specific courses for a total of at least a further 100 hours of lessons. These courses must be chosen among those made available by the doctoral program of the Health and Life Sciences sector, or by the other 4 national doctoral programs;

Training activities organized for doctoral students by other bodies (e.g. summer schools) contribute to the 100 hours mentioned above, with prior authorization from the Academic Board formalized by the student's supervisor.

In determining the activities related to the 100 hours, a maximum of 20 hours can be dedicated to activities on soft skills, research management, European and international research systems, entrepreneurship, intellectual property, etc. organized by the university or by the research bodies of the National Doctorate.

>> Specific training activities in the Health and Life Sciences sector

>> Specific training activities of the other sectors of the National Doctorate

Infrastructures for research and services available to doctoral students

The National Research Council (CNR) contributes to the scientific coordination and funding of the National PhD in Artificial Intelligence (PhD-AI.it), and participates in all five PhD-AI.it doctorates, and its multi-disciplinary vocation.

The European research infrastructure SoBigData.eu, a pillar of the ecosystem of Italian and international big data and AI research laboratories, is coordinated by the CNR, through the Institute of Information Science and Technology of the CNR Area of ​​Pisa .

Eight further CNR Institutes, in various sectors engineering, biomedical sciences and cognitive sciences have joined the doctorate in the health and life sciences area, also with members of the teaching body.

Each university, through the departments directly involved, makes infrastructures available for carrying out specific research projects, such as computational facilities, imaging facilities, etc.

>> Members of the PhD Board

 

magnifiercrossmenuchevron-downchevron-left